一种基于特征线的曲面网格分割方法

各类网格分割法将曲面网格进行分割后,各子网格区域之间的交界线便可以作为曲面网格的封闭特征线。相反,如果根据网格模型的几何、拓扑特征,确定了网格模型的封闭特征线后,网格曲面便被这些特征线分割开来。为此,从曲面网格封闭特征线的角度出发,提出一种基于特征线的曲面网格分割方法。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于两步的网格平滑

在三角网格的生成过程中,不可避免地会出现噪声,如何有效地消除这些噪声已经成为当前计算机图形学领域的一个重要课题,提出了一个简单的,能有效去除噪声,同时能很好的保持网格尖边特征的算法.该算法通过两步来实现,第一步对三角网格的三角面面法矢量进行平滑,第二步依据面法矢量调整新的顶点坐标.此算法在伪三角的帮助下,能很好保持曲面的几何特征,防止曲面收缩.实验结果说明了实验的有效性.     

基于双边过滤的网格光顺法

在逆向工程和计算机图形学中,由于扫描的数据存在噪点,为了便于后期处理,在使用前要对其进行光顺处理.通过对网格双边过滤法的研究,提出了改进的方法.通过网格顶点及其邻域点拟合一张曲面,对每一个邻域点构造一条抛物线,利用该抛物线计算出新的距离,得到新的光顺公式.经过软件测试,新的光顺公式能够更好的对网格进行光顺,同时保留网格图形的特征.实验结果证明,使用拟合的曲面来局部逼近已有的未知曲面能比使用平面逼近已有的未知曲面得到更好的保特征效果.     

保持特征的网格修补

提出了一种恢复缺失尖锐特征的网格修补算法。首先对网格顶点建立自适应的八叉树,采用分段二次多项式对网格空洞周围顶点进行拟合。而在尖锐特征处周围,则采用两个或者多个系数不同的二次多项式函数,分别进行拟合,从而获取原始网格所在曲面的尖锐特征边和角。利用扩展的Marching Cube方法获得空洞处的三角网格面片,并和原始网格模型缝合。最后,对于空洞处的网格面片,进行增强特征处理,消除锯齿状网格,获得清晰的尖锐特征。实验结果表明,该方法达到了预期的良好效果。     

改进的布尔方法及其在虚拟ACL手术中的应用

为了实现在虚拟ACL手术中对骨骼模型进行钻孔操作的动态模拟,提出了一种针对面网格模型的改进布尔操作方法.首先对与切割曲面相交的三角形进行细分,并移动切割曲面附近的网格顶点使其位于曲面上,实现模型表面上的布尔操作;然后对切割曲面附近的模型表面进行平滑处理,以消除在顶点移动操作中带来的模型表面锯齿状现象;最后采用前沿推进方法生成模型的内壁网格,并利用基于时间的钻孔深度控制函数实现对钻孔操作过程的动态模拟.该方法消除了近似布尔方法中的"T"型点问题,能够保持模型表面平滑效果和切割边缘尖锐特征,实现了对布尔操作的动态模拟,满足实时性的要求.该方法适用于实时系统中针对面网格模型的动态、交互式布尔操作模拟.     

基于三角形网格的半尖锐特征造型算法研究

为了解决基于递归分割的曲面建模方法在实际应用过程中存在的问题,增强递归分割曲面的造型能力,在特征造型方面,利用边界规则实现了递归分割曲面的折痕、尖刺、角等绝对尖锐特征造型;在避免了为构造特殊效果而建立不同的递归分割算法基础上,提出了一种带权值的Loop递归分割算法.通过在初始网格上增加新结点的方式,利用通过不同的权值控制其极限曲面与初始网格的相似程度,减小了网格的收缩,实现了Loop递归分割曲面的半尖锐特征造型.     

三角网格模型体素特征分割

针对现有机械制造领域网格模型分割结果缺少工程含义的现状,提出了一种三角网格模型体素特征分割方法。首先在对三角网格模型分割的基础上,对由网格分割得到的每个子网格进行曲面类型识别,然后在基本体素及典型结构显著特征表示的基础上,把识别出的曲面集合与基本体素及典型结构进行匹配,从而将分割结果分类为自由曲面、基本体素和复杂体素,实现具有工程含义的体素特征分割。该方法可以降低模型重构的难度,加快模型重构的速度。     

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.     

点云数据重构三维网格形状的新算法

在分析现有重构方法局限性的基础上,提出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点/曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段/曲面片之间的光滑拼接。能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构,实际的算例结果表明该方法实用可靠。     

基于泊松方程的孔洞修补算法

传统网格生长法对孔洞数量庞大且孔洞类型复杂的三维网格模型修复效果不佳。针对该问题,将泊松方程应用于三角网格模型的孔洞修补。利用原始模型信息建立泊松方程,对输入模型曲面进行全局拟合,根据孔洞信息裁剪拟合得到的预测曲面并与原始孔洞模型缝合,通过孔洞边界区域法向量信息调整修补曲面的三角面片方向,达到特征增强的目的。实验结果表明,该算法对于结构复杂的多孔洞三维模型修补效果较好,对噪声鲁棒性强,在保留模型原始信息的同时能够准确还原孔洞区域特征。     

三维实体仿真建模的网格自动生成方法

有限元网格模型的生成与几何拓扑特征和力学特性有直接关系。建立网格模型时，为了更真实地反映原几何形体的特征，在小特征尺寸或曲率较大等局部区域网格应加密剖分；为提高有限元分析精度和效率，在待分析的开口、裂纹、几何突变、外载、约束等具有应力集中力学特性的局部区域，网格应加密剖分。为此，该文提出了基于几何特征和物理特性相结合的网格自动生成方法。该方法既能有效地描述几何形体，又能实现应力集中区域的网格局部加密及粗细网格的均匀过渡。实例表明本方法实用性强、效果良好。     

