基于图像的三维裂隙岩体特征提取、简化及网格生成方法

为用最少的网格对高分辨率数字图像的三维裂隙特征进行简化表征,提出了一种基于图像的三维裂隙岩体特征提取、简化及其网格生成方法。首先采用中心面点提取算法将裂隙转换为一系列面,并对其进行网格生成、面片交叉标识及网格优化,以生成的裂隙面网格为约束生成四面体网格模型。然后采用体素和形状相似度两个参数对生成的面网格的代表性进行评估,通过最小二面角、半径比、边长比及体积比等网格质量度量参数对生成的四面体网格质量进行了评价。最后,以一个三维二值化岩石裂隙图像数据为例,对所提方法的有效性及可行性进行了验证。结果表明,该方法在保留裂隙主要几何特征的前提下较好地生成裂隙曲面网格。     

约束数据域Delaunay四面体网格生成算法

提出了一种快速Delaunay四面体网格生成的分治算法,将给定约束数据域边界进行Delaunay三角剖分,然后从边界三角形开始递归生成四面体网格．该算法在约束数据域内部生成Delaunay四面体,边界三角形都将成为内部四面体的面,不需要进行边界一致性检查,可避免四面体穿过边界和狭长四面体的产生,而且算法容易理解方便编程．     

基于点数据集三维空间曲面三角化算法实现

在地质、医学等科学研究领域中,基于原始数据建立三维空间图像模型的研究具有较高价值;特别在三维地质构造建模中,测量获取的原始数据采用点数据集形式表示。基于点数据构建三维空间曲面三角化网格模型能够很好地还原点数据集所表示的曲面形态和展布,在现有的三角化剖分算法研究的基础上,提出一种基于点数据集三维空间曲面三角化网格模型生成算法;该算法生成的网格模型质量较高,能够较好地描述点集所表示的曲面形态。采用描述地质界面的点数据集进行算法验证与测试,根据边界数据实际情况,生成三维空间曲面三角化模型并更新网格模型边界,效果比较理想。     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于Delaunay准则的三维网格自动插点算法

提出了一个新的三维网格自动插点算法 .该算法充分利用Delaunay的空圆特性来计算新点的位置并插入新点 ,维护三角化的Delaunay性质 ,使得生成的四面体网格和实体的几何边界完全保形 .该算法生成的四面体具有较好的性质和良好的密度分布 ,还采用了新的插点算子———线段插点、子面插点和四面体插点     

基于混合权平滑的细分连接性重新网格化

针对单边界亏格为0的三角网格提出一种细分连接性重新网格化算法. 该算法通过构造原始网格的准保角参数化及混合面积和顶点分布密度权的伞算子平滑进行细分连接性重新网格化. 为了加快重新网格化算法的速度, 提出一种基于矩形剖分的点定位算法. 通过典型的三维模型实验和比较可见, 该方法能快速生成细分连接性网格, 所得网格的质量较现有单一的采用面积权或顶点分布密度权的伞算子平滑方法有明显改进.     

斜齿轮三维有限元网格和接触单元的自动生成

提出了一种斜齿圆柱齿轮三维有限元网格自动生成的算法,研究了啮合齿廓面接触单元的自动生成。通过对轮齿端面的合理分割,该算法有效地避免了端面网格中出现大的钝角,改善了单元质量。可方便地调整轮齿不同部位网格密度,以适应弯曲应力和接触应力等不同的分析需要。全部算法和生成过程实现了程序化和参数化,在输入齿轮基本参数后即可生成三维有限元模型数据文件,可直接用于通用有限元软件完成斜齿轮弯曲强度或接触强度的计算。     

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。     

基于边折叠网格简化的三维形状变形

提出一种基于边折叠网格简化的交互武三维形状变形算法.通过折叠三角形网格的边来提取原始三维模型中的形体关键特征点生成简化模型,以交互方式对三维模型添加固定、移动等位置约束,建立并求解非线性优化方程,获得简化模型上各关键点仿射变换的最优值.然后基于关键点的仿射变换,计算原始模型中各节点的变形映射.实例表明边折叠网格简化可有...     

焊接有限元自适应四面体网格生成方法

针对复杂焊接零件,提出了八叉树、前沿推进和约束Delaunay相结合的自适应四面体网格生成方法.基于微分几何原理,提出了任意复杂立体打印(STL)曲面的智能识别和自动分解方法;给出了基于曲率信息和焊缝、热源等位置信息的2种自适应网格尺寸控制点的自动化构造策略;利用八叉树背景栅格所生成的网格密度控制点,分别利用前沿推进法和约束Delaunay方法生成表面网格和体网格,实现了复杂焊接零件的高效率、智能化、自适应四面体网格生成.数值算例验证了算法的有效性.     

地质工程一体化油藏模型高效可视化技术

针对实时绘制大规模油藏地质网格模型存在速度慢、效果差等问题,在分析Eclipse油藏网格模型存储格式、网格模型的表示及单元格排序规律的基础上,提出一种新的网格模型消隐算法,对原始网格数据进行优化,从而提高油藏网格模型的绘图显示速度.通过油藏地质模型与井轨迹三维可视化软件的具体实现,验证了消隐算法的正确性和效率.软件中首...     

