基于自适应网格变形的图像编辑算法

提出一套基于自适应网格变形的图像编辑算法框架,包括图像中特征物的平移、旋转和变形,以及保持特征物的任意几何边界图像适应.该算法将图像表示为基于图像特征的自适应三角网格,由此将图像编辑问题转换为带约束的网格变形问题.网格变形由一个二次型能量函数所控制,特征物的平移、旋转和变形可以表述为该能量优化问题的约束;代表特征物的三角网格在网格变形过程中只允许发生刚性变换.该能量优化问题的全局最优解可以通过求解1个或多个稀疏方程组得到.实验结果表明,该算法效果理想、鲁棒性好、运行效率高,可以有效地应用于图像处理软件中.     

大尺度图像编辑的泊松方程并行多重网格求解算法

随着获取设备的发展,大尺度、高分辫率数字图像已逐步进入人们的生活,大尺度图像的梯度域编辑显得更为重要,求解大规模未知数的泊松方程是大尺度图像梯度域编辑的关键。传统多重网格算法的迭代、约束和插值操作单独进行,内存和外存间通讯量大,算法效率低,为此提出了一种面向大尺度图像梯度域编辑的并行多重网格求解泊松方程的算法。该算法利用多重网格的迭代、约束和插值过程的内存数据访问局部性和更新相关性,构造滑动工作窗口,使迭代、约束和插值操作并行运行,提高了多重网格算法求解泊松方程的计算效率。全景图拼接实验表明,所提算法的运行效率高于超松弛迭代、高斯塞德尔迭代和传统多重网格算法。     

基于四面体控制网格的模型变形算法

提出一种鲁棒的保体积保表面细节的模型变形算法.首先将输入模型嵌入到一个稀疏的四面体控制网格中,并且通过一种改进的重心坐标来建立两者的对应关系;然后通过用户的交互,对控制网格建立一个二次非线性能量函数对其进行变形,而输入模型的变形结果则可以通过插值来直接获得.由于能量函数的优化是在控制网格上进行的,从而大大提高了算法的效率.与此同时,提出一种新的能量--Laplacian能量,可以使四面体控制网格进行尽量刚性的变形,从而有效地防止了大尺度编辑过程中模型形状的退化现象.文中算法还具有通用性,可支持多种模型的表示方式,如三角网格模型、点模型等.实验结果表明,该算法可以有效地保持输入模型的几何细节、防止明显的体积变化,得到了令人满意的结果.     

基于自适应阈值的网格图像行分割算法

针对网格图像文字自动识别受网格横线影响的问题,提出将网格图像按照网格横线进行行分割的自适应阈值算法。在对网格图像行分割过程中,首先对灰度图像使用类别方差自动门限法(OSTU算法)取得图像二值化的阈值,将此阈值作为全局阈值对图像进行二值化操作。然后针对图像的二值化数据进行了水平投影,利用统计法取得行分隔的阈值,并结合行分隔阈值实现了网格图像行分割的算法。最后将算法在Matlab中进行了验证和分析。     

基于网格的自适应错误检测算法

针对网格环境下应用的特殊性,设计了网格系统的错误检测模型,并主要对错误检测的核心——错误检测机制进行深入分析,提出一种自适应错误检测算法,该算法可以根据用户的需求为应用提供不同程度的错误检测服务,较好地满足了网格环境下应用的多样性和动态性。     

