人体表面是一个复杂的曲面，很难用一个统一参数化表达式来表示。同时，人体各部位数据点采样的疏密程度也不同，如人的面部，由于曲面变化较大，所以采样点比较密集，而对于手臂和腿部，由于变化比较平缓，采样点就相对稀疏。为了更好地实现对人体扫描点云的三角剖分，根据人体的生理形态特征将人体进行区域分割，针对不同的部件采用不同的三角剖分方法。其中，人体左臂、右臂、左腿、右腿由于点云分布相对规则，采用简化的三角剖分方法，而对于人体的头肩部和躯干等部位，则采用基于Delaunay三角剖分法进行表面重建。为使人体模型更加符合人体表面特征，采用sqrt3细分法对三角网格进行细分。具体算法如图3-14所示。
根据本章第一节中的人体区域分割方法，将人体划分为头肩部、躯干、左臂、右臂、左腿、右腿6个部位。系统为每个人体部位建立链表，存储该部位的点云数据。同时，根据人体各部位结构特征，将人体左臂、右臂、左腿、右腿视为规则部位，人体头肩部和躯干部位以及手、脚视为不规则部位。针对不同性质的人体部位，分别采用不同的三角剖分方法。
图3-14 人体点云网格模型算法
（1）人体规则部位三角剖分
人体的左右手臂和左右腿等部位的结构简单，表面起伏较小，扫描线间曲率变化较小，适合采用简化的三角剖分方法进行三角剖分。
采用3.3.3节简化的人体扫描线点云三角剖分方法，对各结构部位的相邻扫描线进行顶点映射，上下两条扫描线上的相邻2个点对应连接构成一个四边形，连接四边形对角线即可实现对相邻扫描线区域的三角剖分。图3-15所示为人体手臂三角剖分结果。
（2）其他部位三角剖分
人体头肩部、躯干部位由于表面起伏较大，部分扫描线间曲率变化较大，另外，人体的手、脚部位结构复杂、扫面线稀疏，本文针对这些部位的结构特征，应用Delaunay三角剖分方法对其进行三角剖分。首先，应用距离采样法对人体头肩部、躯干部、手、脚等部位的扫描线模型进行点云数据均匀处理，使扫描线上的点分布均匀，点与点之间的距离与扫描线间距适中，以避免狭长三角形的出现。然后，应用3.3.2节中的Delaunay三角剖分方法对这些部位进行三角剖分。图3-16所示为人体躯干部位三角剖分结果。
图3-15 左臂三角剖分(www.xing528.com)
图3-16 人体躯干三角剖分
（3）部位连接处三角剖分
人体各部位连接处的三角剖分是轮廓与轮廓之间的连接，涉及单轮廓对多轮廓的三角化，包括人体头肩部与躯干、左臂、右臂之间，即腋下部位的三角剖分和人体躯干与左腿、右腿之间，即裆部的三角剖分。由于各轮廓间的位置相对固定，因而可以将单轮廓划分为多轮廓或者将多轮廓合并成一个单轮廓，最终将单轮廓对多轮廓的三角化问题转化为单轮廓对单轮廓的三角化问题（图3-17）。
图3-17 连接部位三角剖分
（4）人体三角网格细分
在完成对人体各部位三角剖分后，人体的面部、手、脚等部位扫描线间距较大，剖分后的三角形较大且为狭长三角形，使重构的人体表面不够光滑，没有真实人体的圆润感；同时人体躯干部位因在虚拟缝合与试衣过程中往往涉及与裁片的碰撞问题，其表面必须光滑，因此，必须通过光滑处理使这些部位达到模型的精度要求。曲面细分通过给定的初始网格，运用定义的细分规则，产生一个由更多的顶点、边、面组成的网格模型，当重复运用细分规则时，可使网格模型收敛于一个光滑曲面。该方法简单、稳定、效率高，适用于任意网格拓扑结构。
本文采用sprt3细分方法，对人体进行网格细分，消除扫描线间距较大而形成的狭长三角形，使人体表面变得光滑。图3-18所示为人体全身三角网格模型。
图3-18 人体三角剖分结果
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