以下将详细介绍如何利用 MATLAB 实现这一过程：
首先，要构造一个三维包络面，通常我们会借助于一些高级数学工具或算法如Delaunay三角化或者Alpha-shape等方法来生成一个多边形网格以逼近原始离散点集形成的表面形态。
步骤如下：
1. **读取/创建离散点集合**：你可以通过`load()`函数加载预存的离散3维坐标点数据，或者是直接编程随机产生一组代表特定形状轮廓的3维点阵列。
matlab
% 假设我们有一个存储了XYZ坐标的矩阵P（每行表示一个点）
P = [x,y,z];
2. **执行Delaunay 三角剖分**: 使用 `delaunayTriangulation` 函数对给定的离散点进行三角划分。
matlab
DT = delaunayTriangulation(P(:,1), P(:,2), P(:,3));
3. **提取边界顶点并形成多边形面片**：对于确定三维包络体而言，特别是使用 Alpha-Shape 策略，可以找到不包含内部点的所有外接三角形，从而界定出最外面的一层作为包络面。
4. **绘制三维包络面**： 利用得到的三角网格数据可以通过`patch` 或者 `trisurf`命令完成三维图形渲染：
matlab
F = faces(DT);
patch('Vertices', P, 'Faces',F);
shading flat; % 设置为平面着色模式以便更好查看效果
view(3) ; % 调整视角至正交视图便于观察立体模型
axis equal ;
colormap(jet)
以上代码序列展示了从离散点集中建立并最终绘制成三维包络面的基本流程。需要注意的是，不同的应用场景可能需要针对具体问题特性选择合适的包围体积定义策略以及优化参数配置，比如调整alpha-shape中的α值大小就直接影响到结果的紧致程度。
总之，MATLAB强大的数值计算能力和丰富的图像展示模块使得我们可以高效地实现复杂的几何造型任务，包括但不限于从海量离散三维点云中精确而直观地描绘出其包容性外观特征。