混合网格的可调细分算法

论文主要研究混合网格的曲面细分问题,提出了一种带有可调参数的细分算法。该算法适用于多边形网格、三角形网格,以及两者的混合网格情形,且对开的和闭的拓扑结构都能进行处理。由于在算法中引入了可调参数,这样既可产生光滑曲面,也可产生具有尖锐特征的曲面,且通过调整参数还可产生标准的Catmull-Clark细分和Loop细分。另外,实现该算法不需要复杂的数据结构。     

非平均化自适应Catmull-Clark细分算法

提出一种基于网格边的光滑度计算来进行Catmull-Clark自适应细分的新算法。该方法能够在满足显示需求的前提下较好地减小细分曲面过程中的网格生成数,同时解决了由于采用网格顶点曲率计算,来实现自适应细分方法中平均化生成顶点曲率带来的不足。通过对比试验,算法能更好地区别当前细分网格中光滑与非光滑区域,增加对非光滑区域网格加密密度,并且该算法能够普遍适用于较复杂的细分模式中,具有一定的推广价值。     

可调自适应三角网格的细分曲面造型方法

为了研究一种简单的有效的细分曲面方法使生成的曲面不仅光滑而且可调,提出了一种面向三角网格的可调自适应细分曲面造型法,该方法通过在传统的Loop细分模式中加入形状控制因子以使生成的曲面形状可调,同时引入二面角作为控制误差来判断相邻三角形夹角是否满足给定的阈值,以此实现自适应细分过程。模拟算例结果表明,该方法不仅能用较少网格获得性能良好的曲面,而且可以通过选取不同的值调整生成曲面形状,满足工程需要。     

基于四边形网格的可调细分曲面造型方法

提出了一种基于四边形网格的可调细分曲面造型方法。该方法不仅适合闭域拓扑结构，且对初始网格是开域的也能进行处理。细分算法中引入了可调参数，增加了曲面造型的灵活性。在给定初始数据的条件下，曲面造型时可以通过调节参数来控制极限曲面的形状。该方法可以生成C1连续的细分曲面。试验表明该方法生成光滑曲面是有效的。     

基于Catmull-Clark细分的新细分算法的研究

提出一种四边形网格细分算法：每细分一次四边形网格,其数目增加为原来的两倍,细分二次结果相当于一次二分细分,采用边数缓慢增长的策略,使生成的曲面光滑连续。该算法生成曲面在规则点具有C2连续性,在非规则点具有C1连续性。该算法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,适合3D图像重构及网络传输等应用领域。由于文中细分算法对初始网格的拓扑变更,因此第一次细分会产生扭曲现象,但后面的细分会逐步光滑。     

基于凸凹性的网格细分综合优化

实际工程中希望表示物体的三角形网格形状优良,同时拓扑逼近真实曲面。但是对非均匀离散点云重建得到的网格进行优化时,这两个标准常常是相互矛盾的。该文针对在实际工程中遇见的这个问题,提出一种结合全局特征以及局部特性的细分算法。该算法避免了一般细分方法对凹区域处理出现的折叠现象,可以获取三角形形状和空间拓扑的综合优化解。最后通过对于工程应用实例的细分计算,得到了与原始网格拓扑一致,但更逼近真实曲面的细分优化网格,表明了所提出简化算法的有效性。     

六角形网格细分曲面算法介绍

细分曲面算法通常采用三角形、四角形面片，最近基于六角形面片的细分算法成为研究的热点。六角形在其他领域的应用已经取得了良好的效果，这为其在细分领域的应用打下了良好的基础。本文分别讨论了三种六角形网格细分曲面算法，并对三者进行了比较。由于在实际应用中，六角形网格并不经常遇到，所以我们还讨论了两种不同的三角形到六角形的转变技术。     

