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1.
韩红雷  王文成  华淼 《软件学报》2015,26(10):2720-2732
3D模型摆正方向的确定,有利于模型对齐、功能恢复等应用.但已有方法只关注于人造模型的处理,且不少方法还需人工干预,工作效率不高.提出一种可处理任意模型的方法,具有很好的适应性.这主要是基于以下的观察:无论是人造模型还是自然模型,其底部往往是表面内容很贫乏的区域;而主要能观察到这些区域的视点,其视点评分一般很低.因此,根据视点评分,就能有效地寻找到模型的底部朝向,即,模型的摆正方向.为了提高计算的可靠性,进一步引入了物体摆放稳定性和人们观察物体习惯性的度量.实验结果表明:新方法能够高效地处理不同种类的模型,包括一些已有方法中难以处理的情况,并具有很好的计算效率.  相似文献   
2.
王光伟  王文成  华淼  韩红雷 《软件学报》2013,24(8):1885-1897
增强绘制能够更好地凸显模型的内容,便于人们的观察和理解。已有工作主要通过法向调整或依据曲率进行色彩变化,以加强明暗对比从而突出模型特征。但这样会扭曲特征的表达,或者由于细小特征的增强处理导致显示噪音,因而影响观察效果。提出了一种光源优化设计的增强绘制方法,不改变模型的任何几何特征,并结合模型的层次化组织,以便根据观察的需求自适应地凸显相应的特征,且消除细小特征的绘制噪音,由此能够清晰而准确地显示模型特征,提高观察效率。  相似文献   
3.
线条增强的建筑物图像抽象画生成   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对建筑物图像线条鲜明、轮廓清晰的特点,提出一种自动化的抽象画生成算法.首先通过双边滤波对原始图像的细节进行简化;然后利用快速的、带有误判控制的图像线段检测算法来获得建筑物的外轮廓和门窗等线条特征,通过该线条特征增强基于流的高斯差滤波器生成线条框架;最后将双边滤波处理结果与线条框架进行融合形成最终的抽象画效果.该算法既去掉了建筑物图像中多余的细节信息,使整个图像更趋抽象,同时又通过边缘信息保持了建筑物自身独有的风格,充分展现出富有艺术家手绘风格的建筑物效果.文中算法简单、易于实现,并通过实验充分证明了其有效性.  相似文献   
4.
Mick  West  韩红雷 《程序员》2008,(6):57-59
当你使用过C++编写游戏引擎并目同时使用它实现了游戏内容之后,可能你会开始考虑使刚脚本编程语言了。本文将列举并分析将脚本编程加到游戏中的各种方法,其中重点将放在如何将Ruby嵌入到已有的游戏引擎当中。  相似文献   
5.
基于蒙特卡洛的积分器是最为常用的辐射度近似方法。将蒙特卡洛积分的误差在屏幕空间中分布为蓝噪声,可以显著提升视觉质量。然而,在任意样本数和维度下,对于复杂场景,快速地将积分噪声分散为蓝噪声还难以实现,本文提出了一种简单有效的方法以解决这个问题。首先,使用蓝噪声蒙版扰乱积分的采样序列,使积分在低采样数时具备蓝噪声特性。然后,对渲染结果进行过滤,使渲染结果在更高采样数时也基本保持蓝噪声的视觉效果。实验对比了最新的相关工作,本文的方法在多种不同类型的场景中,都可以快速得到更加稳定的蓝噪声分布的误差。提出的方法不仅在任意样本数和维度的情况下能够基本保持蓝噪声特征,而且计算效率高,适用于现代基于蒙特卡洛方法的渲染器中。  相似文献   
6.
杨利明  韩红雷 《软件学报》2010,21(Z1):165-172
视点选择是图形学的一个重要研究方向,它通过分析模型特征,计算得到符合人类观察习惯并包含更多模型重要信息的视点.近年来,人们提出了很多视点选择算法,然而对这些算法结果的评价仍然停留在感性阶段.设计实现了一个视点选择Benchmark,对视点选择结果进行量化分析:首先,采集30 个测试者对45 个模型的视点选择结果,借以确立真人视点选择的基准视点;接着,以基准视点为参考,分析真人视点选择的一致性和稳定性;最后,应用5 个(共3 类)代表性的算法进行视点选择,并比较其结果与基准视点的差别,得到各视点选择算法的质量及时间效率.实验结果表明,真人视点选择整体具有较好的一致性和稳定性,但对不同特征类型模型,一致性的表现有较大差异;已有视点选择算法对45 个测试模型的结果整体差异不大,相对来说,基于互信息的方法和视平面上特征计算的方法较好,各类视点选择算法对不同特征类型模型结果互有优劣.  相似文献   
7.
针对扫描转换多边形时,逐像素计算准确的纹理坐标需要用到除法运算,效率较低的问题,提出一种使用线性插值代替除法运算的纹理坐标计算方法.该方法以与屏幕平行的平面切割多边形形成的线段来对多边形进行光栅化,可以线性插值的方式实现纹理坐标在透视投影下的正确计算,消除了一般光栅化计算中所需要的除法运算;对于离散化所引起的插值误差,通过增加误差修正操作进行改进.实验结果表明,采用文中方法能较好地提高计算效率,并得到计算精度很高的纹理坐标.  相似文献   
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