一种基于带噪声的三角网格模型的光顺算法

为了去除三角网格模型中的噪声,提出了一种基于均值漂移的特征保持的网格光顺算法。该方法在对模型中的三角形的法向量进行滤波的基础上鲁棒地计算了顶点的法向量,利用均值漂移方法自适应地聚类出顶点的邻域。结合顶点间几何特征的相似性,将改进后的双边滤波算子应用于顶点的位置更新,从而完成模型的光顺。实验结果证明了网格光顺算法的有效性。利用这种网格算法,可以达到光顺带噪声的三角网格模型的目的,并在光顺的同时,有效地保持了模型中原有的特征。     

基于面法向量谱变换的网格光顺算法

微分坐标是刻画网格模型几何细节特征的有力工具,面法向量作为网格模型的一阶微分量,计算简单、不易受噪声影响,能真实反映网格模型的细节特征。基于此,提出一种改进的网格光顺去噪算法,使用信号处理技术中的谱网格处理方法,通过分解面法向量的拉普拉斯矩阵,将网格模型的面法向量变换到频谱域中,利用低频滤波器去除高频噪声得到连续的面法向量信号,基于三角面片重心约束条件重建网格顶点坐标,得到光顺的网格模型。实验结果表明,该算法使用的面法向量不易受到噪声影响,比顶点法向量更鲁棒,大幅提高了谱分解的效率,并且能克服光顺过程中产生的体积收缩、变形和过光滑等现象。     

主曲率均匀的网格光顺

针对三角网格数据提出了一种主曲率均匀的光顺方法 .该算法首先通过建立局部抛物二次曲面来估算网格顶点的主曲率和主方向 ,其次以邻点的主曲率和主方向的加权平均作为光顺后顶点的曲率值 ,然后由新曲率值和二次曲面方程计算出调整后的顶点位置 ,实现模型的光顺 .进行局部光顺时 ,将区域内的点组成各个封闭环 ,根据邻点所在环的层次分配权值 ,可以满足是否去除或保留内部区域特征的需要 .该文给出了应用实例 ,结果表明本方法对网格模型实施整体和局部光顺均有较好的效果 ,光顺前后模型体积变化较小 .     

网格模型离散微分几何量估算及应用

为了更好地估算网格模型离散微分几何属性,构造出一个新的三阶局部拟合算子.将Razdan 和Bae的网格模型二阶局部拟合曲面进行推广至三阶拟合曲面,更加准确地估算网格顶点法向量和曲率值;接着定义网格顶点的测地主挠率,使用该三阶拟合曲面对其估算;将估算出的曲率和挠率值作为几何特征属性,构造三维网格模型灰度图,并应用在非真实感绘制中,获得较好的渲染效果.     

基于STL文件的Laplacian网格优化算法

针对三角网格模型优化算法对模型几何细节描述不够精确的问题,提出一种基于Laplacian坐标的网格模型全局优化算法。模型几何细节描述方面,采用网格顶点Laplacian坐标。网拓扑结构不变的前提下,可精确描述网格曲面局部几何特性。顶点重新定位方面,采用在最小二乘意义下求解由权重控制的包含顶点位置,以及Laplacian坐标双重约束的线性系统最优解的方法。实验结果表明,该算法在优化提高模型三角面片质量的同时,可较好地保留原始模型的几何细节。     

基于顶点重要度的保形网格简化方法研究

为解决许多网格简化方法不能很好地保持模型的重要几何特征问题,提出基于顶点重要度和三角剖分的边折叠简化算法.算法通过特征因子加权顶点重要度作为边的折叠代价,定义法向量夹角因子,控制边的折叠顺序;在折叠过程中对边界特征区域进行冻结处理,以保持模型总体轮廓特征;采用边中点折叠和边邻域网格重建方法完成折叠操作.实验结果表明,模型在大规模简化后,该方法能较好地保持模型的几何特征.     

