Voronoi 过滤：这个算法是如何工作的？
Voronoi Filtering: How does this algorithm work?
有人可以用简单的方式解释一下这个算法是如何工作的吗？目前我唯一能找到的是this论文，在我看来并没有很简单地解释算法。
编辑：据我所知，到目前为止，我们有一些样本点作为输入。在下一步中，必须制作 Voronoi 单元和 Delaunay 三角剖分。接下来，该算法使用 voronoi 顶点（形成地壳？）从 Delaunay 三角剖分中移除三角形。
首先更容易理解2D Crust算法（以下描述修改自here）：
1) Let S be the sample points and V be the vertices of the Voronoi diagram of S.
2) Let S' be the union of S and V.
3) Let D be the Delaunay triangulation of S'.
4) An edge of D belongs to the crust of S if both its endpoints belong to S.
然而，对于 3D 点，上述 2D 算法的简单扩展并没有给出好的结果，主要是因为 Delaunay 四面体可以包含病态四面体（“条片”）。因此，对于 3D，作者执行额外的过滤来避免这些问题。特别是，他们不使用所有的 Voronoi 顶点，只使用所谓的“极点”。
我相信 their Siggraph98 conference paper is easier to understand than the paper you reference. I also found this presentation 是对算法的一个很好的总结。
有人可以用简单的方式解释一下这个算法是如何工作的吗？目前我唯一能找到的是this论文，在我看来并没有很简单地解释算法。
编辑：据我所知，到目前为止，我们有一些样本点作为输入。在下一步中，必须制作 Voronoi 单元和 Delaunay 三角剖分。接下来，该算法使用 voronoi 顶点（形成地壳？）从 Delaunay 三角剖分中移除三角形。
首先更容易理解2D Crust算法（以下描述修改自here）：
1) Let S be the sample points and V be the vertices of the Voronoi diagram of S.
2) Let S' be the union of S and V.
3) Let D be the Delaunay triangulation of S'.
4) An edge of D belongs to the crust of S if both its endpoints belong to S.
然而，对于 3D 点，上述 2D 算法的简单扩展并没有给出好的结果，主要是因为 Delaunay 四面体可以包含病态四面体（“条片”）。因此，对于 3D，作者执行额外的过滤来避免这些问题。特别是，他们不使用所有的 Voronoi 顶点，只使用所谓的“极点”。
我相信 their Siggraph98 conference paper is easier to understand than the paper you reference. I also found this presentation 是对算法的一个很好的总结。