一种基于曲面细分的大规模地物建模方法

结合纹理特征曲线和高程数据,提出了一种曲面细分的算法来构建多分辨率地物模型.将地物表面的高程信息和提取该高程信息的特征值数据映射到三角网格纹理中,该算法给出了一种三角边与纹理特征曲线相交的三角面分裂方法构造自适应细分三角网格.通过设计细分三角网格的二叉树数据结构和开发测试程序进行测试,表明该算法具有建模速度快、保持几何特征较好的特点,可以满足在PC机上实现地物模型的大规模建模和实时交互显示要求.     

一种新颖的网格综合优化算法

用三角网格逼近三维扫描所得散乱点集,实现曲面重构,是一种得到广泛应用的技术。为了提高网格对物体表面的逼近精度,需要对网格进行优化。提出一种新颖的网格综合优化算法,将基于SOM的网格优化模型和节点分裂算法有机结合,使网格中顶点的分布更符合散乱点数据的空间分布,使网格更好地逼近数据点集,还通过分裂大度数顶点来改善网格的拓扑关系,使其更好地反映原始数据点集的拓扑特征,也使得网格更加平滑。试验结果表明,该算法取得的网格优化效果良好。     

医学仿真中一种高效的生物组织几何建模方法

在生物医学仿真系统的应用背景下,以医学体数据为数据来源,提出一种高效的生物组织几何建模方法。该方法包括等值面提取、等值面预处理、Delaunay表面重建和四面体填充四个部分。引入基于二义性检测索引表的Marching cubes算法,保证生成等值面拓扑的正确性;提出三角形顶点射线法去除等值面简化后内部遗留的冗余网格;引入顶点控制球策略,克服限定Delaunay细分算法无法收敛的缺陷,有效生成Delaunay表面模型;提出自适应的内部节点添加技术进行Delaunay四面体填充。实验表明,提出的方法在有效保证网格拓扑的基础上,可根据需求生成满足Delaunay准则的目标组织几何模型。生成的模型已应用于生物医学仿真系统。     

三维数字化牙模的牙弓线探测

提出了一种在三维数字化牙颌模型上直接探测牙弓线的方法.首先,根据给定的顶点法向和咬合面的夹角阈值过滤出初始特征点,并拟和得到初始牙弓线;其次,对初始特征点集进行等分并找出对应的局部最高顶点,对局部最高顶点进行拟和得到最终的牙弓线.通过对多副牙颌模型的实验表明,所提方法稳定、有效.     

一种有效的网格综合优化算法

提出一种有效的网格综合优化算法。给定一定数量的三维散乱点和一个初始三角网格,使用Hoppe提出的能量函数对网格顶点位置优化,使网格更好的逼近三维散乱点。同时通过分裂网格中度数特别大的节点,使网格的空间形状更加平滑。计算机仿真实验表明,使用该算法能够获得形状良好的网格。     

基于三角面元的涂层目标FDTD共形网格生成技术

提出了一种基于三角面元数据生成涂层目标时域有限差分（finite-difference time domain, FDTD）共形网格的方法。通过将原目标中各三角面元的顶点沿曲面在该点处的法线方向内移（内涂层）或外移（外涂层）所需的厚度,得到一组关于涂层的三角面元数据。其中曲面上各顶点处的法线方向近似等于包围该顶点的各三角面元的单位法向的矢量和。对于局部涂敷的情况,可根据需要只将涂敷部分所包含的三角面元顶点进行相应的移动,而其余顶点的位置保持不变。利用投影求交法,由原目标的三角面元数据和新生成的涂层三角面元数据即可得到共形FDTD计算所需要的共形网格参数。数值结果验证了方法的正确性和有效性。     

人脸造型中的细分网格样条技术

目前曲面造型用网格点上非均匀分划有理B样余，受网格点限制，在某些要更细微造型的地方要进行第二次的修改。本文对人脸造型给出细分网格样条方法，在要细微造型的眼角、嘴角等地设立细分网格，一次成型。由于B样条有局部支撑性，方法简单易行。     

一种基于顶点纹理的LOD地形渲染算法

Shader Mode 3.0引入的Vertex Shader Fetch是GPU可编程图形渲染技术发展的又一重要进展,基于该技术提出了一种新的地形渲染算法.算法主要特点是将地形高程数据组织成单通道纹理存放于显存,用于支持视点跟随的LOD地形渲染.绘制阶段,CPU端只需输入平坦的嵌套状的网格,GPU端首先根据当前视点参数计算该网格顶点的实际二维位置坐标,使用该坐标从地形纹理中采样出该顶点的高程值,这样平坦网格的顶点获取到实际的三维坐标值,图形渲染管线将继续处理直至输出显示.如此安排绘制流程可以彻底消减CPU计算负载,转而充分运用GPU高数据处理能力和可编程特性.实验表明,使用本算法绘制地形,效果逼真、绘制效率大大高于传统LOD地形绘制算法.     

一种新的连续多分辨率模型自动生成算法

提出了一种新的多分辨率模型自动生成算法，该方法所采用的基于顶点合并的网格简化算法不仅能减少模型中的三角形数目，而且能很好地保持模型扑拓结构。算法采用基于点到平面距离的误差控制方法，能根据用户指定的简化率通过原始网格中的顶点合并达到大量简化的目的。本文还给出了一种基于顶点合并／分裂的累进网格的构造方法。该简化算法具有良好的保真性 并能在绘制时动态产生多分辨模型。文中给出的一组实例说明了该算法的有效性。     

DVE场景精简的NP-Hard问题及其近似算法

高效的网格精简算法对于大规模DVE场景的实时绘制与传输均十分重要.目前已经提出了大量关于网格精简方法[1],但绝大多数网格优化算法都是面向实际应用的.我们却从计算机科学理论的角度出发,对这一经典问题重新进行了深入研究.首先,我们发现网格精简是一个最优顶点覆盖问题,即NP-Hard问题.然后,我们又提出了一种基于贪心算法的用于网格精简的最优顶点覆盖问题的近似算法.理论推导与实验数据都说明本文所给出的近似算法有效地减少了DVE场景的网格数量,能进一步提高DvE场景数据的网络传输速度.