delaunay三角网格优化中的相关问题

看了一篇不错的博客，是关于三角网格优化内容的，解决了我的一些困惑。

贴出地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_79b67dfe0102wzt0.html

文章是新浪微博的。

我在做图像拼接的过程中，研究了一篇论文As-Rigaid-as-possible shape maintain。其中有关于三角网格生成的描述，使用标准的delaunay三角约束。要生成网格，必须先有网格的顶点数据，顶点是如何生成的，paper中还有对顶点的约束和不通顶点的运行时间对比。顶点的生成一度困扰我，看了上述的博文之后，我才有点明白。既然paper中给出了顶点的运行时间对比，那网格生成的约束条件肯定就是顶点无疑了，而且特征点数量庞大，作为顶点的话cpu会爆炸。我想是使用随机生成的点，但是随机生成点形成的网格难看的不能用，这就牵涉到博客中提到的Voronoi重心优化，迭代进行重心优化，设定一定的迭代递归条件，就可以得到理想的网格了。忍不住盗几张效果图给大家看看。

这是经过voronoi重心优化的voronoi图，效果很NB了。

delaunay三角剖分形成的网格经过voronoi重心优化remesh形成的三角网格。

上述是转载的博客中的图像以及个人的一些理解，希望能帮到大家。

不对 想错了，paper中提供的rigid demo，跑出来网格是固定的，不可能是随机数。随便一个矩形的网格

有大神可否告知paper是如何选择这些点的吗？

额，通过voronoi重心优化生成的网格和这个的效果比较后面补充。