基于C—C细分的四边形网格上插值光滑Bezier曲面的生成

在任意拓扑的四边形网格上构造光滑的曲面是计算机辅助几何设计中的一个重要问题．基于C—C细分,提出一种从四边形网格上生成插值网格顶点的光滑Bezier曲面片的算法．将输入四边形网格作为C—C细分的初始控制网格,在四边形网格的每张面上对应得到一张Bezier曲面,使Bezier曲面片逼近C—C细分极限曲面．曲面片在与奇异顶点相连的边界上G^1连续,其他地方C^2连续．为解决C—C细分的收缩问题,给出了基于误差控制的迭代扩张初始控制网格的方法,使从扩张后网格上生成的曲面插值于初始控制网格的顶点．实验结果表明,该算法效率高,生成的曲面具有较好的连续性,适用于对四边化后的网格模型上重建光滑的曲面．     

基于C-C细分的四边形网格上插值光滑Bézier曲面的生成

在任意拓扑的四边形网格上构造光滑的曲面是计算机辅助几何设计中的一个重要问题.基于C-C细分,提出一种从四边形网格上生成插值网格顶点的光滑Bézier曲面片的算法.将输入四边形网格作为C-C细分的初始控制网格,在四边形网格的每张面上对应得到一张Bézier曲面,使Bézier曲面片逼近C-C细分极限曲面.曲面片在与奇异顶点相连的边界上G1连续,其他地方C2连续.为解决C-C细分的收缩问题,给出了基于误差控制的迭代扩张初始控制网格的方法,使从扩张后网格上生成的曲面插值于初始控制网格的顶点.实验结果表明,该算法效率高,生成的曲面具有较好的连续性,适用于对四边化后的网格模型上重建光滑的曲面.     

基于蝶形细分自适应算法的三维地形仿真

基于格网法提出了蝶形细分自适应算法进行三维地形模拟,以原网格顶点的法向量为约束条件,通过对初始三角形控制网格进行多阶曲线迭代插值的非静态细分,实现几何造型.插值点的计算依据网格的局部几何特征,根据三角形网格上顶点的平坦度进行有选择性的自适应细分,同时对细分过程中产生的曲面裂缝加以弥补.地形仿真实例显示新的自适应细分方法可以很好地继承原始网格的形状特征,在曲面的光滑度和真实性上更加完善,加快了图形处理的速度.     

一种LOOP曲面细分算法研究

本文研究了曲面造型中的细分曲面造型方法,分析了细分曲面造型的优点。基于多边形网格的细分方法分析了基于三角形网格1-4分裂的Loop细分模式的优点,并实现了基于Loop细分模式的曲面造型。利用Loop细分模式进行两次细分,得到不同网格密度的数据,最后本文给出了细分前后的点数、边数以及面数,并显示了细分前后的点的效果图。     

基于控制参数的光滑曲线统一细分格式

细分算法是从控制网格生成光滑曲线曲面的一种经典方法,因为算法简单,可作用于任何拓扑结构的网格而在图形学和动画造型中得到广泛应用.但传统的算法在插值和逼近上无法在统一的框架下给予实现.本文通过设置控制参数,提出了一类光滑曲线细分的统一格式,使得目前存在的大部分细分格式,不任是基于样条的还是插值型的细分格式,都成为其特例,克服了目前存在的传统细分格式在插值和逼近上不能兼容的缺点.     

散乱数据点的细分曲面重建算法及实现

提出一种对海量散乱数据根据给定精度拟合出无需裁剪和拼接的、反映细节特征的、分片光滑的细分曲面算法．该算法的核心是基于细分的局部特性，通过对有特征的细分控制网格极限位置分析，按照拟合曲面与数据点的距离误差最小原则，对细分曲面控制网格循环进行调整、优化、特征识别、白适应细分等过程，使得细分曲面不断地逼近原始数据．实例表明：该算法不仅具有高效性、稳定性，同时构造出的细分曲面还较好地反映了原始数据的细节特征。     

满足G~1边界条件的混合细分曲面设计

自由曲面设计从工业制造到建筑设计都有着广泛的应用.文中将细分算法与几何偏微分方程方法相结合,构建一种统一的自由曲面设计方法.该方法将曲面扩散流作为演化方程,曲面的控制网格是三角形和四边形混合型网格;数值模拟采用Loop和Catmull-Clark混合细分的有限元方法,通过方程演化得到混合细分曲面的控制网格.数值实验结果表明,文中方法能构造高质量的曲面.此研究呈现出一种新颖的构造几何偏微分方程细分曲面的技术.     

