Page 16 - 中国仿真学会通讯2020第1期
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Ｆｉｇｕｒｅ ５： Ｔｈｅ Ｔｈｒｅｅ Ｎｅｗ Ｍａｉｎ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．
Ｆｉｇｕｒｅ ４： Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ
Ｆｉｇｕｒｅ ６： Ｔｈｅ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ａｎｇｌｅ ｏｆ Ｒｏｔａｔｉｏｎ．
ｎ→ｔ ＝ →ｎｆｂ × →ｎｘ ３．２ Ｆａｃａｄｅ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
θ ＝ ａｒｃｃｏｓ（→ｎｆｂ ·→ｎｘ ） （１）
Ｗｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｆａｃａｄｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
Ｗｈｅｒｅ →ｎｔ ｉｓ ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ ａｘｉｓ， ｉｓ ｔｈｅ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ
ｓｈｏｗｎ ａｓ ｔｈｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ２．
ｒｏｔａｔｉｏｎ ａｎｇｌｅ， ｎ→ｘ ＝ （１，０，０）
６． Ｕｓｉｎｇ Ｐｆｂ⁃ｌｒ ｆｏｒ ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ ｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ＲＡＮＳＡＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｎｔｉｌ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ
ｄｏ ｎｏｔ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｒａｉｇｈｔ ｌｉｎｅ ｆｉｔｔｉｎｇ， Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ２： Ｆａｃａｄｅ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｆｉｔｔｅｄ ｌｉｎｅｓ Ｌ
７． Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ａｎｙ ｔｗｏ ｌｉｎｅｓ ａｎｄ Ｉｎｐｕｔ： Ｔｈｅ ｆａｃａｄｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ
ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ， ｔｈｅｎ ｗｅ ｃａｎ
ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎｄ ｍｅｒｇｅ ｔｈｅ ｌｉｎｅｓ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｎｅｗ ｓｅｔ ｏｆ １． Ｔｒａｖｅｒｓｉｎｇ ｅａｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｆｒｏｎｔ ａｎｄ ｂａｃｋ ｌａｙｅｒ， ｒｏｔａｔｉｎｇ
ｆｉｔｔｅｄ ｌｉｎｅｓ Ｌ′ Ｐｆｂｉ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｅｑｕａｔｉｏｎ （２） ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａ ｎｅｗ ｐｏｉｎｔ
８． Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｔｔｅｄ ｐｌａｎｅ ｅｑｕａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｒｏｎｔ ａｎｄ ｃｌｏｕｄ Ｐ′ｆｂｉ ，ａｓ ｓｈｏｗｎ ｉｎ Ｆｉｇｕｒｅ ６
ｂａｃｋ ｌａｙｅｒｓ ＰＬｊ （ ｊ ＝ １，．．．．．． ｎ） ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｎ→ＦＢ ａｎｄ ｎ→ｔ ＝ ｎ→ＦＢ × ｎ→ｚ
Ｌ′， ｗｈｅｒｅ ｎ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｆｒｏｎｔ ａｎｄ θ ＝ ａｒｃｃｏｓ（ ｎ→ＦＢ ·ｎ→ｚ ） （２）
ｂａｃｋ ｌａｙｅｒｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｓｈｏｗｎ ｉｎ Ｆｉｇｕｒｅ ４（ ｅ）
９． Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｐｌａｎａｒ ｐａｔｃｈｅｓ Ｗｈｅｒｅ →ｎｔ ｉｓ ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ ａｘｉｓ， θ ｉｓ ｔｈｅ
ｆｏｒ ｉ ＝ １ ｔｏ ｍ ｒｏｔａｔｉｏｎａｎｇｌｅ， →ｎｚ ＝ （０，０，１）
Ｆｉｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｆｒｏｎｔ ａｎｄ ｂａｃｋ ｌａｙｅｒ ＰＬｊ ｃｌｏｓｅｓｔ ｔｏ ＰＰｉ ２． Ｃｒｅａｔｉｎｇ ａ ｎｅｗ ｂｌａｃｋ ｉｍａｇｅ． Ｆｏｒ ｅａｃｈ ｐｉｘｅｌ ｐｏｉｎｔ ｐ
Ｌｅｔｔｉｎｇ ｃ（ｉ） ＝ ｊ （ ｕｉ ， ｖｊ ） ｉｆ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｌａｒ
ｆｏｒ ｉ ＝ １ ｔｏ ｍ
Ｆｉｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｐｌａｎａｒ ｐａｔｃｈ ＰＰｊ ｃｌｏｓｅｓｔ ｔｏ ＰＰｉ ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ ｗｉｔｈ ｒａｄｉｕｓ ｒ ｃｅｎｔｅｒｅｄ ｏｎ ｐｉ
Ｓｅｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐｉｘｅｌ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐ （ ｕｉ ，ｖｊ ） ＝ （ ２５５，２５５，
ｉｆ ｃ（ｉ） ！ ＝ ｃ（ｊ） ａｎｄ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒｏｉｄ ｏｆ ｐｌａｎａｒ ｐａｔｃｈ ＰＰｊ ｉｓ
ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ＰＰｉ ， ｌｅｔｔｉｎｇ ｃ（ｊ） ＝ ｃ（ｉ） ２５５） ，ｗｈｉｃｈ ｉｓｗｈｉｔｅ
１０． ｆｏｒ ｉ ＝ １ ｔｏ ｍ
ｒ ＝ １．５ｎｐ （３）
ｉｆ ｃ（ｉ） ＝ １ ｎｘ ｎｙ
Ｐｒｏｊｅｃｔｉｎｇ ＰＰｉ ｏｎｔｏ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｆｒｏｎｔ ａｎｄ Ｗｈｅｒｅ ｎｐ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄｓ ｉｎ
ｂａｃｋ ｌａｙｅｒ， ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｌａｙｅｒｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｔｈｉｓ ｌａｙｅｒ， ａｎｄ ｎｘ ，ｎｙ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｉｚｅ
Ｐｆｂｉ（ ｊ ＝ １，．．．．．．ｎ） （ Ｆｉｇｕｒｅ ４（ ｇ） ） ｃａｎ ｂｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ
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