一种基于特征区域划分的网格简化方法

目的研究对三维网格模型简化的一种方法。方法根据人脸面部特征点将人脸划分为关键特征区和非关键特征区,在不同的区域设定不同的离散曲率简化阈值,采用边折叠的方式来减少网格密度。结果该方法能有效地减少网格的数据量,同时保持人脸的特征细节。结论对三维网格模型使用基于特征区域划分的网格简化方法,降低了模型的复杂度。     

基于粒子群优化聚类算法的点模型简化

为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面.     

基于实时LOD简化绘制的渲染优化方法

随着虚拟展示应用在移动网络中的不断发展,在面对大量移动智能终端的并发请求时,服务端的计算负载成为了实时渲染的主要瓶颈,针对如何优化服务端渲染计算提高渲染效率,提出一种基于场景实时LOD简化绘制的渲染优化方法.方法在服务端实时绘制过程中根据用户的交互状态,实时简化绘制三维模型的相应分辨率细节层次模型,控制渲染图像质量,避免不必要的图形绘制,降低渲染计算负载.三维模型简化由CUDA实现并行处理,通过空间八叉树进行划分并按照顶点重要程度进行模型并行简化,控制场景渲染过程中的几何复杂度.实验证明,方法能够有效降低渲染耗时,保证用户进行交互浏览时的实时性.在移动网络环境中,方法能够有效降低服务端负载压力,提高渲染效率.     

基于加速多维尺度变换算法的三维模型形变规范型计算方法

针对如何建立可有效表示三维模型,使模型在大尺度形变过程中保持等距不变特性,并能保留原模型几何细节特征的形变规范型这一问题,提出基于加速多维尺度变换算法的三维模型形变规范型计算方法。生成包含有三维几何模型体积信息的四面体网格模型,避免形变过程中由体积变化引起的模型失真;使用最远点采样算法对原模型上的顶点进行采样,获取更具代表性的顶点;使用加速多维尺度变换算法得到原始模型的初始规范型;利用三维模型注册的思想,通过建立能量函数并计算最优解的方法将输入的四面体网格模型按照初始规范型的姿态进行形变,从而得到保留输入模型几何特征的形变模型。实验结果表明,以四面体网格模型作为输入,经加速多维尺度变换算法计算得到的初始规范型为基础,通过三维模型注册能量函数的最小化求解过程,可以构建出保留更多原模型几何细节特征的形变规范型。和已有算法相比,加速多维尺度变换算法计算三维模型形变规范型的方法更适用于处理具有复杂几何结构的三维模型,可以得到姿态更为自然的模型形变结果,普适性较高。     

基于特征保持和三角形优化的网格模型简化

在已有的以几何误差最小化为准则的边折叠简化算法的基础上，提出了一种新的三角网格模型简化算法．通过分析网格模型中顶点超邻域的二次误差矩阵，对模型上的重要细节特征进行定位，实现了网格简化过程中细节特征的保持．同时，在边折叠的代价函数中考虑新生成三角形的空间形状优化，并改善了简化序列的构造．算法既保持了边折叠算法快速的优点，又满足了对逼真度和网格质量的较高要求．     

虚拟现实中数字地面模型简化算法

在综合大量的模型简化算法基础上,提出针对数字地面模型的加权简化方法和非感兴趣区域简化设想,并通过VC 6.0调用OpenGL图形函数库进一步验证.实验表明该方法可以明显消除在普通微机上调入模型漫游时2～5 s的迟滞现象,并可对用户感兴趣信息不简化保留.     

基于有意义分割的三维模型简化方法

针对三维模型传输技术中的模型简化问题,在渐进网格算法基础上提出了一种基于有意义分割的三维模型简化方法.该方法在相同压缩比的前提下,明显提高了简化模型的保真度,并通过实验证明了该方法的有效性.     

基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩

该文提出一种基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩简化方法,在不降低三维模型视觉显示效果前提下,压缩三维模型数据。首先,对原始模型进行重网格化,获得具有规则拓扑结构的多分辨率网格;其次,结合模型网格提取纹理特征点,依据特征点确定图像有效区域;最后,利用嵌入式零树小波算法对图像进行编码和解码操作,实现对三维模型的压缩简化及图像重建。实验证明,该方法提取的图像有效区域更快捷、压缩率高、细节丰富。     

LOD技术在动车组虚拟现实系统开发中的应用

多细节层次模型(LOD)技术已广泛应用于计算机仿真、虚拟现实等多个领域。动车组虚拟现实系统中,由于复杂模型零件个数众多,结构复杂,为了尽可能展示逼真的虚拟场景,运用LOD理念进行模型简化具有重要意义。现有的研究成果多着眼于模型网格和纹理结构的简化,较少考虑模型本身所具有的外部形状特征。本文提出了一种分步式模型简化算法,先通过简化的边折叠方法进行预处理,再运用基于包围盒的AABB算法进一步简化,并且通过引入阈值来控制生成不同精度的模型。实验证明,处理后的模型不但达到了较高的简化率,而且具有较高的真实感。     

顾及约束的网络道路三维模型简化方法

针对道路三维模型数据呈海量,且包含大量约束边界的特点,提出顾及约束的网络道路三维模型简化方法.在服务器端已建立道路三维整体模型的基础上,首先提出顾及约束的半边折叠误差度量方法;然后,在服务器端采用半边折叠操作对初始道路模型进行整体简化,同时建立操作层次树;最后,建立远程视相关模型重构准则,在操作层次树上确定需传输至客户端的视相关结点数据,并结合约束边优先策略,在客户端实现道路三维模型的快速视相关重构.研究结果表明:该方法简化率高,远程动态浏览时保留必要的约束边界,需要传输的数据量小,满足道路远程实时交互式可视化要求.     

