LOD模型生成算法研究

细节层次模型(LOD)是指对同一个场景或场景中的物体,使用具有不同细节的方法得到一组模型,供绘制时使用.建立LOD模型能很有效地降低数据量和复杂度,实现三维场景的实时处理.文中通过对LOD模型生成算法进行分析,研究了基于点删除算法的多分辨率模型生成方法、递进网格的简化算法、基于二次误差度量的几何简化算法等三种算法的实现步骤和误差计算方法.为以后在地形可视化、虚拟现实等领域的应用提供了理论依据.     

基于Creator创建大规模场景的LOD技术研究

细节层次（LOD）技术主要用来对多边形的简化,其目的是从最原始精确的模型中提炼出一系列能够反映重要特征的简化模型,来降低场景的复杂度,实现场景的实时绘制。文章从地形和地物两个角度给出了基于Creator下生成LOD模型的方法,提出了建筑物LOD模型建立的原则,结合实验,对比了Polymesh与Delaunay两种算法生成地形LOD的优缺点,并通过Irregular Mesh算法来提高Polymesh算法的精度和设置合适的容差值来控制Delaunay算法生成的多边形数目。     

3D多层次模型简化算法的研究

细节层次模型（LOD）是指对同一个场景或场景中的物体,使用具有不同细节的方法得到一组模型,供绘制时使用。建立LOD模型能很有效地降低数据量和复杂度,实现三维场景的实时处理。以研究多层次细节模型快速生成算法为目的,在分析当前多层次细节模型生成算法的基础上,构建了三角形面片的权值计算公式,设计和实现了基于面片删除操作的LOD算法,详细描述了算法的设计,给出了算法实现所需的关键公式,最后给出了算法的应用实例和对算法时间效率的分析。此算法的最大特点是在不同的层次细节模型之间快速地平滑过渡。从试验结果和分析可见,该算法可以满足大的3D模型快速生成和交互的需要,同时也证明了算法的正确性和实用性。     

3D多层次模型简化算法的研究

细节层次模型(LOD)是指对同一个场景或场景中的物体,使用具有不同细节的方法得到一组模型,供绘制时使用.建立LOD模型能很有效地降低数据量和复杂度,实现三维场景的实时处理.以研究多层次细节模型快速生成算法为目的,在分析当前多层次细节模型生成算法的基础上,构建了三角形面片的权值计算公式,设计和实现了基于面片删除操作的LOD算法,详细描述了算法的设计,给出了算法实现所需的关键公式,最后给出了算法的应用实例和对算法时间效率的分析.此算法的最大特点是在不同的层次细节模型之间快速地平滑过渡.从试验结果和分析可见,该算法可以满足大的3D模型快速生成和交互的需要,同时也证明了算法的正确性和实用性.     

基于改进四叉树分割和结点存储的LOD算法

多层次细节（LOD）算法作为目前使用最多的地形数据简化算法,对提升渲染速度加快场景可视化有着重要作用,而其中以基于四叉树的LOD算法应用最为广泛。通过对以往算法的研究,提出一种对四叉树的分割和结点存储结构同时进行改进的LOD算法。该算法通过减少误差判断次数加快了四叉树的生成速度,同时改变传统的结点存储方式,降低了数据的冗余存储。     

一种基于视点的LOD生成方法

总结LOD自动生成的一般算法，结合渐进网格模型与实际视觉效果中视点位置和角度对场景细节程度的影响，以与视点相关的因子作为简化标准，根据视点的参数对二叉顶点树的节点进行合并或展开调整模型个部分的细节层次。简化过程采用渐进网格结构，建立了多层次LOD数据模型，有效的简化了地形模型的绘制，提高了生成效率，使得生成的三维地形有较高的可视性和真实感。     

基于LOD建模的视景仿真生成技术研究

细节层次（LOD）模型是指对同一个场景或场景中的物体，使用具有不同细节的方法得到一组模型以实现三维场景仿真，而视景生成会使仿真过程更直观形象。文中提出一种利用地形、景物数据库数据，采用LOD建模方法实时生成三昝视景，实验结果表明该方法具有一定理论和实用价值。     