基于STL文件的Laplacian网格优化算法

针对直接重构得到且以STL文件格式存储的网格模型质量不高的问题, 提出了一种基于Laplacian坐标的网格模型全局优化算法。该算法在提高三角面片质量的同时可以很好地保持原网格模型的局部几何特征, 其核心思想是通过在最小二乘意义下求解由权重控制的包含顶点位置和拉普拉斯坐标双重约束的线性系统来对网格顶点进行重新定位。从实验结果可以看出, 该算法较以往的Lapacian优化算法在对网格细节特征的保持上有一定优势。     

基于区域分割的三角网格模型相似性比较

为了在工程应用中检索已有的三角网格模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于区域分割技术的三角网格模型相似性比较算法。依据三角网格模型的球面图像将模型分割为若干个区域;对每个分割得到的区域用一个10维向量表达其形状的几何特征和拓扑特征,一个三角网格模型的特征即可通过各分割区域所对应的10维向量组成的向量组表达;将该向量组作为三角网格模型的形状描述子,两个三角网格模型的相似性可通过相对应的形状描述子间的相似性表达。将描述子中的每个向量看成是一个带有属性的节点,通过两组节点组成的完全二分图的最优匹配进行两个形状描述子之间的相似性比较,实现两个三角网格模型之间的相似性比较。实验结果表明,该算法有效可行。     

基于非局部几何信号的点模型去噪算法

与传统的基于局部几何信号去噪方法不同,提出了一种基于非局部几何信号的点模型去噪算法.该算法通过双边滤波算子,计算出每个点的微分坐标信息作为“几何灰度值”;基于模型上每个点的邻域的微分信息进行相似性匹配计算,对点模型上的“几何灰度值”进行全局加权平均,获得该点最终的微分信号;最后重建出该点的几何信息.进一步,提出了基于混合树的加速方法,对具有相似特征的邻域进行聚类,减少了匹配的空间复杂度,提高了计算效率.实验结果表明,算法简单高效,获得了满意的去噪效果.     

基于显著性分析的网格模型语义特征线提取

现有的基于局部微分属性度量的网格模型特征线提取方法较难描述模型全局语义特征。为解决该问题,提出一种基于显著性分析的、符合人类视觉注意力机制的语义特征线提取算法。首先以谱图理论为工具,构建网格模型光顺三维基准面,获取网格顶点显著性重要度;利用离散拉普拉斯—贝尔特拉米算子方向属性构建网格语义特征区域,提取特征区域骨骼线,对骨骼线进行优化后得到模型语义特征线。该算法完全去除了模型局部微分几何量的度量,提取的特征线能很好地完成全局语义特征描述。实验结果证明了算法的有效性。     

A new feature-preserving mesh-smoothing algorithm

We present a novel mesh denoising and smoothing method in this paper. Our approach starts by estimating the principal curvatures and mesh saliency value for each vertex. Then, we calculate the uniform principal curvature of each vertex based on the weighted average of local principal curvatures. After that, we use the weighted bi-quadratic Bézier surface to fit the neighborhood of each vertex using the least-square method and obtain the new vertex position by adjusting the parameters of the fitting surface. Experiments show that our smoothing method preserves the geometric feature of the original mesh model efficiently. Our approach also prevents the volume shrinkage of the input mesh and obtains smooth boundaries for non-closed mesh models.     

基于切平面中值坐标的Laplacian网格变形算法

网格模型变形往往需要保持局部几何细节,Laplacian网格变形算法能够较好地保持局部几何细节特征,但细节特征描述子-Laplacian坐标的计算欠缺精确性.从平面多边形中值坐标的角度出发,对Laplacian坐标进行重新定义,将顶点的一阶邻域投影到顶点处切平面上,根据顶点相对投影点的中值坐标构建的Laplacian坐标能够精确地描述模型的局部几何细节特征,实验验证能够获得较好的编辑效果.     

