全局优化的保约束三维人造模型编辑方法

为了使得全局优化方法能够高效地应用在保约束三维人造模型实时编辑中,提出一套完整的处理方法.首先在模型中预先提取特征点并建立约束方程,分别表示特征点与它们所属几何形状的约束关系以及几何形状之间的约束关系,而通过引入形状参数作为额外变量,约束均可表示为低阶多项式方程组;在编辑过程中对特征点位置和形状参数同时进行优化,先将约束方程近似为线性方程求得初解,再从初解出发求得原非线性方程的精确解;在得到满足约束的特征点位置后,采用层次化形变策略联动网格模型.文中方法结合交互界面协助用户完成编辑操作,实验结果表明,该方法在普通桌面级计算机上具有较高的计算效率和精度,且能够处理种类丰富的人造模型.     

网格特征均衡化编辑

针对目前缺少从特征分布的角度来研究多边形网格编辑的问题,提出一种基于特征均衡化的网格编辑算法.首先对网格域上的坐标值作均衡化处理,使网格特征重新分布,再通过求解稀疏线性方程组得到新的网格模型,达到编辑网格和增强特征的目的;然后结合网格顶点和三角形重心约束在保持基本形状的基础上对网格特征进行编辑;最后通过显式地编辑网格模型的特征分布来隐式地改变模型的形状和特征.实验结果表明,该算法从网格模型内在特性出发寻找模型的内在控制机制,隐式地将整体形状控制与细节特征控制结合起来,为网格编辑和特征优化提供了新的思路.     

参数化股骨曲面特征模型的构建

为了便于参数化股骨曲面模型的编辑修改,利用曲面特征将股骨的网格模型分割为有医用意义的曲面特征单元,提出建立股骨曲面特征模型的方法.首先结合医学解剖需求,将由平均化点云模型构建的三角网格模型分割为有特定意义的多个区域,构成特征区域;其次设计特征参数及参数间约束关系,通过轮廓线蒙皮创建特征曲面;最后将相邻特征曲面通过过渡曲面连接,生成股骨参数化CAD曲面模型.实验结果表明,该方法能够有效地表达股骨表面形状特征,利用高层参数对股骨模型直观地进行构建和编辑,为股骨假肢设计以及不完整股骨的数字化修复等提供基础工具.     

基于递进网格的多层次模型编辑

给出了一种基于递进网格的交互式模型编辑新方法,该方法中把模型看成由若干个不同的细节层次来表示,对每一层次可进行单编辑,在活动层次中实现编辑操作的方法是将编辑抠映射到二维空间上,并在其上对施加在原模型上的离散编辑信息进行插值,再逆映射到原三维模型,从而实现模型形状的修改。别外,由于我国可以将编辑信息在不同层次间进行传播,因此该方法可以实现层次式模型编辑。     

利用改进的热核特征分析三维网格的局部对应

为了更准确地构建非刚体三维网格模型之间的形状对应关系,提出一种改进的热核特征分析与研究三维网格模型之间的局部对应关系.该方法利用压缩流形模式压缩三维网格模型的特征函数,截取局部顶点;利用乘法器交替方向(ADMM)优化计算三维网格的压缩流形基替换传统的离散化拉普拉斯-贝尔特拉米算子以改进热核特征;选取相同的压缩部位进行局部的对应匹配.实验结果表明,基于改进的热核特征与传统的离散化热核特征相比有更加突出的效果.     

保持特征的对偶网格构造方法

针对对偶网格萎缩现象,提出一种基于全局能量优化的对偶网格构造方法.该方法从重建原始网格、保持原网格形状和对偶网格质量修正3个角度建立能量优化模型,并通过求解稀疏线性方程组得到对偶网格的顶点位置;得益于该方法的重建能量约束,利用重构约束矩阵与对偶网格顶点位置可以很快地重建原始网格.实验结果表明,文中方法避免了网格萎缩现象,且适用于任何拓扑结构的模型;基于该方法的网格编辑算法可以很好地保持原始网格的几何形状特征.     

