基于纹理分割的纹理模型简化

针对带纹理模型简化出现的纹理拉伸和扭曲问题,提出一种基于纹理分割的网格简化算法。化简之前,对模型纹理图片进行分割预处理,根据纹理边界将模型分成多个部分分别进行简化。在简化中,保持边界边不变,依据折叠代价阈值约束简化边与不简化边。折叠代价中考虑了模型的特征,使简化后的模型能很好地保持模型的特征结构。简化完成后,按照新顶点坐标重新计算纹理坐标,进行纹理映射。实验表明,由于单独对每个纹理块进行操作,很好地减少了纹理的拉伸和扭曲,简化算法也较好地保持了模型的几何结构。     

基于HMT模型层间映射的图像邻域去噪算法

本文提出了一种以图像分割为基础的图像去噪算法.本文算法根据图像自身的性质,利用脉冲耦合神经网络模型自适应地将小波分解后的低频图像分割成不同的区域,并且利用简化的HMT层间模型在离散和平稳小波分别处理的情况下,将得到的连通区域邻域映射到各个不同的高频子带上.进一步结合固定的窗口,作为邻域去噪算法中的邻域.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法.     

大型三维地形建模简化技术的研究与实现

大型三维场景模型在虚拟现实中有着广泛而重要的应用。就此主要讨论了层次细节技术和基于网格的模型简化技术并提出一种改进的基于面片消减的移动立方体简化算法,从而有效的对建立的模型进行了简化和绘制加速。     

基于U-net卷积神经网络的多尺度遥感图像分割算法

多尺度遥感图像的非本质特征量较大，不仅易导致图像噪声较大，也增加了图像分割的难度。为充分保留分割后多尺度遥感图像的边缘特征，在U-net卷积神经网络下提出新的图像分割算法。以U-net卷积神经网络为基网，提取被分割图像特征，获得被分割图像细节信息；计算相邻像素和原始像素特征向量的欧氏距离，结合去噪算法，通过归一化参数处理，建立相似性函数，实现对多尺度遥感图像分割特征增强处理；计算分割框候选偏差值；根据U-net卷积神经网络结构确定局部最优合并区域对；计算度量区域的距离，使用全局最优区域合并方法更新分割时间复杂度，实现多尺度遥感图像整体分割。由实验结果可知，该算法能够精准确定指定建筑物位置，并保留建筑物完整边缘细节信息。     

一种基于神经网络的医学数据场体分割新算法

直接体分割是三维医学数据场处理的难点和研究热点之一.利用BP神经网络的聚类技术,提出了一种新的三维医学数据场的聚类分割算法.首先,根据医学数据的物理意义,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;随后分析推导了基于神经网络的聚类分割算法,并提出了若干加速算法收敛速度的方法.实验结果表明该算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度,而且能够模型的处理速度.     

基于区域分割的序列红外图像融合算法

针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法.首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中.随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则.对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征.该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法.     

基于局部注意力机制的三维牙齿模型分割网络

从三维牙齿模型中准确分割出牙齿部分是正畸计算机辅助诊疗的基础.由于现有的三维模型分割网络对局部特征建模方式相对简单,这些方法无法有效提取牙齿边缘区域更细节的局部特征信息,进而导致这些区域出现牙齿多分、漏分等情况.本文提出一种基于局部注意力机制的三维牙齿模型分割网络以提高牙齿边缘区域的分割性能.首先,对原始牙齿模型中的三...     

一种基于自组织特征映射的前馈式神经网络模型及其算法

本文提出了一种基于自组织特征映射的前债式人工神经网络模型,介绍了其结构和算法．该模型基于自组织特征映射机理,用统计方法获得输入信号对不同模式类别的隶属程度,并由此进行模式分类判决计算．该神经网络模型还导出了“模式地形图”的概念,可以实现数据聚类分析的可视化．经计算机模拟验证,上述算法和概念是有效的．     

一种偌于自组织特征映射的前馈式神经网络模型及其算法

本文提出了一种基于自组织特征映射的前馈式人工神经网络模型，介绍了其结构和算法。该模型基于自组织特征映射机理，用统计方法获得输入信号对不同模式类别的隶属程度，并由此进行模式分类判决计算。该神经网络模型还导出了“模式地形图”的概念，可以实现数据聚类分析的可视化。经计算机模拟验证，上述算法和概念是有效的     

虚拟演播室中三维模型简化算法研究

虚拟演播室中的模型需要实时运动,从而对组成模型的三角形数量有一定限制.设计了一种基于均值聚类的三维模型简化算法.该算法引入了衡量组成模型的每个顶点的权重因子,利用均值聚类算法对模型的顶点分类,通过统计组成模型三角形边长来调整分类结果,从而生成不同细节层次三角形数量可控的三维模型.实验结果表明,该算法能够在保持原模型轮廓的同时有效减少组成模型的顶点和面的数量,形成不同细节层次的模型,保证虚拟演播室中模型动画的流畅.     

