, 而小面片的具体位置和朝向则是由其本身的四个顶点v决定的
有了数据结构后, 文章的目的就是前面说的, 将这些小面片旋转,移动到恰当的位置从而构造出一个比较不失真的重建表面....首先这里的面片移动, 又一个关键的地方在于由于重建表面与法线图应该是一一对应关系, 因此面片的移动只发生在Z轴上, 不会改变面片的xy坐标....对于算法中的"局部变形"操作实际上就是将当前的顶点映射到四个最近的可行域上. 接着算法的"全局混合"步骤使得这四个映射后的顶点全局考虑被合理地重新融合为1个点, 决定了顶点v的新的坐标....对于这个过程, 将得到的新的顶点位置重新进行这一段处理, 迭代数次后每个顶点都会达到一个合理的位置, 也就是收敛到一个稳定的表面, 这样重建就完成了.
?...为了计算这些向量, 我们可以写出下面的矩阵N, 这个矩阵是应用在前面的z向量和p向量上的, 拆开来尝试一下就知道这实际上完成了求顶点中心和做差得到向量的过程
有了这个矩阵后, 对于这个约束我们可以写出下面这个代价函数