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．     

面向设计重用的工程零件设计特征模型构建

随着CAD技术的蓬勃发展和广泛引用,设计重用受到了越来越多的关注,然而由于缺乏有效的底层模型表征,现有的三维CAD模型检索算法普遍存在难以支持设计重用的问题.针对设计重用需求,提出一种设计特征模型的表征结构及构建方法.通过扩展特征树的设计模型表征结构,准确地刻画设计模型中不同粒度、不同形式的特征及特征间的关联关系,有效地捕捉模型中包含的设计语义;通过人工交互定义主形状特征和辅形状特征、系统自动建立特征间关系的方式构建设计特征模型,确保模型表征的唯一性及稳定性.实验结果表明,文中提出的设计特征模型表征结构及构建方法能够有效地捕捉工程零件中包含的设计语义,进而支持面向设计重用的检索.     

基于 Kinect 的拉普拉斯网格形变三维人脸建模

为了快速创建真实感较强的三维人脸模型,提出了基于 Kinect 的拉普拉斯网格形 变建模方法。利用 Kinect 获取彩色和深度图像信息,对深度图像进行双边滤波处理,对彩色图 像进行低层级顶点定位;构建标准三维人脸模型,并为该人脸模型中的顶点建立低、中、高 3 个级别的层级结构,通过低、中层级中顶点的位置关系创建 Sibson 局部坐标约束;利用该约束 构建彩色图像中间层级顶点,并结合深度信息对标准三维人脸模型进行拉普拉斯网格变形,获 得真实感较强的三维人脸模型。实验结果表明,该算法在建模的真实感上得到了提高,与对比 算法相比,在建模时间上得到很大的优化。     

深度特征融合的非刚性三维形状局部匹配

针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,而且能够揭示大尺度不完整三维模型的结构相似性.其次,构建级联卷积神经网络学习框架F-PointCNN,其中,BoF-CNN从几何图像中学习深度全局特征,建立融合局部特征与全局特征的点特征表示;进而对Point-CNN进行点特征的细化与提纯,生成具有丰富信息的深度融合特征,有效提高形状特征的区分性与鲁棒性.最终,通过交叉矩阵度量方法高效实现非刚性三维模型的局部形状匹配.在公开的非刚性三维模型数据库的实验结果表明,该方法提取的特征在大尺度变换的形状分类及局部形状匹配中具有更强的识别力与更高的匹配精度.     

三维地质界面网格模型构建算法研究

三维地质模型主要包含地质构造模型和地质属性模型。提出一种局部映射-边界控制的曲面三角化网格模型构建算法,与映射法相比,减少三维空间点映射到二维平面的计算过程,避免因多点到一点的映射关系而生成错误的三角化网格模型。基于地质测量数据特点,原始地质数据经处理后采用点集合形式表示,基于点集数据构建三维三角化网格模型,模拟地质界面的展布形态,控制三角网格质量。采用两种网格边界控制方法,在有边界约束数据和无边界约束数据条件下均能自动更新地质界面三角化网格模型边界。基于断层点数据集测试并展示算法构建的三维三角化网格模型可视化效果,通过断层面三角化网格模型能够反映断层面之间空间位置关系。     

大型三维几何模型在分布式协同设计中实时传输的关键技术

针对网络环境和分布式协同设计的实时性要求，在充分对比CAD模型和三角网格模型特性的基础上，提出了基于三角网格模型进行分布式协同设计，并讨论大型网格模型实时传输的关键技术，以有效的多分辨率模型为基础，在客户机／服务器环境下通过增量传输、选精化和特征映射，实现客户端驱动的产品3D模型的远程实时动态观察和特征参数的在线讨论与修改，系统可跨平台支持多个异地设计节点协同。     

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。     

用局部阻尼波形法的自连贯网格生成法

介绍将生成或已有的有限元规则六面体单元改变成形状复杂且光滑的六面体单元的一种新技术——波形法．简单建立了波形法的数学模型并编程进行了网格生成．实验结果表明，只要把复杂外部形状按波的形式传输给指定的规则六面体单元模型，就可以得到具有复杂外部形状的六面体单元网格模型，且网格生成速度快、不出现单元或节点漏洞、欠缺等问题，同时不受单元类型的限制。     