四面体胞的尽可能刚性网格变形算法

提出一种基于四面体胞的尽可能刚性三角形网格变形算法。用户通过操作网格上的若干顶点以得到所需的模型变形结果。首先,算法对网格模型内部进行稀疏四面体化,以产生一个贴合模型表面的四面体胞集。在模型变形过程中,算法通过最小化相应的变形能量函数,以保持网格模型表面局部区域的刚性以及每个四面体胞的刚性,从而有效避免模型表面及其内部的扭曲。同时,针对大尺度编辑可能造成的模型局部塌陷,提出一种简单的四面体胞自适应剖分方法,根据模型局部体积的剧烈变化,自动剖分对应的四面体胞以增加模型内部的局部变形自由度,进而消除不正确的变形效果。此外,自适应的四面体胞剖分允许算法在初始时只需对网格模型进行稀疏的四面体化,而在变形过程中根据需要进一步提高四面体胞的局部稠密度,因而保证了算法的鲁棒性及其效率。实验结果表明,该变形算法可以有效保持模型的表面细节以及模型的内部体积,并能够有效避免模型形状在大尺度变形时的局部退化。     

基于自适应细分的保刚性变形算法

为了对二维平面形状进行变形,提出一种高效的基于自适应细分策略的保刚性变形方法.首先通过显式求解变形问题中需要的旋转矩阵,使其计算效率高于原始的采用SVD分解来计算旋转矩阵的方法;其次采用一种局部的细分策略,对在变形过程中遭受拉伸扭曲较为剧烈的区域中的三角片进行自适应的加细可以显著地减少输入网格的扭曲程度,获得更好的变形结果.文中方法对传统的ARAP变形方法上进行了改善,使之在变形结果的质量和算法的效率之间达到较为理想的平衡状态.     

基于自适应空间刨分的网格简化算法

提出了一种基于自适应空间刨分的网格简化算法，算法首先对模型中的所有的顶点进行量化赋予一个二次误差阵，并将它们视为一个簇，然后沿坐标轴方向将它们刨分成八个子簇并不断迭代刨分生成新的子簇直至达到指定的精度，将最终的离散点集用适当的方法重新进行三角化，得到简化模型，该算法不仅速度快，能在任意限定的时间内产生一个可显示的结果，而且结果质量也很好.另外，本文还用给出的实例与其他相关算法进行了比较．     

基于细节的自适应网格简化

从模型中保留的几何细节出发，提出一种自适应的三角网格简化算法．该算法首先比较顶点与其相邻点之间的欧氏距离是否超过预先设定的简化尺度，删除小于该尺度的相邻点，再对删除造成的空洞作局部三角剖分．此算法的特点是用细节度参数控制简化模型的整体精度，并且简化的尺度可以根据模型表面的细节情况作自适应调整，自动在细节丰富的区域变小而在细节稀疏的区域变大．通过两组应用实例可以看到，文中算法在有效地降低数据量的同时很好地保持了模型的视觉特征．     

基于LEPP递变的四面体网格自适应剖分算法

为了更合理地进行四面体网格剖分,提出了一种根据待剖分对象形态不同进行网格密度自适应调整的四面体网格剖分方法。该方法首先采用BCC(body-centered cubic)网格初始化网格空间,并根据表面曲率的大小以及距离物体表面的远近,采用LEPP(longest edge propagation path)算法由外至内对初始化后的网格空间进行不同尺度的细分;然后对横跨表面的网格进行调整,以形成对象的表面形态;最后采用以质量函数引导的拉普拉斯平滑与棱边收缩(edge collapse)的方法对网格的质量进行优化来最终得到待剖分对象的四面体网格。结果表明,该方法所生成的网格不仅具有自适应的网格密度,而且网格质量比常用的Advancing Front算法也有所提高。对于基于3维断层图像或表面模型进行有限元建模,该方法不失为一种行之有效的好方法。     

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.     

一种基于网格参数化的图像适应方法

图像适应是指将高分辨率的数字图像显示在手机、PDA等屏幕较小的显示终端上的过程.提出一种全新的基于网格参数化的图像适应方法,该方法的关键在于把图像表示为特征网格,从而将图像适应问题转化为网格的参数化,即求取一个与该特征网格同拓扑,且具有目标屏幕尺寸的网格.为了突出图像中的重要物体,该方法建立了源图像对应的特征网格与图像显著度的关系;通过优化基于显著度伸长的网格参数化的能量来求解适应图像的网格;然后借助纹理映射生成适应图像.另外,该方法在参数化的过程中增加了对显著区域和背景结构的约束,能够在保持并增强图像中重要物体的同时,使适应图像的结构不发生明显形变.该方法能够方便地处理具有复杂背景和包含多目标物体的图像的适应问题.实验结果显示了该方法的有效性.     