基于区域分解的并行动态LOD构建算法

面向大规模可视数据的高速绘制问题,提出了一种基于区域分解的并行动态LOD（level-of-detail,层次细节模型）构建算法。算法首先改进了传统的渐进网格方法,实现了基于二次误差测度网格简化算法的渐进网格方法;接着提出了一种基于模型包围盒的区域分解算法,实现了原始模型的自适应区域分解;在每个子区域上,并行地执行渐进网格方法,实现了模型的并行动态LOD构建。实验结果表明,该算法可生成高质量的LOD模型,具备理想的加速比和可扩放性;与串行算法相比,该算法有效地提高了算法的执行效率。     

基于视向LOD算法在三维雷达终端的应用

本文提出了一种新的基于视向LOD自动生成算法,该算法结合DEM均匀网格模型,以"块"为模型简化的空间单位,结合实际视觉效果中观察点位置和角度对场景细节程度的影响,以一个包含视点视向相关因子的尺度作为简化标准.简化过程中采取基于点删除的网格简化算法的思想.建立了多层次LOD数据模型,有效地简化了地形的绘制,提高了生成效率.并将该算法应用于三维雷达终端仿真系统中,取得了良好的效果.     

模型LOD简化的可视化实现

细节层次模型是指对同一个场景或场景中的物体,使用具有不同细节的描述方法得到一组模型,供绘制时选择使用,本文结合DEM均匀网格模型,建立了多层次LOD数据模型,有效地简化了地形模型的绘制,提高了生成效率,使得生成的三维地形有较高的可视性和真实感。     

面向移动终端的三维模型简化与碰撞检测方法研究

移动终端三维场景的绘制与漫游由于其庞大的模型数据量和复杂的外观形态使得实现清晰的场景快速绘制十分困难。为了加快模型的绘制,提出了一种面向移动终端的三维模型的简化与碰撞检测方法,以优化绘制过程。该方法通过二次测量误差半边折叠算法来简化三维模型,并利用八叉树技术对不能显示在屏幕中的场景进行剔除,从而实现三维场景的快速读取、组织和绘制。针对移动设备的屏幕尺寸以及计算能力等限制,实现了适用于移动平台的碰撞检测算法,减少了计算量。实验结果表明,该方法能有效地简化模型,并提高绘制效率,同时减少碰撞检测的计算时间,因而可应用于三维场景的快速逼真绘制。     

Novel error concealment method with adaptive prediction to the abrupt and gradual scene changes

In this paper, the impact of scene change on the conventional error concealment method is addressed and a novel error concealment method is proposed to improve the insufficiency of the conventional temporal error concealment algorithm due to the occurrence of scene change. Combining with the low complexity scene change detection algorithm using macroblock type information, the corrupt blocks resulting from bit errors are concealed either temporally or spatially depending on whether or not an abrupt scene change is found. In the case of gradual scene change, a novel error concealment method of interpolation and extrapolation is proposed to utilize the linear property of gradual scene change sequence, and effectively reduce the concealment error in comparison with the conventional algorithm. A great improvement of about 3 to 5 dB PSNR on average and 6 to 8 dB in some cases is obtained with very little memory and computation overhead.     

An effective temporal error concealment in H.264 video sequences based on scene change detection-PCA model

This paper proposes a new temporal error concealment algorithm in H.264 video sequences based on scene change detection and PCA model. In order to detect scene change, dynamic threshold and image similarity metric are presented using coding prediction mode and DCT AC energy in H.264 baseline. UPCA (Updated PCA) model is presented by combining the scene change feature with Index transformation-Buffer updating approach. The lost images are concealed by Projection onto Convex Sets algorithm with UPCA model. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve better error concealment performance for the higher motion and the frequent scene change, compared with the related method.     

