[发明专利]基于邻接矩阵的三角网格细分的并行计算方法及系统

权利要求书

1.一种基于邻接矩阵的三角网格细分的并行计算方法，其特征在于，包括：

步骤S1：获取三角网格，其顶点坐标集合表示为P＝{v₀,v₁,…,v_n-1}，三角面集合表示为M＝{f₀,f₁,…,f_m-1}；指定细分次数N；

步骤S2：利用所述三角网格，生成邻接矩阵用于存储顶点及与之相连顶点和边的信息；

步骤S3：利用所述邻接矩阵并行地计算所述三角网格的顶点与新增加顶点的位置坐标，根据细分后三角网格更新三角面集合M；重复执行步骤S2～S3直到达到所述细分次数，得到最终细分的三角网格。

2.根据权利要求1所述的基于邻接矩阵的三角网格细分的并行计算方法，其特征在于，所述步骤S2：利用所述三角网格，生成邻接矩阵用于存储顶点及与之相连顶点和边的信息，具体包括：

步骤S21：定义所述邻接矩阵由四个数组组成：columptr，rowindex，values，values2其中，columptr[i]存储前i个顶点的度之和，其中，顶点的度为与顶点i相邻的顶点个数；rowindex[columptr[i]]储存与顶点i相连的所有顶点的编号；values储存与顶点i相连的边的编号，values2储存values中边的顺时针方向相邻边所对应的顶点对的编号，其中，所述相邻边为与values中共享顶点i的边；

步骤S22：依次访问M中每个f_k的每个顶点，若当前访问的f_k的第i个顶点为v_i，那么令columptr[v_i]增加1，并将这时columptr[v_i]的值记录在一个辅助数组offset中，即令：

columptr[v_i]＝columptr[v_i]+1；

offset[3k+i]＝columptr[v_i]；

再次更新columptr使得columptr[v_i]等于前i项之和；

步骤S23：计算rowindex：并行地访问每个三角面f_k，令f_k的顶点为(v_a,v_b,v_c)，那么则有：

rowindex[columptr[v_a]+offset[3k]]＝v_b

rowindex[columptr[v_b]+offset[3k+1]]＝v_c

rowindex[columptr[v_c]+offset[3k+2]]＝v_a

步骤S24：计算values：并行地访问每个三角面f_k，令f_k的顶点为(v_a,v_b,v_c)，那么则有：

步骤S25：根据values给每条边编号：首先更新values，使得values中的每一项更新为原来的前所有项之和，即更新后的values[s]等于原来的values数组的前s项之和；此时对于边(v_a,v_b)，假设v_av_b则它的编号存在数组values[ptr[v_a+j]]对应的位置，j满足要求使得：rowindex[ptr[v_a+j]]＝v_b；

步骤S26：计算values2：并行地访问每个三角面f_k，令f_k的顶点为(v_a,v_b,v_c)，那么则有：

values2[columper[v_a]+offset[3k]]＝(v_a,v_c)

values2[columptr[v_b]+offset[3k+1]]＝(v_b,v_a)

values2[columptr[v_c]+offset[3k+2]]＝(v_c,v_b)。