一种基于遗传算法的三角网格点云缝合方法

一种基于遗传算法的三角网格点云缝合方法，属于图像生成技术领域，为了解决现有缝合技术中容易导致网格质量较低、易出现病态数值计算的问题，步骤1，初始化种群：对边界点进行编码，一个遗传算法个体表示一种缝合方法，随机生成n个个体，组成初始种群P0；步骤2，设计适应度函数；根据Delaunay三角剖分法，以所有三角形的最小角之和平均值为适应度，设计适应度函数；步骤3，轮盘赌选择操作；步骤4，单点交叉操作；步骤5，变异操作；步骤6，迭代：重复迭代直到达到迭代次数T或适应度达到临界值F的个体比例达到sacc或适应度变化率e小于临界值∈；最后的种群PT中适应度最高的个体S’即为最终缝合方法。本发明有效获得优化的缝合方法。