保特征的联合滤波网格去噪算法

目的 在去噪的过程中保持网格模型的特征结构是网格去噪领域研究的热点问题。为了能够在去噪中保持模型特征,本文提出一种基于变分形状近似（VSA）分割算法的保特征网格去噪算法。方法 引入变分形状近似分割算法分析并提取噪声网格模型的几何特征,分3步进行去噪。第1步使用变分形状近似算法对网格进行分割,对模型进行分块降噪预处理。第2步通过分析变分形状近似算法提取分割边界中的特征信息,将网格划分为特征区域与非特征区域。对两个区域用不同的滤波器联合滤波面法向量。第3步根据滤波后的面法向量,使用非迭代的网格顶点更新方法更新顶点位置。结果 相较于现有全局去噪方法,本文方法可以很好地保持网格模型的特征,引入的降噪预处理对于非均匀网格的拓扑结构保持有着很好的效果。通过对含有不同程度高斯噪声的网格模型进行实验表明,本文算法无论在直观上还是定量分析的结果都相较于对比的方法有着更好的去噪效果,实验中与对比算法相比去噪效果提升15%。结论 与现有的网格去噪算法对比,实验结果表明本文算法在中等高斯噪声下更加鲁棒,对常见模型有着比较好的去噪效果,能更好地处理不均匀采样的网格模型,恢复模型原有的特征信息和拓扑结构。     

边界简化与多目标优化相结合的高质量四边形网格生成

目的 高质量四边形网格生成是计算机辅助设计、等几何分析与图形学领域中一个富有挑战性的重要问题。针对这一问题,提出一种基于边界简化与多目标优化的高质量四边形网格生成新框架。方法 首先针对亏格非零的平面区域,提出一种将多连通区域转化为单连通区域的方法,可生成高质量的插入边界;其次,提出"可简化角度"和"可简化面积比率"两个阈值概念,从顶点夹角和顶点三角形面积入手,将给定的多边形边界简化为粗糙多边形;然后对边界简化得到的粗糙多边形进行子域分解,并确定每个子域内的网格顶点连接信息;最后提出四边形网格的均匀性和正交性度量目标函数,并通过多目标非线性优化技术确定网格内部顶点的几何位置。结果 在同样的离散边界下,本文方法与现有方法所生成的四边网格相比,所生成的四边网格顶点和单元总数目较少,网格单元质量基本类似,计算时间成本大致相同,但奇异点数目可减少70% 80%,衡量网格单元质量的比例雅克比值等相关指标均有所提高。结论 本文所提出的四边形网格生成方法能够有效减少网格中的奇异点数目,并可生成具有良好光滑性、均匀性和正交性的高质量四边形网格,非常适用于工程分析和动画仿真。     

群体动力学的群组行为仿真

目的 许多群体动画算法侧重从宏观或微观角度模拟人群运动,而结合两种方法模拟群组动态的算法较少,为解决这个问题,提出一种基于群体动力学的群组行为仿真算法。方法 首先,采用连续模型构建动态势能场,为个体计算运动初始速度;然后,基于群体动力学模拟组内跟随和组间避让行为;在组内跟随行为中采用“Car-following”模型为个体计算跟随加速度;在组间避让行为中提出群组的凸包表示方法,并引入局部势能场;最后,结合动态势能场和局部势能场实现群组行为仿真。结果 在每个仿真循环中动态更新全局势能场信息,对比不同群体规模及网格精度的人群仿真效率。实验结果表明本文算法能用于模拟规模较大的多样性群组运动。在网格分辨率为80×80像素的场景中对5 000个个体的运动进行仿真,平均帧速率为35.7 ms（约28帧/s）,与传统的连续模型相比产生了更多的群组行为。采用快速行进法构建全局动态势能场,即使在粗糙网格中也能得到较为平滑的路径。结论 提出算法适用于多样性群组行为仿真,同时结合全局规划和局部控制,无需额外碰撞检测便能真实地模拟组内跟随和组间避让行为,仿真效果具有高效性和多样性。     