大型储罐的三维点云精简方法研究

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对每个栅格中的点云数据建立球模型,以保留特征点并滤除冗余数据点,达到精简点云的目的。将该方法与传统的均匀网格法和非均匀网格法进行对比,实验结果表明该方法在保证较高精简率的情况下可以更好地保留储罐点云数据特征。     

基于物理属性与三角形正则度的网格简化算法

针对三维虚拟场景的物理属性显示需求,提出一种带属性的边折叠的三角形网格简化方法.该算法计算折叠代价时以模型边曲率和边上物理属性的增量以及三角形正则度作为权因子,边上物理属性的增量使简化后的模型很好地保留了原模型的物理属性特征,而添加三角形正则度优化了简化后模型三角形的形态.同时还解决了边折叠时导致的拓扑错误,并用多选择技术加快了计算速度.经实验验证和对比分析,证明了算法的有效性与正确性.     

基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法

在医学图像三维重建时产生大量的三角面片,极大地限制了三维重建的速度。提出了一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。在代价函数中引入顶点离散曲率,通过将代价函数作为顶点对的权值来控制顶点对合并次序,更好地保留了原模型的细节特征,同时修改模型特征点与特征线的权值,使得简化过程中原模型的特征点与特征线能够较好地保留。经实验对比与分析表明,该算法有效地提高了图像质量且能很好地保持原模型的图形特征。     

基于Clifford代数的3D点云模型数字水印算法

引入Clifford代数,在G3空间中建立了不依赖于特定坐标系的、多维统一的3D点云数据几何表征与计算模型.介绍了Clifford代数空间中的Fourier变换及其计算公式,进而提出了基于Clifford-Fourier变换的3D点云模型数字水印算法.该方法将点云模型映射为相应的Clifford几何空间域系数,并对其进行水印信息的嵌入和提取.实验分析表明,所提出的方法对平移、旋转、均匀缩放、重排序、简化和噪声等各种攻击均具有较好的鲁棒性.
     

一种基于特征的复杂平房顶建筑化简算法

基于特征分析的方法,对复杂平房顶建筑的综合算法进行研究,将建筑特征分为双边特征、三边特征和部件特征三类。根据各类特征的特点,设计具体的化简算子,在分析各算子之间关系的基础上,设计化简算法的一般流程。以两类典型建筑和建筑群为基础,对所提出的算法进行实验验证,当采用不同阈值进行化简时,建筑的主要特征均保持良好,综合结果合理,算法效率较高。     

基于曲率和面积的二次误差测度网格简化算法

在经典的二次误差测度(QEM)简化算法基础上,将离散曲率和面积引入到边收缩代价计算中,提出了一种基于离散曲率和面积的二次误差测度网格简化改进算法.该算法既考虑了离散曲面在各顶点附近的弯曲程度,又考虑了曲面的几何形状特征.为保留模型的原始边界特征,规定不对其边界进行简化.试验结果表明,改进算法在网格简化过程中保持了原有算法运行速度快的优点,且简化模型能合理地分配网格,并更好地保持了原始模型的重要特征.     

一种改进的基于二次误差测度的网格简化算法

在医学图像三维表面建模中,会产生大量的三角面,难以在普通PC机上进行实时渲染.为了解决这个问题,本文作者提出一种改进的基于二次误差测度的网格简化算法.通过对顶点进行分类,在简化过程中更好地保持了模型的细节特征,同时考虑了网格中三角面的分布情况,减小了几何误差.结果表明,算法既保持了原算法快速的优点,又满足了医学图像处理对逼真度和网格质量的较高要求.     

基于特征点的自适应三维网格数字水印算法

针对目前三维模型水印算法在将水印嵌入三维模型后,均会使三维模型产生局部失真问题,文章提出一种自适应三维网格水印算法。通过特征点提取算法将模型的特征点提取出来,按其模长进行分组,将每组顶点的模长序列进行一维DCT变换到频域,在频域信号上加入水印,使嵌入的水印具有不可见性。实验结果表明,该算法对仿射攻击、网格简化、加噪声和剪切攻击以及它们的联合攻击具有较好的鲁棒性,同时有效地控制了由于嵌入水印对几何模型造成的局部失真现象。     

逆向重建中B样条曲面过渡/微调精简方法

为提高逆向工程中点云数据精简与重构的精度和效率,改进B样条曲面拟合在曲率精简和曲面重构中的应用问题.对逆向工程中的3维扫描技术、3维设计、点云数据的精简及模型重构做了深入细致的应用研究.提出一种基于B样条曲面过渡/微调精简算法,将该研究应用于叶轮的逆向制造中,通过3维扫描获得曲面重构点云数据,将点云数据合理拼合封装与精简,进行曲面重建和3维再设计,同时分析产品的光顺性和精度,并利用快速成型机打印出产品模型样件.研究结果表明该方法既高效提高了曲面建模效率,又改善了逆向建模精度.      

保留边界特征的点云简化算法

为有效简化点云数据,提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分法建立散乱点云的空间拓扑关系,计算每个数据点的近邻,通过球拟合法求得其曲率和具有方向性的法向量,采用投影点个数比值法找到并保留点云边界,根据具体情况设定所需阈值,对非边界点进行分类,通过对点的曲率与平均曲率比较、近邻保留点与近邻点个数比例,完成点云简化。实验结果表明：该算法不仅能对点云进行直接有效地简化,而且还能很好地保留点云模型的细节特征,简化比例达25％～40％。该方法可以满足不同种类点云简化的要求,能够提高计算机运行效率。