三角网格模型的各向异性孔洞修补算法

提出一种用于三角网格模型的各向异性孔洞修补算法.该算法避免了高代价的孔洞多边形最优三角化求解过程,只需对其进行一般三角化;而后通过很少次数的迭代过程对孔洞三角化后的网格进行细化和几何形态的调整,使其和周边网格自然过渡.实验结果证明,该算法高效、稳定,能够处理各种类型的孔洞.     

三维网格的边界强度分割算法

提出一种新的基于网格边界几何信息的快速分割算法,首先按照原始网格模型面片的拓扑关系建立对偶图,并根据网格面片的几何信息设定顶点权和边权;使用k-way 多级分割方法在对偶图上进行快速分割,得到预分割区域以及各分割区域的初始边界;然后定义分割片的特征边界和边界强度函数,用以表示各预分割区域边界上的形变模型;通过最小化形变模型的能量函数,推动初始边界向特征边界运动,最终得到符合最小值法则的有意义的子网格.实验结果表明,该算法快速有效,适用于各种局部边缘特点较显著的三角网格模型.     

基于网格统计模型的三维目标识别

提出一种基于网格的统计模型的三维目标识别算法。首先将网格结构引入多视点图像,并针对网格位置,利用三维目标多视点间的关联性,再根据目标的局部不变特征建立统计模型;其次对图像数据库COIL中三维目标的自由度进行扩充;最后在此基础上,对算法的识别性能进行测试。实验结果表明,该算法不仅能有效识别三维目标的类别,而且能够对目标的姿态做出可靠的判断,具有较强的鲁棒性。     

典型三角网格细分算法

介绍7种典型的三角网格细分算法,对各种细分算法在连续性、具备优点及应用状况等几个方面进行比较和归类。为提高三角网格细分效果的可视化程度,将基于功能类机制的状态机模型作为软件运行模式,利用MFC和Open GL实现交互式显示控制,并在此基础上对最具典型意义的Loop算法进行原型实现,给出优化方法。     

一种三角网格模型的边界提取快速算法

针对三角网格数据,提出一种边界提取的快速算法。建立边栈,将所有边索引压入边栈中,并初始化一个空的边池。从边栈中弹出一个边索引与池中的所有边索引进行比较,如果2条边索引相同则视该边为内边,从池中删除;否则留在池中。继续执行该过程,直到边栈为空,结束边界提取,边池中的边即边界边。实验结果表明,该算法易于实现,具有较高的计算效率。     

三维重建网格模型的缺陷孔洞识别与修复方法

针对三维重建网格模型经常出现异常缺失孔洞的问题,提出一种缺陷孔洞自动识别与孔洞区域细节特征保持的曲面修复方法。首先对缺失区域的上下文及轮廓曲线进行异常检测以判断是否为缺陷孔洞, 确认为缺陷孔洞后对孔洞周边的特征线进行检测与匹配构造孔洞区域的基曲面;之后引进一个无约束的三角剖分对基曲面进行三角化;最后利用网格的各向异性进行细化及形态调整,改善网格的拓扑结构和几何性质。实验结果表明,该方法能够有效地识别三角网格模型的缺陷孔洞区域并还原其细节特征。     

方向感知的网格模型特征识别

针对网格模型平滑区域提取特征困难,以及现有特征识别方法无法检测仅沿某一特定方向分布的特征点的问题,提出一种方向感知的网格模型特征识别方法。首先,分别从x、y、z三个方向探测网格顶点邻接面法向量沿不同方向变化的情况。设定合适的阈值,只要检测到在任何一个方向上顶点邻接面法向量的变化超过阈值,该顶点即被识别为特征点。然后,针对现有网格模型特征识别算法无法检测三维医学模型普遍存在的一种仅沿z轴方向分布的梯田型结构的问题,单独探测医学模型网格顶点邻接面法向量沿z轴方向变化的情况,将变化超出阈值的顶点识别为梯田型结构顶点,正确地将非正常梯田型结构从人体模型正常结构特征中分离出来。与二面角法的对比实验的结果显示：在相同阈值设置下,所提方法能更好地识别出网格模型特征,解决了二面角法在没有明显折线的平滑区域上无法有效识别特征点的问题;同时,也解决了现有网格模型特征检测算法因不具备方向探测能力而无法将医学模型非正常梯田型结构与正常人体结构区分开来的问题,为医学模型后续数字几何处理工作提供了条件。     

三角网格模型的补洞算法研究

提出了一种三角网格模型的空间孔洞修补算法.首先根据网格中的点、边和三角形之间的关系提取孔洞边界,然后根据孔洞区域的夹角的顺序在空间中依次填补三角形直至修补完全,接着对新增加的高度弯曲的三角形进行细分,最后对修补后的孔洞网格进行几何形态调整,光顺化整个孔洞曲面.实验结果证明,该算法简单、有效,孔洞修补效果好.     