大规模流体场景的真实感与实时模拟

目的 基于物理的流体动画模拟是计算机图形学领域中的研究热点,针对实际应用中仍难以实现大规模流体场景的真实感与实时模拟,提出了基于shallow water方程的物理模拟方法。方法 首先,给出shallow water方程的稳定欧拉数值求解方法,解决模拟过程中存在的毛刺、陡坡水滴斑点等数值求解的不稳定性问题;其次,提出刚体和粒子系统与流体高度场的稳定耦合模型,实现双向固流耦合和流体表面细节的真实感模拟;最后,设计高度场的多精度网格算法以及粒子的隔点采样方法,加速大规模流体的物理模拟计算。结果 实验结果表明,本文方法解决了传统欧拉方法求解shallow water方程的流体模拟过程中存在的不稳定和计算复杂等问题,在300×300网格分辨率和2.2×10⁴粒子数的规模下,达到了20帧/s的实时模拟速度。结论 本文算法具有良好的高效性和稳定性,适用于电子游戏和视景仿真等实时应用领域中的大规模流体场景的真实感模拟。     

大位移变分光流计算的快速算法

目的 多尺度方法的提出解决了传统HS（Horn Schunck）算法不能计算大位移光流的问题,但同时也增加了迭代运算的步数。为加快迭代收敛速度,研究大位移变分光流计算的快速算法,并分析其性能。方法 将用于加快变分图像处理迭代运算的Split Bregman方法、对偶方法和交替方向乘子法应用到大位移光流计算中。结果 分别进行了精度、迭代步数、运行时间的对比实验。引入3种快速方法的模型均能够在保证精度的同时,在较少时间内计算出图像序列的光流场,所需时间为传统方法的11%~42%。结论 将3种快速方法应用到大位移变分光流计算中,对于不同图像序列均可以较大地提高计算效率。     

去除乘性噪声的分数阶变分模型及算法

目的 针对变分方法在去除图像乘性噪声时易产生“阶梯效应”的问题,分析研究了几种经典乘性去噪变分模型的特性和相关性,在此基础上考虑到分数阶微分的频率特性,提出一种用于去除乘性Gamma噪声的分数阶凸变分模型。方法 提出的分数阶凸变分模型是经典I-divergence变分模型的分数阶扩展。基于对偶理论,提出一种用于求解该模型的分数阶原始对偶算法。并且基于鞍点理论,分析了确保算法收敛的参数取值范围。结果 实验中从频域角度分析并验证了提出的分数阶变分模型较经典的一阶变分模型能够有效缓解“阶梯效应”现象,更好地保持图像的中频纹理和高频边缘信息。同时提出的分数阶原始对偶数值算法能有效收敛,且收敛速度较快。结论 本文提出了一种去除图像乘性噪声的分数阶变分模型,该模型可采用一种基于预解式的原始对偶算法求解。实验结果表明,提出的模型能有效改善图像的视觉效果,采用的数值算法能有效快速收敛。     

边收缩池化的网格变分自编码器

目的 3D形状分析是计算机视觉和图形学的一个重要研究课题。虽然现有方法使用基于图的卷积将基于图像的深度学习推广到3维网格,但缺乏有效的池化操作限制了其网络的学习能力。针对具有相同连通性,但几何形状不同的网格模型数据集,本文利用网格简化的边收缩操作建立网格层次结构,提出了一种新的网格池化操作。方法 本文改进了传统的网格简化方法,以避免生成高度不规则的三角形,利用改进的网格简化方法定义了新的网格池化操作。网格简化的边收缩操作建立的网格层次结构之间存在对应关系,有利于网格池化的定义。新定义的池化操作有效地编码了层次结构中较粗糙和较稠密网格之间的对应关系。最后提出了一种带有边收缩池化和图卷积的变分自编码器（variational auto-encoder,VAE）结构,以探索3D形状的隐空间并用于3D形状的生成。结果 由于引入了新定义的池化操作和图卷积操作,提出的网络结构比原始MeshVAE需要的参数更少,因此可以处理更稠密的网格模型。结论 实验表明提出的方法具有更好的泛化能力,并且在各种应用中更可靠,包括形状生成、形状插值和形状嵌入。     

