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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411402241.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法是由刘晓健;单广治;裘乐淼;张树有设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法。本发明方法包括以下步骤：获取目标实体的原始图像，根据原始图像获得平面点集，进而构建初始多边形，将初始多边形内部区域划分成若干网格并排序；将初始多边形拆解为初始三角形；按照网格顺序插入数据点，插入每个数据点后，获取最近数据点，进而定位所有非德劳内三角形，删除所有非德劳内三角形内部边界，生成若干新的三角形；最后从初始三角网格模型中删除全部初始多边形相关三角形，得到目标实体的三角网格模型。本发明通过最近点快速定位三角网格内的非德劳内三角形，优化了三角网格构建效率，在不改变三角化效果的情况下提高了基于德劳内三角剖分的图像处理效率。

本发明授权一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最近点局部优化的三角网格模型构建方法，其特征在于：所述三角网格模型构建方法包括以下步骤： 1获取目标实体的原始图像，根据原始图像获得平面点集； 2根据平面点集构建初始多边形，将所述初始多边形所在区域划分成若干网格，并对各个网格进行排序，相邻网格的序号相邻； 3将初始多边形按照德劳内三角剖分法拆解为初始三角形； 4按照网格顺序插入若干数据点；插入每个数据点后，获取当前数据点对应的最近数据点，通过最近数据点定位得到所有非德劳内三角形，删除所有非德劳内三角形内部边界，基于当前数据点生成若干新的三角形后，当前数据点完成插入； 步骤4中，获取当前数据点对应的最近数据点的过程包括：将当前数据点所在网格和当前数据点所在网格的邻接网格中的数据点作为周边数据点，得到周边数据点集，根据各个周边数据点与当前数据点的间距，得到间距最小的周边数据点并作为最近数据点； 步骤4中，通过最近数据点定位得到所有非德劳内三角形的过程包括以下步骤： B1从所有以最近数据点作为顶点的三角形中获取任意一个非德劳内三角形，对所述非德劳内三角形进行标记，同时构建一个仅包括起始非德劳内三角形的定位集合； B2对于所述定位集合中的每个非德劳内三角形，从所有与非德劳内三角形边接触的三角形中，筛选出全部不符合德劳内条件且未被标记过的非德劳内三角形，得到非德劳内三角形对应的边接非德劳内三角形，对非德劳内三角形对应的边接非德劳内三角形进行标记； 最后汇总所述定位集合中所有非德劳内三角形对应的边接非德劳内三角形，作为新的定位集合； B3重复步骤B2，直至在所述步骤B2中得到的新的定位集合为空； 步骤4中，删除所有非德劳内三角形内部边界，基于当前数据点生成若干新的三角形后的过程包括：删除所有非德劳内三角形内部边界后，剩余边界围合成一个包含当前数据点的空腔，分别连接当前数据点与空腔的各个顶点，形成若干新的三角形；所述非德劳内三角形内部边界为相邻非德劳内三角形的公共边； 5从初始三角网格模型中删除全部初始多边形相关三角形，得到目标实体的三角网格模型。

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