基于细分曲面的泊松网格编辑

针对具有丰富几何细节的三维网格模型,基于直接坐标操纵的传统编辑算法在编辑过程中不可避免地存在细节特征无法得到有效保持的问题.综合基于细分曲面的空间变形方法以及微分域网格编辑二者优势,提出一种基于细分曲面的泊松网格编辑方法.首先建立待变形网格模型的包围网格,以包围网格所决定的细分曲面构造变形控制曲面;然后根据用户变形意图操纵包围网格,将对应细分曲面变化信息转化为对网格模型泊松梯度场的改变;最后根据变化后的梯度场重建网格模型.文中方法交互简单、直观,具有多分辨率编辑的优势,可以有效地保持网格模型的细节特征.丰富的变形实例证明了该方法的有效性和可行性.     

网格图形编辑的样条方法

提出基于样条的网格图形编辑方法,首先在网格表面附近构建近似的样条曲面,同时预计算网格顶点在样条上的对应点处局部标架下的坐标表示,并作为不变量在变形中进行保持;然后编辑样条的位置和形状,利用局部标架和细节坐标重建变形后的网格,同时进行网格光滑和网格细分,改善变形效果,以实现复杂模型简单快捷的编辑/变形.方法在保细节的同时允许对网格在多个尺度下编辑.实验结果表明,融合了样条的三角网格方法较传统的样条编辑方法可避免产生过多的控制点,大大地简化了操作.     

一种基于约束特征的网格编辑技术

为了改进自由变形技术在用户交互和编辑灵活性的不足,提出了一种直观的交互式网格模型编辑技术,该技术可以根据不同的约束变形特征、封闭的变形边界以及编辑参考曲线来完成网格模型的编辑,并且为了模型的平滑和自然,采用了自适应细分策略。实验证明,该方法简便直观,有良好的交互性,并能得到很好的编辑结果。此技术可以方便地应用于CAD/CAM和计算机动画系统中。     

基于网格优化的隐式曲面自适应多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的一种常用算法.基于网格优化的隐式曲面快速自适应多边形化算法,首先用多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再利用网格优化方法从网格顶点位置、规则性和网格法向三个方面对粗糙网格进行调整,最后根据网格的局部曲率用多边形细分策略细分优化后的网格.实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Marching Cubes的多边形化算法,恢复的隐式曲面能较好地反映形状特征.     

用于半自动视频对象提取的自适应网格图像分割

随着MPEG－4标准的发展和基于内容的视频处理研究,视频对象平面（VOP）的有效产生成为一个关键问题。本文提出一种基于区域的自适应网格彩色图像分割方法,可用于获得半自动视频对象跟踪和提取所需的初始VOP。该方法利用CIE L＊a*b＊色彩空间的特征量,对视频序列的第一帧进行三角形网格的分裂与合并。对MPEG－4标准测试序列的分割实验取得了较好的结果。     

网格模型的局部编辑算法

提出一种新的网格模型局部编辑算法,该算法可以精确地控制变形区域的大小、边界和变形点的位移,克服了FFD及其改进算法的缺点．首先交互地定义一个附着在模型表面的控制网格;然后建立模型变形区域与控制网格间点的映射,再依据变形要求来编辑控制网格;最后根据映射关系反算出模型变形区域点的新位置．控制网格可以是参数曲面的控制网格,也可采用一般三角网格或预先定义的网格模板．为达到精确变形的目的,对模型与控制网格重叠的区域进行自适应细分．该算法计算简便、易于实现,并能达到很好的效果．