图形图像融合的海量建筑绘制

目的 城市3维模型数据海量且结构复杂,缺乏一个高效完善的可视化系统往往是影响数字城市应用的瓶颈之一。通常利用多层次细节（LOD）与调度算法减少每一帧绘制的数据量来提高绘制效率,当场景规模足够大时,即使采用复杂的优化算法也难以取得较好的效果。为此,本文在传统算法基础上,提出一种图形图像融合的海量建筑物场景绘制方法。方法 提出并采用视域分级绘制策略,将视椎体平行分割为感兴趣区域、次感兴趣区域和非感兴趣区域,感兴趣区域采用图形实时绘制方法,使用离屏渲染技术将次感兴趣和非感兴趣区域绘制在纹理图像中,每一帧绘制完成后将二者进行顾及深度信息的融合,实现完整场景渲染。结果 使用公开的纽约市区CityGML文件作为实验数据,数据包含了118 195个LOD1和LOD2级别的建筑物模型。分别构建多组不同建筑数量的场景进行帧率统计实验,绘制帧率都达到20帧/s以上。算法实现了视觉无损失的场景完整渲染,并与Cesium平台进行对比实验,证明算法有效且系统运行流畅。结论 图形图像融合的绘制方法,既保持了图形渲染的漫游连续性,同时也具有图像渲染的场景复杂度无关的优点。实验结果表明,针对大规模的低分辨率建筑模型场景,算法可以有效提高系统的渲染能力,在性能相对较低的硬件条件下也能实现海量建筑物实体模型的流畅漫游,并达到视觉无损失的场景完整绘制。     

融合视觉感知特性的场景分类算法

目的 目前对于场景分类问题,由于其内部结构的多样性和复杂性,以及光照和拍摄角度的影响,现有算法大多通过单纯提取特征进行建模,并没有考虑场景图像中事物之间的相互关联,因此,仍然不能达到一个理想的分类效果。本文针对场景分类中存在的重点和难点问题,充分考虑人眼的视觉感知特性,利用显著性检测,并结合传统的视觉词袋模型,提出了一种融合视觉感知特性的场景分类算法。方法 首先,对图像进行多尺度分解,并提取各尺度下的图像特征,接着,检测各尺度下图像的视觉显著区域,最后,将显著区域信息与多尺度特征进行有机融合,构成多尺度融合窗选加权SIFT特征（WSSIFT）,对场景进行分类。结果 为了验证本文算法的有效性,该算法在3个标准数据集SE、LS以及IS上进行测试,并与不同方法进行比较,分类准确率提高了约3%~17%。结论 本文提出的融合视觉感知特性的场景分类算法,有效地改善了单纯特征描述的局限性,并提高了图像的整体表达。实验结果表明,该算法对于多个数据集都具有较好的分类效果,适用于场景分析、理解、分类等机器视觉领域。     

全局区域相异度阈值构建稀疏尺度集模型

目的 尺度集模型是一种有效的影像多尺度分割模型,但数据结构复杂、构建效率低下且冗余尺度较多。针对这些问题,提出了一种由全局区域相异度阈值驱动构建稀疏尺度集模型的方法。方法 本文方法改变了尺度集模型构建的驱动方式,通过重复进行增大全局区域相异度阈值以及合并所有小于当前全局区域相异度阈值的邻接区域这2个步骤完成尺度集的构建。同时,将依次出现的全局区域相异度阈值与从小到大的抽象尺度对应,采用深度优先搜索在区域邻接图中快速搜索满足条件的邻接区域,采用三次指数平滑法预测下一尺度的全局区域相异度阈值,采用基于局部方差和莫兰指数的尺度属性分析消除冗余的欠分割尺度。结果 与传统尺度集相比,稀疏尺度集极大地简化了底层数据结构,通过调节模型核心参数可以有效消除冗余尺度。保守参数设置下,稀疏尺度集的构建速度提高至传统尺度集的3.11倍,且二者区域合并质量无明显差别。结论 本文提出的稀疏尺度集模型能够在不引起合并质量下降的前提下大幅度提高模型构建速度,将具有更加广泛与灵活的应用。     

基于OpenGVS战场火焰烟雾的模拟

战场特效有助于虚拟战场环境气氛的烘托,其模拟质量直接影响着整个战场仿真的质量.对于战场上的烟雾、火焰等不规则物体,不能采用传统的几何方法建模,而只能采用粒子系统等复杂的数学模型进行模拟.但在战场环境模拟时,同一场景中常常会出现多处火焰、烟雾的情况,这时巨大的计算量势必大大影响场景仿真的实时性.文章对基于OpenGVS的特效实现方法进行了研究,提出一种基于OpenGVS开发平台,将粒子系统模型与二维纹理动画模拟相结合的实现方式,明显减少了模拟所需计算量.将此方法运用到某型高炮训练仿真器的场景模拟中,实际应用表明,保证实时性的同时使战场特效得到了高质量的模拟.     

