网格细化

MATLAB官方提供了一个自适应网格细化算法节点定位代码，通过比较在网格或其节点上评估的度量来支持二维网格的自适应网格细化。您可以从存储库中安装、下载或提取该代码。在MATLAB中，通过运行meshToyProblem.m和/或runAllTests.m脚本来验证代码的运行。无需进行其他编译步骤。该算法的概述和实际示例可在meshToyProblem.m脚本中查看，该脚本解决了由单个单元格组成的网格的网格细化问题。每个像元由四个角表示，每个角对应一个独立的节点。节点负责计算与其（x，y）位置相关的度量值。要执行特定问题的自适应网格细化，请扩展adaptiveMesh.Node类并重写getMetric()函数，tests文件夹中的ToyNode类提供了一个自定义节点类的示例。要初始化网格，请实例化adaptiveMesh.Mesh类对象并指定边界和节点类：mapMesh = adaptiveMesh.Mesh(); bounds = [-1

这个“refinepatch”函数能够通过4分割样条插值来细化任意三角网格表面（补丁），详见截图。边缘的样条插值是通过对边方法完成的，参考Leon A. Shirman的《从多面体模型构建平滑曲线和曲面》。计算所有边缘点上的切线和法线，以及速度。在分割边缘时应用B样条插值。3D线或边上的切线未定义并可沿线旋转，虚拟相对顶点用于固定切线，使其更像表面法线。B样条插值使用边缘点的速度和切线在现有顶点之间插入中间顶点。拆分后，将构建一个新的面列表，即原来的四倍。Matlab文件也可用作MEX文件，以实现对大网格的快速细化。如果发现代码错误或有改进意见，请留言。

介绍了Matlab实现细化法的源代码及其应用。

MATLAB的边缘细化算法基于RGB图像输入，通过特定原理实现。该算法在处理图像边缘提取方面具有显著效果。

BRDF Matlab代码由陈奇峰、李丁泽宇和邓志强在香港科技大学CVPR 2012 / TPAMI 2013中发布。安装步骤适用于Linux和Mac系统，请运行“bash install.sh”以下载必需的库和数据。这一过程将根据网络连接速度需要几分钟到几十分钟。对于Windows系统或手动安装，需要下载并解压到同一目录。训练数据集的下载和解压指导详见${KNN_MATTING_DIR}/src/run_demo.m。可选的数据源自逆阴影树数据库（Jason Lawence）。代码兼容Matlab R2011b及更高版本，最新版本已在Matlab R2015a上测试。如遇问题，请及时联系我们。

在三维网格中进行最远采样，并保持网格的完整性。

在屏幕上创建图形矢量时，使用MATLAB的网格功能可以有效管理图形布局。

使用Matlab开发的splitFV函数，可以将由面和顶点定义的2D或3D网格拆分为单独连接的网格块。输入参数为面(F)和顶点(V)，输出为结构数组FVOUT，其中每个元素表示一个独立连接的补丁，具有字段“ faces”和“ vertices”。该功能能够有效处理复杂的网格拓扑结构。

随着Latex技术的应用，我们探索了Matlab代码的分支细化，并利用MetaPost脚本和模拟输出进行了详细分析。我们的研究团队（包括拉尔斯·赫尔斯特罗姆、莱纳斯卡尔松、丹尼尔·法尔斯特、马克·威斯托比和阿克Brännström）致力于在类似树结构的模型中规模化和自我模拟植物树木的生长。数据目录包括Matlab脚本、MetaPost脚本和模拟输出数据，每个子目录均有详细的自述文件。我们特别关注研究人员和程序员的需求，以支持进一步的软件开发。

该程序基于Matlab平台编写，细化击中和未击中的数据处理过程。