网格形变算法（Laplacian-Based Deformation）
网格上顶点的Laplace坐标（均匀权重）定义为
：，其中di为顶点vi的1环邻域顶点数。
网格Laplace坐标可以用矩阵形式表示：△=LV，其中
，那么根据网格的Laplace坐标通过求解稀疏线性方程组可以得到网格的顶点坐标。
基于网格Laplace形变算法的思想：网格上顶点的Laplace坐标作为网格的细节特征，其在网格形变前后的局部坐标系内不发生变化。Laplace形变问题可以用如下数学优化形式表达，那么问题的关键是如何得到网格形变后的Laplace坐标，或者说是每个顶点Laplace坐标的变换Ti。
文章[Lipman et al. 2004]形变算法主要包括以下步骤：
1.在初始网格顶点上建立局部坐标系，先利用原始Laplace坐标将网格进行形变；
2.在形变后的网格顶点上建立局部坐标系，根据形变前后Laplace坐标在局部坐标系内不变，估计形变后网格顶点的Laplace坐标，如下：
δ(vj)=αnj+βuji+γ(nj×uji)
δ(vj’)=αnj’+βuji’+γ(nj’×uji’)
其中：nj和nj’为形变前后顶点vj的法向，uji和uji’为形变前后边ji在顶点vj切平面内的投影方向，δ(vj)和δ(vj’)为形变前后顶点vj的Laplace坐标。
3.根据编辑后的Laplace坐标求解形变后网格的顶点坐标。
步骤2和步骤3可以进行迭代。
算法效果：拖动蓝色控制点后，发现随着算法迭代次数的增加，网格表面细节特征逐渐恢复。
文章[Sorkine et al. 2004]形变算法是将优化表达式中Ti表示成vi’相关的形式，这样就可以直接求解得到形变后网格顶点坐标vi’，不需要迭代求解，具体过程如下：
Ti在小角度情况下可以近似为
：，将Ti表示vi’线性相关的形式：
其中：
。
这样Ti就表示成了vi’线性相关的形式，然后根据优化表达式通过最小二乘法即可求得vi’。
算法效果：蓝色控制点从下向上拖拽时的网格形变效果。
前文介绍的Possion形变和Laplace形变是基于网格表面的形变，在大尺度网格形变时，算法不保证体图细节。文章[Zhou et al. 05]提出了基于体图的Laplace形变算法，对于输入网格M，构造两种体图：填充网格内部的图gin用来防止大尺度形变时不自然的体积变化；覆盖网格外侧的图gout用来防止局部自交。
蓝色为输入网格M；红色为填充网格内部的图gin；绿色为覆盖网格外侧的图gout
为了平衡保持网格表面几何细节和保持体图几何细节两个目标，优化函数修改为以下形式：
其中，图g的前n个点就是网格M的点。LM是网格的离散Laplace算子；g’是去掉M中的边之后的g的子图；对网格M中的点，εi(1≤i≤n)是形变后网格的Laplace坐标；对子图g’中的点，δi(1≤i≤N)是形变后体图的Laplace坐标。形变能量分为三个部分，分别刻画保持表面几何细节、满足用户指定约束和保持体图细节的程度。
算法效果：Possion形变不保持体图细节，Volumetric laplacian形变保持体图细节。
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参考文献：
[1] Y. Lipman, O. Sorkine, D. Cohen-Or, D. Levin, C. Rossl, and H.-P. Seidel. "Differential Coordinates for Interactive Mesh Editing." In Proc. of Shape Modeling International, pp.181-90. Washington, DC: IEEE Computer Society, 2004.
[2] O. Sorkine, D. Cohen-Or, Y. Lipman, M. Alexa, C. Rossl, and H.-P. Seidel. "Laplacian Surface Editing." In Proc. of Eurographics Symposium on Geometry Processing, pp. 179-88. Aire-la-Ville, Switzerland: Eurographics Association, 2004.
[3] K. Zhou, J. Huang, J. Snyder, X. Liu, H. Bao, B. Guo, and H.-Y.Shum. "Large Mesh Deformation Using the Volumetric Graph Laplacian." ACM Transactions on Graphics (Proc. SIGGRAPH) 24:3 (2005), 496-503.
[4] 黄劲. 大尺度几何形变理论与方法[D]. 浙江大学, 2007.