基于FDS和元胞自动机动态耦合的火灾疏散模型

为研究火灾场景下温度、烟气和CO浓度等灾害因子对疏散的影响,建立基于FDS和元胞自动机动态耦合的火灾疏散模型。将FDS的网格和元胞自动机的元胞一一对应,将由FDS运行得到的灾害数据通过Python等技术手段实时加载到元胞中,使灾害数据持续影响行人转移概率,从而实现灾害和疏散的动态耦合;以单层教学楼作为仿真场景进行模拟分析,对火源位置和热释放速率等因素进行讨论,得出这些因素对行人疏散进程的影响规律;将模型与传统软件和同类方案进行对比。研究表明,火灾导致的高温和烟气会影响行人对疏散路径和安全出口的选择;热释放速率越大,行人越早处于危险状态,同时处于危险状态的行人也越多;该模型相比传统疏散软件不仅能考虑火灾产生的致灾因子对行人疏散的动态影响,还能确定行人最早处于危险状态的位置和时间,并用可视化的方式表现出来。     

织物模拟中的自适应网格剖分研究

本文提出一种在织物模拟中的动态网格剖分方法，针对传统模拟算法中因网格剖分固定和曲面整体网格均匀剖分造成模拟误差与计算耗费，分别从织物物理和几何角度出发，提出在动态模拟过程中的自适应的网格剖分方法。利用模拟过程中曲面片局部形变信息，对网格进行动态剖分与合并，有效提高了模拟效率。经实际应用表明：该算法具有模拟效率高、易于计算机实现等优点，特别在对非均匀形变物体模拟中，该算法从模拟效率和精度均得到满意结果。     

森林场景可视化和林火模拟仿真技术研究综述

森林是生态环境系统的重要组成部分。随着气候变暖,恶劣气候气象条件造成全球森林火灾频繁发生,给国民经济和消防救援带来巨大挑战,森林火灾已成为全球主要的自然灾害。因此,森林场景可视化建模、3维场景仿真、林火模拟仿真、火场复现、预测和灾害评估成为林业虚拟仿真研究热点。本文对树木形态结构建模技术、森林场景大规模重建和实时渲染、森林场景可视化、林火模型和林火模拟仿真等前沿技术和算法进行综述。对相关的林木、植被的形态结构表达和真实感可视化建模方法进行归纳分类,并对不同可视化方法的算法优劣、复杂度、实时渲染效率和适用场景进行讨论。基于规则的林木建模方法和基于林分特征的真实场景重建方法对大规模森林场景重建技术进行分类,基于物理模型、经验模型和半经验模型对森林火灾的林火模型、单木林火、多木林火模拟和蔓延进行总结,对影响林火蔓延的不同环境气象因子（如地形地貌、湿度、可燃物等）和森林分布对林火发生、扩散和蔓延的影响进行分析,对不同算法的优劣进行对比、分析和讨论,对森林场景可视化和林火模拟仿真技术未来的发展方向、存在问题和挑战进行展望。本文为基于森林真实场景的森林火灾模拟仿真和数字孪生沉浸式互动模拟系统的构建提供了理论方法基础,该平台可以实现森林场景快速构建、不同火源林火模拟、火场蔓延模拟仿真以及不同气象影响条件的火场预测,可对森林火场救援指挥、火场灾害评估和火场复原提供可视化决策支持。     

