2平面轮廓的曲面重建

Question

在两个平面轮廓之间存在一类用于三角测量的算法.这些算法尝试进行"良好的三角测量"以填补这些轮廓之间的空间:

其中之一(平面轮廓的最佳表面重建)基于动态编程技术,并使用成本函数根据最小成本确定哪个三角测量是可接受的.

作为成本函数的最小三角形区域在大多数情况下(使用面积最小化的分支轮廓的三角剖分)产生了良好的结果,但不幸的是,并非所有情况都是如此.

例如,当您有两个相互偏移的矩形轮廓时.

如您所见,根据最小面积标准,来自轮廓\ alpha的所有点将连接到轮廓\β的点A,这是不正确的(正确的三角测量必须是通过两条曲线的"管",而不是两个四面体).

所以我的问题是:

1)是否存在任何处理两个轮廓的算法比基于动态编程的算法更好？

2)如果没有,成本函数的哪个标准可以提供更好的结果？