Approximation of a Variable Density Cloud of Points by Shrinking a Discrete Membrane

This paper describes a method to obtain a closed surface that approximates a general 3D data point set with nonuniform density. Aside from the positions of the initial data points, no other information is used. Particularly, neither the topological relations between the points nor the normal to the surface at the data points are needed. The reconstructed surface does not exactly interpolate the initial data points, but approximates them with a bounded maximum distance. The method allows one to reconstruct closed surfaces with arbitrary genus and closed surfaces with disconnected shells.     

体三维显示系统的插值和扫描线段映射法

绍了基于旋转二维发光二极管(LED)阵列的体三维显示系统的数据处理方法.原始三维数据以网格数据形式存储在3DS文件中,采用切割算法实现数据集从笛卡儿坐标系到显示空间的柱坐标系的转化.对切割所得的线段设计了插值映射法和扫描映射法,以完成体素化过程.插值映射法将LED视为理想点光源,扫描映射法则考虑了LED的尺寸.分别用这两种方法对多个实际三维模型进行处理,通过再现处理后的数据结果以及计算体素点的平均位置偏离程度等方法比较它们的优劣.实际表明扫描映射法因为更贴近系统的硬件特点,而产生的体素点位置偏差小、冗余体素点少,处理结果更好     

基于体素模型的多孔结构骨支架快速建模

为解决组织工程骨支架多孔结构设计建模问题,提出1种基于体素模型的多孔体骨支架建模方法。基于CT断层扫描图像,采用MC算法3维重建骨支架三角网格模型;采用分区划分,逆向追踪求交分层算法,获取骨支架分层截面轮廓线段;基于离散采样法,对分层截面轮廓线段等距扫描线填充、离散,生成骨支架体素化模型;构建孔隙单元结构,以体素化空间为约束边界,通过孔隙单元"映射",构建出多孔骨支架模型。研究结果表明,所提算法可以快速构建出能够构建孔隙结构可控的多孔模型,从而为骨支架建模提供了1种可行性的方法。     

基于应力分布的3D打印壳模型构造与优化

近年来,愈发成熟的3D打印技术拉近了模型设计与产品制造的距离.但高昂的材料费用仍是制约其发展的重要因素.因此,如何在不改变模型外观的情况下进行模型结构的优化,以此来减少模型的打印体积、降低打印成本是亟待解决的问题.针对该问题,本文提出一种基于应力分布的壳模型构造和优化算法.该算法首先基于模型的体素化表示构造距离场,提取出初始的均匀厚度壳模型.然后基于顶点的von Mises应力,自适应的向外扩张内表面,调整各部位厚度,直到达到相关约束条件.优化得到的内表面与输入的外表面围成最终的优化模型.实验结果表明,在满足外观不变、力学稳定等约束的同时,优化得到的壳模型体积为输入模型体积的17.2%~24.4%,大幅减少了模型的打印体积,有效降低了打印成本.     

实体模型的多分辨率中轴生成

针对模型降维的需要,提出一种实体模型的多分辨率中轴生成方法.首先根据模型的层次寻找模型中需要细化的部分,并据此对边界进行体素化;其次使用距离蔓延的方法计算多分辨率体素的距离;最后根据体素的距离计算出多分辨率的中轴体素.实验结果表明,该方法可以以低时间空间代价生成高质量的多分辨率中轴.     

权值优化集成卷积神经网络及其在三维模型识别中的应用

三维模型应用广泛,如何有效地管理和分类这些数据库中的三维模型一直是人们 关注的问题。然而,由于不同三维模型之间的相似性难以测量,因而很难获得一种稳健且广泛 适用的三维模型分类算法。为此,提出了一种权值优化集成卷积神经网络(WOTCNN)模型,并 将其应用到三维模型的分类识别中。首先,获取三维模型的深度投影视图来最大限度地保留三维 模型的空间信息。然后,采用调整的 VGG 网络对各角度的深度投影图像进行训练并提取预测概 率值。最后,通过加权集成算法获得完整三维模型的最终分类结果。对 ModelNet10 及 ModelNet40 数据库的实验表明：三维模型的平均分类准确率达到 92.84%和 86.51%。在预测性能方面,该网 络优于普通的单卷积神经网络;在三维模型识别方面,其分类准确率能够得到显著提升。     

Out‐of‐Core Construction of Sparse Voxel Octrees

Voxel‐based rendering has recently received significant attention due to its potential in the context of efficiently rendering massively large and highly detailed scenes. Unfortunately, few scenes are available in the form of sparse voxel octrees. In this paper, we present an out‐of‐core algorithm for constructing a sparse voxel octree from a triangle mesh. Our algorithm allows the input triangle mesh, the output sparse voxel octree and, most importantly, the intermediate high‐resolution 3D voxel grid, to be larger than available memory. We demonstrate that our out‐of‐core algorithm can construct sparse voxel octrees from triangle meshes using only a fraction of the memory required by an in‐core algorithm in roughly the same time, and that our out‐of‐core algorithm can also handle extremely large triangle meshes.     

彩色体三维显示系统上基于GPU的实时均匀体素化算法

为了使基于旋转屏的彩色体三维显示设备在显示动态场景时实时且高分辨率、高质量地实现圆柱体空间彩色体素化,提出了一种基于GPU的算法.首先在长方体空间内完成对三维场景的实时彩色体素化,将生成的数据保存于多张纹理工作表中;然后采取多对多映射的方法对这些工作表进行重采样,得到该场景在圆柱体空间内均匀的彩色体素化结果.实验结果表明,该算法在GPU内完成,达到了实时性要求,并在基于LED旋转屏的体三维显示设备上获得了令人满意的三维虚拟场景再现效果.     

基于内部球的三维模型逼近与聚类

为了实现物体间的快速碰撞检测,提出一种三维模型球体逼近表示方法.首先在三维模型体素化基础上构建了模型内部球逼近,以改进内部球数目和球体连续性效果;接着通过基于测地距离的改进计算对内部球进行聚类,得到有意义的分类结果,可用于模型内部球的层次结构树构造和模型语义分割等.实验结果表明,该方法是可行和有效的.     

改进的基于欧氏距离测度网格模型体素化算法

在基于到网格多边形表面的法矢量函数作为距离标准的体素化算法的基础上，提出以多边形面的最小包围盒作为计算单元，以欧式距离作为测度实现网格模型的体素化，极大地提高了计算速度，使得只能在图形工作站上实现的算法在微机平台上得以实现．针对通常采用Flooding操作判断内外体素、但应用于存在封闭空腔的模型时将会产生错误的情况，设计了一种根据体素标志位序列判断内外体素的算法．