基于Catmull-Clark细分的新细分算法的研究

提出一种四边形网格细分算法:每细分一次四边形网格,其数目增加为原来的两倍,细分二次结果相当于一次二分细分,采用边数缓慢增长的策略,使生成的曲面光滑连续.该算法生成曲面在规则点具有C2连续性,在非规则点具有C1连续性.该算法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,适合3D图像重构及网络传输等应用领域.由于文中细分算法对初始网格的拓扑变更,因此第一次细分会产生扭曲现象,但后面的细分会逐步光滑.     

面向三角网格的自适应细分

细分曲面存在的一个问题是随着细分次数的增多，网格的面片数迅速增长，巨大的数据量使得细分后的模难以进行其它处理。针对这个问题，该文利用控制点的局部信息提出了一种基于Loop模式的自适应细分算法，利用该算法可避免在相对光滑处再细分，与正常细分相比，既大大减少了数据量，提高了模型的处理速度，又达到了对模型进行细分的目的。     

约束自适应Loop曲面细分

自适应细分已经被广泛应用于曲面细分领域以减少不需要的细分次数和细分面数。但是目前自适应细分都存在不同细分层次之间的裂缝拟合问题,造成了不同细分层次之间的曲面无法光滑连接,对此提出一种基于中分面的约束应细分方法。该方法的主要思想是通过对深度较高区域的1邻域三角形平分,根据产生裂缝的个数,将插入点与其1邻域的网格相连,从而降低高细分区域与低细分区域的深度差,达到不同细分程度光滑过度的细分效果。     

具有特殊效果的混合细分方法

提出了基于三角形和四边形的混合控制网格的细分曲面尖锐特征、半尖锐特征生成和控制方法,避免了已有方法仅局限于初始控制网格为单一的三角形或单一的四边形网格的缺陷.通过局部修改混合细分规则,在光滑混合曲面上产生了刺、尖、折痕、角的尖锐特征效果,并对尖锐特征处局部细分矩阵进行了详细的特征分析,讨论了极限曲面的收敛性及光滑性.同时,用特征处的离散曲率来控制特征处的尖锐程度,实现了半尖锐的特征效果,并通过自适应细分方法,把尖锐特征、半尖锐特征的生成统一起来.该方法具有多分辨率表示能力强、局部性好、简单易操作的特点.实验结果表明,该算法效果好,成功地解决了混合曲面特殊效果生成问题.     

基于细分方法的破裂曲面重构

曲面重构是计算机图形学中一个基本问题.目前研究的热点集中于使用各种方法构建细分曲面,以及进行网格的优化等方面,但其核心是光滑连续曲面的重构.为了对破裂曲面有效重构,提出了一种基于细分的重建破裂曲面的方法,该方法先使用Loop细分曲面对目标曲面进行逼近,再自适应处理不连续部分的网格.这种方法在3维地震数据可视化中得到了较好的应用.     

保持尖锐特征的混合细分曲面生成

基于混合细分模式,提出了细分曲面尖锐特征生成方法,通过对初始混合控制网格上要生成的各种尖锐特征的顶点和边分别作标记,然后局部修改细分规则进行迭代细分,实现了光滑混合曲面上产生折痕、角点、刺点、尖点的尖锐特征效果,并对尖锐特征处的局部细分矩阵进行了详细的特征分析。实验结果表明,该文算法效果好,能很好地保持模型的尖锐特征。