多尺度活动网格在云场景仿真中的应用

目的已有的基于网格的流体仿真方法存在效率低的问题,不利于物体参与交互,提出一种多尺度活动网格方法用于云场景的仿真以及云与物体的交互仿真。方法自动选择全局与局部网格的分辨率,对参与交互的物体建立OBB(oriented bounding box)层次包围盒以提高仿真效率。针对云的粘性系数非常小的特点,简化了它们的运动方程与热动力学方程。基于提出的方法对偏微分方程进行了离散化,在方程离散化处理过程中,采用迎风差分方法以保证仿真过程的稳定性。实现过程中,运用GPU的计算性能提高仿真速度。结果通过云场景的仿真进行了实验,结果表明,可以较为真实地绘制不同时间段的云场景,能满足大规模云场景的仿真需求,实现了云场景以及云与刚性物体交互的实时绘制。结论相比已有基于网格的方法,本文方法可以容易地在GPU上实现,且提高了仿真效率与绘制图像的真实感。     

基于IGES文件的舰船航行性能数值仿真模型

模型的主要目标是基于IGES文件利用OpenGL和有限元网格分别实现船体的智能建模和网格划分,并且针对大量数据样本的情况提出基于分类错误率的决策树方法,提取有效的数据实现高效率的网格计算,以便更高效地建立舰船航行性能数值仿真模型。     

基于物理模型的实时烟雾模拟

针对使用直接绘制法渲染烟雾时,在高网格分辨率下实时性差的问题,文中提出了一种新的基于纹理的烟雾渲染算法。该算法采用不可压缩的Navier—Stokes方程作为烟雾模拟的基本物理计算模型,从而保证烟雾物理运动的真实性,同时利用OpenGL中的纹理映射技术渲染烟雾,保证了烟雾渲染效果真实,烟雾模拟细节更能体现出来;另外文中还给出了在烟雾中添加障碍物时边界条件的计算方式。模拟实验结果表明,该算法既能满足烟雾模拟的实时性,又能真实有效地模拟烟雾流动情况。     

稳定且维护细节的液体与烟雾模拟算法

半拉格朗日方法在欧拉模型的液体与烟雾模拟中,因均值运算过多而存在数值粘性的问题,且表面提取算法会抹平液体表面的细节。为此,提出一种稳定且维护细节的液体与烟雾模拟算法。采用精确的数值方法求解对流项,在流体的边界及内部分布隐式的无质量粒子,利用简单的插值策略以及粒子和网格的双向影响,保证数值的稳定性,减少数值粘性,并结合基于显式曲面机制的表面追踪方法来实现丰富的视觉效果。实验结果证明该算法具有维护细节的能力。     

交错网格结构的涡粒子烟模拟

目的 流体模拟方法中的基于旋度的模拟方法相比于基于速度的模拟方法,能提供较多细节,但是通常难以处理不同的边界条件,比如固体边界和自由表面,而且通常难以保证模拟的稳定性。本文的目的就是为了解决基于旋度的模拟方法的边界问题和稳定性问题。方法 提出一种交错网格结构,在这种网格结构下,旋度分量被错开放置在每个网格的棱的中心点。利用这种网格离散格式,提出了几种修改求解速度场方程组的策略,以应对不同的边界条件。结果 给出多种场景下的流体模拟结果图,以及几种场景下的总动能变化图和时间效率表。结果显示,本文方法能够处理好不同边界条件,并保持模拟的稳定性。结论 本文提出了一种新的涡粒子流体模拟方法,该方法利用一种交错网格结构辅助模拟,在这种新的网格离散格式下,该方法解决了基于旋度的模拟方法的边界问题和稳定性问题。     

油库火灾虚拟现实建模优化技术研究

油库火灾虚拟现实中,不仅涉及复杂场景建模,而且需要对由于燃烧不充分产生的大量烟雾进行模拟。如果采用传统的粒子系统或分形技术来模拟油库场景和烟雾,必然造成计算机显示负荷过重而无法满足虚拟现实实时性的要求。本文将油库火灾场景中的静态场景以视距、投影面积和地形粗糙度为依据来确定节点的细节层次,实现场景多分辨率建模。根据油料火灾烟雾扩散的视觉表现为灰度变化的特点,用动态纹理来模拟油罐火灾产生的大量烟雾,通过线性插值生成不同透明度纹理,并且保持始终视线与烟雾面正交,大大地降低了显示负荷,有效地解决了实时性与逼真度之间的矛盾,实现了油库火灾虚拟现实优化建模。