保特征的联合滤波网格去噪算法

目的 在去噪的过程中保持网格模型的特征结构是网格去噪领域研究的热点问题。为了能够在去噪中保持模型特征,本文提出一种基于变分形状近似（VSA）分割算法的保特征网格去噪算法。方法 引入变分形状近似分割算法分析并提取噪声网格模型的几何特征,分3步进行去噪。第1步使用变分形状近似算法对网格进行分割,对模型进行分块降噪预处理。第2步通过分析变分形状近似算法提取分割边界中的特征信息,将网格划分为特征区域与非特征区域。对两个区域用不同的滤波器联合滤波面法向量。第3步根据滤波后的面法向量,使用非迭代的网格顶点更新方法更新顶点位置。结果 相较于现有全局去噪方法,本文方法可以很好地保持网格模型的特征,引入的降噪预处理对于非均匀网格的拓扑结构保持有着很好的效果。通过对含有不同程度高斯噪声的网格模型进行实验表明,本文算法无论在直观上还是定量分析的结果都相较于对比的方法有着更好的去噪效果,实验中与对比算法相比去噪效果提升15%。结论 与现有的网格去噪算法对比,实验结果表明本文算法在中等高斯噪声下更加鲁棒,对常见模型有着比较好的去噪效果,能更好地处理不均匀采样的网格模型,恢复模型原有的特征信息和拓扑结构。     

基于细分的网格模型骨架驱动变形技术

针对传统骨架驱动变形方法中模型细节特征不能得到有效保持的问题,提出一种基于细分的骨架驱动网格模型变形方法。首先,对网格模型待变形区域基于截交线进行局部骨架提取和控制网格构建,分别建立骨架与控制网格以及控制网格所对应细分曲面与待变形模型区域之间的关联关系;然后,将基本函数作用下的自由变形方法应用于骨架变形,通过骨架变形驱动控制网格变形,将变形前后控制网格所对应细分曲面的变化信息转为网格模型泊松梯度场的改变;最后,根据改变后梯度场重建网格模型。实例表明,该变形方法针对不同网格模型均可以得到较好的编辑效果,且细节信息在变形后都得到了有效保持。与传统骨架驱动变形方法相比,该方法除具备交互操作简单直观的优势外,同时能够更好保持变形模型几何细节特征,更为适合具有丰富几何细节的复杂模型的变形编辑。     

保特征的网格光顺算法

提出了一种保特征的网格光顺算法，能够在快速地去除噪声的同时，保持网格模型的结构特征。该算法对网格中每个三角形的法矢进行光顺，同时求得顶点的法矢。根据当前点到邻接点的距离以及当前点的法矢与邻接点的法矢的夹角对顶点移动的方向进行调整，使顶点分布更加均匀。利用高斯函数求得光顺权值。实验结果证明，该算法能够有效地保持网格模型的结构特征，同时具有迭代次数少、体积收缩小、执行效率高的特点。     

面向CAE 的网格模型特征简化与重建

针对CAE工程分析中网格模型的特点,提出了一种符合CAE特点的网格模型特征重建方法。鉴于CAD模型中的设计细节在CAE分析中可以忽略的特点,对CAD模型中的小圆角、倒角、小凸台等非结构性设计特征,采用基于面片法矢迭代滤波方法进行识别和滤除。算法首先识别出这些特征区域,然后根据非特征区域面片法矢调整特征区域法矢并更新顶点坐标,进行特征重建,最终得到符合CAE要求的网格模型。     

Feature-Preserving Mesh Denoising via Anisotropic Surface Fitting

We propose in this paper a robust surface mesh denoising method that can effectively remove mesh noise while faithfully preserving sharp features. This method utilizes surface fitting and projection techniques. Sharp features are preserved in the surface fitting algorithm by considering an anisotropic neighborhood of each vertex detected by the normal-weighted distance. In addition, to handle the mesh with a high level of noise, we perform a pre-filtering of surface normals prior to the neighborhood searching. A number of experimental results and comparisons demonstrate the excellent performance of our method in preserving important surface geometries while filtering mesh noise.     

基于混合频谱信号编码的网格纹理平滑

网格纹理平滑技术要求既能保持模型大尺度结构特征又能去除模型小尺度纹理.然而当模型小尺度纹理与噪声相差较大时,大多数网格光顺算法会将网格纹理识别为特征加以保持,而无法有效将其去除;现有的基于谱分析的网格光顺方法尽管能有效去除网格纹理,但又无法同时保持模型大尺度结构特征.为解决该问题,本文提出一种基于混合频谱信号编码的低通...     

面向法向域网格建模的非线性引导滤波

网格建模是数字几何处理领域的基础性研究问题.为了提高网格建模的简便性和鲁棒性,首先提出了一种非线性的引导滤波算法.滤波过程在法向域进行,滤波后的法向是引导网格法向的局部二次变换;然后,应用上述算法研究了建模方面的2个重要问题:网格去噪和网格平滑,其中的难点在于如何构造合适的引导网格.针对去噪问题,每次迭代时利用双边法向滤波得到引导网格;针对平滑问题,引导网格以高斯滤波结果作为初始值,进而结合原始网格不断进行更新;最后,在形状复杂或特征丰富的网格模型上进行了去噪、平滑等实验,结果表明,该算法简单实用、鲁棒,去噪时能够有效地去除强噪声,保持模型的几何特征;平滑时能够提取出中小尺度的特征,保留大尺度的特征.