Isotropic Surface Remeshing Using Constrained Centroidal Delaunay Mesh

We develop a novel isotropic remeshing method based on constrained centroidal Delaunay mesh (CCDM), a generalization of centroidal patch triangulation from 2D to mesh surface. Our method starts with resampling an input mesh with a vertex distribution according to a user‐defined density function. The initial remeshing result is then progressively optimized by alternatively recovering the Delaunay mesh and moving each vertex to the centroid of its 1‐ring neighborhood. The key to making such simple iterations work is an efficient optimization framework that combines both local and global optimization methods. Our method is parameterization‐free, thus avoiding the metric distortion introduced by parameterization, and generating more well‐shaped triangles. Our method guarantees that the topology of surface is preserved without requiring geodesic information. We conduct various experiments to demonstrate the simplicity, efficacy, and robustness of the presented method.     

一种随机采样的特征保持的网格简化算法

提出了一种局部几何特征驱动的随机采样的网格简化算法。该算法首先计算模型中每个三角形的局部几何特征值,根据定义的概率分布函数随机确定每个三角形被选择的概率。然后对选择出的三角形进行三角形折叠,根据折叠前后网格体积变化最小这一准则来确定新生成的顶点的位置。实验证明该算法不仅能使简化前后的模型的体积变化较小,还能有效地保持模型的细节特征。     

基于边折叠和质点-弹簧模型的网格简化优化算法

通过边折叠实现网格曲面简化，提出了保持曲面特征的边折叠基本规则，引入边折叠顺序控制因子λ，给出了折叠点坐标获取方法，简化过程中网格边长度趋于均匀．在曲面简化基础上，利用质点-弹簧模型优化网格形状．将网格顶点邻域参数化到二维域上，在质点-弹簧模型中引入约束弹簧，约束调整网格顶点，并逆映射到三维原始曲面上，局部优化网格顶点的相邻网格；调整曲面上所有网格顶点，在全局上优化网格形状．在曲面简化优化过程中，建立原始模型曲面和简化优化后曲面之间的双向映射关系；曲面的网格顶点始终在原始模型表面上滑动，并以双向Hausdorff距离衡量、控制曲面间的形状误差．应用实例表明：文中算法稳定、高效，适合于任意复杂的二维流形网格．     

针对层次式累进网格模型的动态评估与调整

针对层次式累进网格模型提出一种动态评估与动态调整的方法,为交互式变形构建最合理的数据信息。分别从细节层次和规范程度两个角度对网格模型进行评估,其中细节层次不仅包括由模型位置决定的全局细节层次,还包括由视锥原则、曲面法向量、屏幕空间几何误差和变形参与度确定的局部细节层次;规范程度衡量分为流形和定向性确定的拓扑结构规范,以及由几何元素确定的几何属性规范。依据评估结果,动态调整模块使用一系列调整操作,对模型的拓扑结构和几何属性进行修正。实验结果证明该方法能够保证良好的渲染效果,很好地保持合理的模型拓扑结构,而且在保证视觉效果和变形需求的情况下具有实时性与自适应性。     

Efficient Simplification Methods for Generating High Quality LODs of 3D Meshes

Two simplification algorithms are proposed for automatic decimation of polygonal models,and for generating their LODs.Each algorithm orders vertices according to their priority values and then removes them iteratively.For setting the priority value of each vertex,exploiting normal field of its one-ring neighborhood,we introduce a new measure of geometric fidelity that reflects well the local geometric features of the vertex.After a vertex is selected,using other measures of geometric distortion that are ...     

适用于复杂三维网格模型的盲水印算法

提出一种基于奇异值分解的网格模型盲水印算法，只对网格顶点的几何数据进行处理，适用于任意拓扑结构的网格模型。奇异值分解在与网格模型几何数据局部统计特征相似的球面坐标映射方阵中进行，水印序列嵌入到方阵生成的奇异值序列中。实验结果表明，算法可抵抗平移、旋转、各向一致缩放攻击及顶点重排序攻击，对噪声攻击也具有一定的鲁棒性。