交互式动态体三维显示关键技术

研究了交互式动态体三维显示的关键技术,包括三维数据体素化、体素激活、体空间生成和人机交互等,实现了体三维显示系统样机.其中,采用体立方栅格(BCC)采样策略以减少体素化生成的体显示数据,以数字微镜器件(DMD)作为空间光调制器(SLM),并针对DMD设计了二值切片的快速激活算法;分析了基于旋转螺旋面的体三维空间生成方法,并将基于隐马尔科夫模型(HMM)的动态手势控制应用于交互式体三维显示系统.针对原理样机设计的各组实验表明,BCC体素化策略减少了40%以上的体显示数据,基于DMD的切片快速激活算法使得在500mm×250mm半圆柱形成像空间内显示的三维图像刷新率达16Hz、并且可以选择任意视点裸眼观看,准确率超过93%、响应时间低于40ms的动态手势识别算法能够较好地实现实时交互式体三维显示.     

基于体数据变形的自适应移动立方体算法的研究

 移动立方体（Marching Cubes）算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多的图像信息从而使体素内的三角面片更加逼近等值面;同时,采用了区域增长策略对体数据进行分割从而避免了对整个体素空间的运算;对算法的并行优化提升了算法的三维重建效率。实验证明使用该算法对稀疏体数据进行三维重建,提高了重建的精确度,并且保证了重建的实时性与交互性。     

三维模型的读取与体素化

简要说明3DS文件格式及模型数据读取方法,利用OpenGL库函数在VC++环境下分别对3DS文件中三维模型的顶点、边及面的坐标值和模型材质等进行读取,采用基于欧氏距离度量的体素化算法分别对读取到的顶点、边、面进行体素化,将以多边形网格表示的三维模型转化为6-邻域或26-邻域的体素模型,并对模型进行绘制.实验证明,程序具有较高的执行效率,能取得较好的效果.文章提出的体素模型有利于模型信号的规则化,方便模型特征信号的提取.     

基于Delaunay准则的三维网格自动插点算法

提出了一个新的三维网格自动插点算法。算法充分利用Ｄｅｌａｕｎａｙ的空圆特性来计算新点的位置并插入新点,维护三角化的Ｄｅｌａｕｎａｙ性质,使得生成的四面体网格的实体的几何边界守全保形。该算法生成的四面体具有较好的性质和良好的密度分布,还采用了新的插点算子－线段插点、子面插点和四面体插点。     

基于光顺的网格优化算法及其关键因素分析

为了探讨单元数、迭代次数以及需求精度等关键因素对于网格优化效果的影响,选用1种较优的四面体单元质量衡量准则建立了网格优化算法的目标函数,在此基础上提出了1种四面体网格质量提高算法,并通过某离心泵蜗壳数值算例对比分析了这些关键因素在网格质量提高和优化耗时方面的异同.结果表明:优化后网格质量在0～0.1区间内的劣质单元数明显减少,同时基于光顺的网格优化算法能够较好地提高网格整体质量,此外,随着单元数的增加,优化后的网格平均质量和优化时间会有所增加,但优化后的最差单元质量出现了波动,存在着1个极值;迭代次数的变化对于优化后的网格质量和优化时间影响较小;需求精度的提高会使得网格质量和优化时间同时增加.     

无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法

设计了无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法,通过对局部曲面平坦度的计算,根据预定义的公式,动态地调整自适应逼近误差参数,从而在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点,因此,适用于海量数据．该算法避免了基于三维Delaunay的四面体剖分带来的高复杂度及基于二维平面投影的三角剖分带来的变形和局限性．实验证明,能够高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格,并取得较理想的绘制效果．     

三维模型的读取与体素化

简要说明3DS文件格式及模型数据读取方法,利用OpenGL库函数在VC＋＋环境下分别对3DS文件中三维模型的顶点、边及面的坐标值和模型材质等进行读取,采用基于欧氏距离度量的体素化算法分别对读取到的顶点、边、面进行体素化,将以多边形网格表示的三维模型转化为6-邻域或26-邻域的体素模型,并对模型进行绘制.实验证明,程序具有较高的执行效率,能取得较好的效果.文章提出的体素模型有利于模型信号的规则化,方便模型特征信号的提取.     

基于海量散乱数据的数据压缩及曲面重建新方法

基于三维散乱数据的曲面重构是反向工程中的一项关键技术.文章针对大规模的散乱数据点,给出了一种数据压缩及生成曲面三角网格的新算法.该算法首先按照压缩比例在原始点中提取定量的分布均匀的点作为压缩后的点,然后利用原始点和压缩后的点之间的关系构建三角网格.最后再进行拓扑修正及网格优化,从而得到拓扑正确且均匀的三角网格曲面.实验表明,该算法简单,易于操作,具有较强的适用性.     

三维双线性多分辨率形变模型研究

形变模型在计算机视觉和计算机图形学等领域均有广泛的应用.但现有形变模型的建立或依赖于不稳定的人脸图像对应光流算法,或需要大量的人机交互,而且基于随机梯度下降算法的模型匹配过程常收敛于局部最优值.针对这些缺陷,提出三维双线性多分辨率形变模型.首先基于人脸关键特征分割和网格重采样建立原始人脸的自动稠密对应;然后经紧致凸松弛将模型匹配问题转化为两个双线性规划问题,最后通过基于内点方法的全局优化算法求解.基于模拟和真实数据的实验表明:该模型在最优性、模型匹配速度、收敛性和对噪声异常点的鲁棒性优于传统的形变模型.