一种基于单层包络控制的三角形网格简化算法

三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.对于复杂物体的三角形网格模型,如人脸及人的各种器官的三维几何模型、各种动物的三维几何模型,其庞大的数据量给存储、传输以及渲染等方面带来了很大的困难,因而三角形网格模型的简化成为了当前国内外计算机图形学领域中的一大研究热点.本文在研究总结已有算法的基础上,提出了一种采用单层包络控制的三角形网格简化算法.该算法对Cohen提出的包络构造方法进行了改进,采用一维搜索中的二分法来逼近最佳偏移值,并且采用内层单包络来控制简化误差,从而有效地改善了算法的性能.实验结果表明,采用本算法简化的三角形网格模型,不仅可大大地减少三角形面片数,而且有一个较低的算法时间复杂度.     

基于视觉效果的网格简化方法研究与QEM算法实现

由于计算机在处理大规模三维网格的过程中会出现严重的延迟,影响场景显示的视觉效果,主要研究了以视觉效果为首要条件的三维网格模型简化方法及QEM算法。首先,对网格简化方法进行了分类;其次,给出了网格简化的误差评判方法;最后,基于OpenGL,采用顶点对收缩方法,并结合QEM算法进行了实现。模型简化了93.7%时,仅用时111.78 ms,同时保证了输出网格的视觉效果。     

Voxel-based shape decomposition for feature-preserving 3D thumbnail creation

In this work, we study the problem of voxel-based shape decomposition and simplification to create simplified 3D models, called 3D thumbnails, which preserve the salient features of their original models to facilitate users’ interactive browsing. The proposed method decomposes a 3D model into multiple parts and simplifies each decomposed part individually. In this process, a 3D model is first converted into a voxel-based shape representation and a rough skeleton is extracted using the thinning operation. Then, a skeleton refinement algorithm is proposed to fine-tune the thinned skeleton and decompose the skeleton into multiple groups. The remaining processing steps include: (1) taking body measurements of each part with PCA transformation and (2) creating the 3D thumbnail by primitive approximation. It is shown by experimental results that the proposed voxel-based scheme outperforms the mesh-based scheme in the sense that the resultant 3D thumbnail can preserve more features when it is greatly simplified.     

基于体素化网格下采样的点云简化算法研究

针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。     

3D dense reconstruction from 2D video sequence via 3D geometric segmentation

3D reconstruction is a major problem in computer vision. This paper considers the problem of reconstructing 3D structures, given a 2D video sequence. This problem is challenging since it is difficult to identify the trajectory of each object point/pixel over time. Traditional stereo 3D reconstruction methods and volumetric 3D reconstruction methods suffer from the blank wall problem, and the estimated dense depth map is not smooth, resulting in loss of actual geometric structures such as planes. To retain geometric structures embedded in the 3D scene, this paper proposes a novel surface fitting approach for 3D dense reconstruction. Specifically, we develop an expanded deterministic annealing algorithm to decompose 3D point cloud to multiple geometric structures, and estimate the parameters of each geometric structure. In this paper, we only consider plane structure, but our methodology can be extended to other parametric geometric structures such as spheres, cylinders, and cones. The experimental results show that the new approach is able to segment 3D point cloud into appropriate geometric structures and generate accurate 3D dense depth map.     

基于Direct3D的三维图形几何信息演示系统设计与实现

设计和实现了一套专门面向Direct3D应用程序的模型几何信息演示系统,该系统可从Direct3D流水管线中抓取三维模型的几何信息,并以图形化的方式实时显示在用户窗口内。系统具备良好的用户交互性,支持用户的多种操作,包括图元信息和顶点信息的对应关系拾取和高亮显示,几何模型的旋转、缩放和平移等,可以应用于Direct3D程序开发过程中辅助用户进行更快速更高效的分析和调试。     

3D Shape Inferencing and Modeling for Video Retrieval

We present a geometry-based indexing approach for the retrieval of video databases. It consists of two modules: 3D object shape inferencing from video data and geometric modeling from the reconstructed shape structure. A motion-based segmentation algorithm employing feature block tracking and principal component split is used for multi-moving-object motion classification and segmentation. After segmentation, feature blocks from each individual object are used to reconstruct its motion and structure through a factorization method. The estimated shape structure and motion parameters are used to generate the implicit polynomial model for the object. The video data is retrieved using the geometric structure of objects and their spatial relationship. We generalize the 2D string to 3D to compactly encode the spatial relationship of objects.     

Feature Detection and Simplification of 3D Face Data with Facial Expressions

We propose an efficient framework to realistically render 3D faces with a reduced set of points. First, a robust active appearance model is presented to detect facial features in the projected faces under different illumination conditions. Then, an adaptive simplification of 3D faces is proposed to reduce the number of points, yet preserve the detected facial features. Finally, the point model is rendered directly, without such additional processing as parameterization of skin texture. This fully automatic framework is very effective in rendering massive facial data on mobile devices.     

三维激光扫描数据的网格简化

针对三维激光扫描仪获得的彩色人头数据集压缩问题，提出了基于区域分割的顶点合并网格简化算法。该算法分为区域分割和网格简化两个阶段。在对三维彩色人头数据集进行区域分割的基础上，把网格点分为：区域边界点（在顶点合并操作中，它只能与边界点合并）和区域内部点，然后根据区域加权的误差评价函数进行网格简化。实验表明，该算法压缩比高，网格简化质量好。