基于场景检测的自适应Intra帧差错掩盖算法

为了减小视频传输中的错误对解码端重建视频质量的影响,提出了一种基于场景检测的自适应Intra帧差错掩盖算法。该算法利用H.264/AVC的帧内预测模式分布差异检测Intra帧的场景切换,对非场景切换的Intra帧进行空时域掩盖的失真度估算,在此基础上进行自适应的空时域掩盖。实验结果表明,该算法充分利用了Intra帧的时域相关性,与已有的Intra帧差错掩盖算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了1~2 dB,具有更好的差错掩盖效果。     

一种适合VRML应用的三角网格简化算法

交互虚拟环境中，VRML作为三维场景描述语言得到广泛应用，场景中的物体常常用三角形网格模型来描述，本文提出了一种适合VRML应用的网格简化算法，该算法不仅可以快速减少模型中的画片数目而且能保持模型良好的视觉效果，算法中给出了一种有效的误差控制方法，能在用户指定的误差范围内通过使原始网格中的边折叠达到大量简化的目的，该算法实现简单且速度快，另外能够有效地支持细节层次模型的表示，最后给出实例证明了该算法的有效性。     

基于场景图划分的无人机影像定位算法

针对大规模长序列无人机（UAV）影像定位中存在的速度慢、误差漂移等问题,结合UAV影像的特点,提出了一种基于场景图划分的UAV影像定位算法。首先,利用全球定位系统（GPS）辅助信息缩小特征匹配的空间搜索范围,从而加速同名点的提取;之后结合视觉一致性和空间一致性来构建场景图,并利用归一化割（Ncut）对其进行划分;接着,对各组场景图进行增量重建;最后,利用光束法平差（BA）融合场景图从而计算出场景的三维模型。此外,在BA阶段,所提算法对代价函数进行扩充,即加入了GPS空间约束信息。在四个UAV影像数据集上的实验结果表明,与COLMAP等多种运动恢复结构（SFM）算法相比,所提算法的定位速度提升了50%,重投影误差减小了41%,定位误差控制在0.5m之内。此外,通过有无GPS辅助下的算法的实验对比,可以得知引入相对和绝对GPS约束的BA有效解决了误差漂移问题,避免了出现歧义性结果,并且极大地减小了定位误差。     

改进LOD的大规模三维漫游场景简化策略及分割算法

提出一种改进LOD的大规模三维漫游场景简化策略及分割算法,首先应用基于最小二乘粗糙度的节点简化策略对复杂场景网格进行简化,通过改进Lindstrom算法,增加简化准则来解决误差模型精确度下降和粗糙度值变化的问题;然后对简化后的模型采用多通道切割算法进化分割;分割后的场景数据,应用基于误差因子的评价系统来判断;最后实验,通过与传统算法分析比较,证明本文提出的简化策略和分割算法对降低大规模三维场景绘制复杂度,加快场景实时性显示等方面具有较明显的优势．     

基于先验约束的空时联合视频错误检测算法

视频错误检测是视频错误隐藏的基础,为此针对视频的典型应用场景对其展开研究,对基于空域特征的错误检测算法进行了改进,使其可自适应调节判决门限。在此基础上综合已有算法并引入视频时域相关性特征,提出一种具有较强普适性的基于先验约束的空时联合视频错误检测算法。以3G视频通话业务为例进行仿真,仿真结果表明,该算法错误检测的定位精度较高,为错误隐藏提供了可靠依据。     

基于三角形折叠的视相关多层次细节模型

在实际应用中，需要细节层次模型来表示场景中物体的不同细节层次，并降低数据量和复杂度；同时也希望以较精细的网格来表示离视点较近的物体，而以较粗糙的网格表示离视点较远的物体，即实现视相关。基于体积误差与三角形折叠操作，研究了渐进网格(VDPM)的简化算法，对模型的几何数据进行简化预处理，实现了与视点相关的多层次细节模型。     

基于小波变换的序列图像压缩编码算法

该文给出了基于小波变换的序列图像压缩编码的一个框架,主要内容包括自适应选取帧内或帧间编码、帧内编码方案和帧间编码方案等。为了有效的编码运动补偿金量误差图像,把ＥＺＷ算法推广到了一种特殊的小波包分解,这种分解更适合余量误差图像的特性。实验结果表明,该方案可以实现高压缩比,同时能保持较高的峰值信躁比。