综合曲率约束的在线网格模型分割方法研究

针对现有三角网格模型块分割方法普遍存在计算复杂度高,无法体现工程意义,综合效果不理想,不满足Web环境下高效快速分割等问题,提出一种面向Web环境的简单高效的三角网格模型分割方法。根据高斯曲率和平均曲率特性划分出网格模型的凹区域,在凹区域中依据最小负曲率阈值提取凹特征区域,结合区域中心特征线提取方法以及边界线闭合和优化算法构造出闭合分割线,通过分割线将三角网格模型分割成有意义的分块。依托开源数字几何处理软件MeshLabJS,运用WebGL的几何处理及图形渲染功能,在普林斯顿标准数据集和COSEG形状数据集上进行算法测试,验证所提方法能够在Web环境下快速、高效、有意义地分割三维模型。     

结合网格分割和边折叠的网格简化算法

传统网格简化算法简化效率较低,且在大幅度简化时难以保持网格模型的外形特征。为此,提出一种结合网格分割和边折叠的网格简化算法。采用分水岭算法对网格模型进行分割,以提高网格模型的简化效率。在Garland算法折叠代价函数的基础上,加入三角形形状和相邻曲面弯曲程度的相关因子,从而更好地保持网格模型的外形特征。实验结果表明,该算法在网格模型的简化速度和外形特征保持方面性能较好。     

多特征融合的网格模型简化方法

针对三维网格模型简化过程中的过简化和失真问题,提出一种利用多特征融合的度量方法引导三维网格模型的简化过程。该方法通过分析模型简化的误差度量准则和模型的特征信息,首先利用法向信息加权的二次误差方法度量模型的几何特征信息;然后采用三角形边长比信息加权的挠率度量模型的视觉特征信息;最后融合几何特征信息和视觉特征信息作为模型简化的多特征信息引导模型简化。实验结果表明,该方法可有效保证算法的计算效率,保持简化后模型的形态特征,解决了模型的过简化和失真问题。     

Model-based human shape reconstruction from multiple views

Image-based modelling allows the reconstruction of highly realistic digital models from real-world objects. This paper presents a model-based approach to recover animated models of people from multiple view video images. Two contributions are made, a multiple resolution model-based framework is introduced that combines multiple visual cues in reconstruction. Second, a novel mesh parameterisation is presented to preserve the vertex parameterisation in the model for animation. A prior humanoid surface model is first decomposed into multiple levels of detail and represented as a hierarchical deformable model for image fitting. A novel mesh parameterisation is presented that allows propagation of deformation in the model hierarchy and regularisation of surface deformation to preserve vertex parameterisation and animation structure. The hierarchical model is then used to fuse multiple shape cues from silhouette, stereo and sparse feature data in a coarse-to-fine strategy to recover a model that reproduces the appearance in the images. The framework is compared to physics-based deformable surface fitting at a single resolution, demonstrating an improved reconstruction accuracy against ground-truth data with a reduced model distortion. Results demonstrate realistic modelling of real people with accurate shape and appearance while preserving model structure for use in animation.     

面向法向域网格建模的非线性引导滤波

网格建模是数字几何处理领域的基础性研究问题.为了提高网格建模的简便性和鲁棒性,首先提出了一种非线性的引导滤波算法.滤波过程在法向域进行,滤波后的法向是引导网格法向的局部二次变换;然后,应用上述算法研究了建模方面的2个重要问题:网格去噪和网格平滑,其中的难点在于如何构造合适的引导网格.针对去噪问题,每次迭代时利用双边法向滤波得到引导网格;针对平滑问题,引导网格以高斯滤波结果作为初始值,进而结合原始网格不断进行更新;最后,在形状复杂或特征丰富的网格模型上进行了去噪、平滑等实验,结果表明,该算法简单实用、鲁棒,去噪时能够有效地去除强噪声,保持模型的几何特征;平滑时能够提取出中小尺度的特征,保留大尺度的特征.     

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。