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參數化(parameterization)

　　建立一個三角網格曲面的參數化意味著找到一個坐標集合（u_i，v_i）與每一個頂點對應，坐標集合應該滿足如下的條件：參數化之后的面不會自交。

幾種不同的參數化方法：

　　重心映射( Barycentric Mapping)

　　　　重心映射是比較常見的三角網格參數化方法。給定一個三角網格曲面與圓盤(disk)同胚，如果邊界頂點參數化之后的點連成一個凸多邊形，內部頂點參數化之后的點是它1-鄰域的頂點參數化之后坐標的凸組合，這樣的參數化方法就是一種有效的參數化方法(不會自交)。

 　　拉普拉斯算子

　　拉普拉斯算子衡量函數的規則性，例如，線性函數的；拉普拉斯算子為0，因此，極小化u,v的拉普拉斯算子可以得到光滑的參數化坐標，話句話說，極小化了參數化之后的扭曲。用離散微分幾何的拉普拉斯算子可以計算a_i,j