带 2细分结构的四边形化

在Morse函数理论的基础上,提出一种新的从三角网格中建立四边形网格多分辨率表示的方法．先由人工指定或从拉普拉斯矩阵的特征函数中提取临界点,计算带约束的拉普拉斯方程得到光滑的Morse函数．函数的临界点（极大、极小和鞍点）有规律地分布在模型表面,在三角网格表面梯度场的引导下, 生成临界点间流线,得到临界点间的拓扑关系．通过临界点交换规则,同样是采用流线的方法,得到更精细的四边形网格。 最终可实现无需参数化而仅用流线方法来建立不同多分辨率表示的四边形网格。     

按曲率选取基点的多分辨率表示重构算法

通过曲率引导选取一组基面来完成Eck等提出的任意拓扑三角网格多分辨率表示重构算法中的Voronoi划分．在提高效率的同时,可在相同网格规模下取得更好的重构质量;在重采样过程中以粗网格的Loop细分来指导参数域的细分,减轻了原算法因线性细分而产生的块状分界现象．最后提出一种自适应细分重采样技术,以减少数据冗余．     

基于流线的重新网格化及多分辨率表示

提出基于场的重新三角网格化和多分辨率表示生成算法.首先,在原三角网格模型上建立拉普拉斯标量场,据此生成两组夹角为60(的流线.然后,从这两组流线构造以菱形面为主的网格并三角化得到三角基网格.最后,在基网格的基础上,再次使用流线技术对原始数据进行向上重采样,得到模型的多分辨率表示.一般地,基网格的三角形接近等边三角形,实验也表明该方法能够得到较高质量的结果.     

基于 2 个灭点和局部尺度的三维空间尺度估计

三维空间尺度估计是三维重建中的一个重要工作,现实世界中也存在一些基于单幅图像进行三维空间尺度估计的需求。通常情况下,尺度估计需先对相机进行标定。根据单目图像符合透视原理的特性,提出了一种基于 2 个灭点和局部尺度信息的方法对相机进行标定,从而得到单目图像物体中三维空间尺度信息的估计。首先,从单目图像中选择 2 组互相正交的平行线组,得到对应 2 个灭点的坐标;然后,利用灭点坐标和焦距信息得到世界坐标系和相机坐标系之间的旋转矩阵,再利用灭点的性质和已知局部尺度信息得到平移向量,完成单目相机的标定;最后,还原二维图像中像素点对应的三维世界坐标值,计算出图像中 2 个像素点在三维空间的尺度信息。实验结果表明,该方法能有效地对单幅图像中的建筑物体进行尺度估计。     

四边形网格优化中的螺旋条带生成

已有的四边形网格的简化及优化方法大多数都是三角形网格简化在局部几何上的推广.四边形网格的结构受螺旋条带的影响,移除四边形网格中的螺旋条带则可以在拓扑结构上明显提高四边形网格的质量.文中具体讨论了四边形网格上螺旋条带与网格上奇异点的关系及其性质,并根据这个性质给出了四边形网格中螺旋条带的一般生成算法.实验结果表明,该算法可以有效地搜索四边形网格上的螺旋条带,进而通过删除螺旋条带优化四边形网格的拓扑结构.     

矩阵重心坐标

在二维重心坐标——复数重心坐标的基础上引入二维矩阵重心坐标的概念,并利用球面坐标将二维矩阵重心坐标推广到三维.三维矩阵重心坐标适用于三角控制网格、四边形控制网格甚至一般的混合控制网格.对所提出的重心坐标性质进行了研究,发现其满足大部分好的重心坐标所应具有的性质.最后对矩阵重心坐标在三维网格模型中的应用进行了细致的实验,分析了它的优缺点.     

带2~(1/2)细分结构的四边形化

在Morse函数理论的基础上,提出一种新的从三角网格中建立四边形网格多分辨率表示的方法.先由人工指定或从拉普拉斯矩阵的特征函数中提取临界点,计算带约束的拉普拉斯方程得到光滑的Morse函数.函数的临界点(极大、极小和鞍点)有规律地分布在模型表面,在三角网格表面梯度场的引导下,生成临界点间流线,得到临界点间的拓扑关系.通过临界点交换规则,同样是采用流线的方法,得到更精细的四边形网格。最终可实现无需参数化而仅用流线方法来建立不同多分辨率表示的四边形网格。     

室内3D点云模型的门窗检测

为了检测室内3D场景中的门窗信息,提出一种3D-2D-3D的门窗检测算法.首先在3D室内场景点云模型中多角度旋转拍照,获取点云的2D图像;然后对2D图像进行门窗目标的粗检测,得到门窗在图像中的大致范围,并将此2D信息返回到3D点云数据中,得到包含门窗的局部点云数据;最后提取局部点云数据的轮廓线及其交点,通过优化得到门窗特征角点的位置信息.实验结果表明,采用这种"整体-局部"策略的算法能有效地检测出3D室内场景中门窗的位置信息.     

模糊影响感知的交互设计

图像的模糊变化会影响人类视觉对图像的感知。在特定条件下,它能提升人类感知和识别图像的能力。在摄像过程中,图像的清晰度或模糊度是由拍摄相机的参数决定的,需要较为专业的摄像器材,成本太高。论文构造一个图像模糊区域生成交互系统,以便于普通用户生成模糊区域达到特殊效果。具体表现为利用模糊算法,构建相机成像模型,通过操纵成像参数,达到对模糊有效操控,实现交互目的。交互平台内容主要包括,在图像上交互地生成一个与场景中一些平行线方向一致的网格,通过预设参数求出图像特定区域中的每个像素成像后的模糊量,最后合成模糊图像。在交互平台进行了实验,结果验证了算法和交互平台的有效性。