有限元网格的孔洞修补算法研究

针对板料成形零件的有限元网格模型提出了一种基于曲面的网格孔洞修补算法,该算法首先建立有限元网格模型的孔洞边界信息,其次利用网格孔洞边界和单元信息确定截面线的方向并生成截面线,然后用蒙皮法构造光滑的蒙皮曲面,最后利用基于边界约束的铺砌算法生成混合网格的孔洞网格,根据此算法获得的孔洞网格可以与原有网格光滑地融为一体,可以很好地满足板料成形CAE分析零件的网格孔洞修补要求,应用实践表明该算法是稳定可靠的。     

反向工程中三角网格的加工特征识别

为实现反向工程中的特征重构,提出一种在三角网格上由Morse-Smale复形转换为分割面属性邻接图进行加工特征提取的算法.首先通过移动最小二乘曲面法计算网格顶点曲率,构建曲率特性指标函数,消除因网格连接引起的误差,达到降噪的作用;然后在三角网格上建立和简化Morse-Smale复形,精确提取特征线,将网格分割为边界清晰连续的区域,并获得各区域的邻接关系;最后判断关键点和特征线的性质,将Morse-Smale复形直接转换为分割面属性邻接图进行加工特征识别.实验结果表明,该算法准确、高效,而且不需要人工干预,对于反向工程中大规模、带噪声的网格具有较好的识别效果.     

一种新的三角形网格压缩算法

现代图形应用系统需要绘制大量的几何体，这给绘制硬件带来内存、带宽等问题。解决该问题的方法之一就是在预处理阶段对静态三维几何物体进行压缩处理。本文提出了一种新的三角形网格压缩／解压缩算法，该算法将三角形网格分解成一组三角形条和序列顶点链，然后对顶点连通性进行熵缟码。该算法与已有的GTM压缩算法相比，压缩率提
高了32％，并且支持并行解压缩。本文还提出了一种平行四边形预测方法来压缩顶点坐标。     

三维网格模型的边界性度量方法

在三维网格分割中,如何实现网格模型边界的自动准确分割是目前亟待解决的问题。为给自动分割提供理论依据,提出了一种新的三维网格模型表面边界性计算方法,将少量手工标注的边界点视为能量的放射源,根据能量流动原理,自动计算出其他点作为分割边界的可能性。实验表明,该方法是行之有效的,可以依据手工标注的少量边界点找到更多的真实边界点,进而为最终实现网格模型的自动分割提供可行的理论基础。     

多边形网格的非流形封闭三角形网格正则化

为了提高基于网格模型的算法与应用的效率和稳定性,提出一种将任意多边形网格模型转化为正则三角网格模型的算法.首先对输入多边形网格模型中非三角形的面片进行三角剖分,然后查找并移除模型中的重合或重叠元素,再通过模型内部三角形求交对模型进行边和面的分割,从而修正模型的拓扑结构;在求交的过程中,根据边和三角形的位置关系对共面求交进行细致的分类处理,减少了求交次数,提高了算法的稳定性;最后循环搜索在网格模型中可以确定法向的种子三角形,通过拓扑结构调整与之相邻的三角形的法向,最终构成一个或多个法向确定的闭合曲面.实验结果表明,该算法能够将多边形网格转化为正则三角形网格模型.     

多孔平面的快速边界元划分

在 3D VL SI互连寄生电容的边界元素法计算中 ,多孔平面的边界元划分是十分困难的问题 .文中提出一种快速划分多孔平面边界元的方法 ,它可高效处理非正交几何边界形状 ,形成规则的梯形元 .与全局扫描线法相比 ,有较高的划分速度、计算速度与精度     

基于超包络的三角形网格简化算法

文章提出了一种基于超包络的三角形网格简化算法.该算法不仅适用于任意拓扑结构的网格,而且能定量控制简化的全局误差,具有速度快、效果好的优点.在此算法的基础上,文章提出了一种连续细节层次模型的生成方法,并给出一组实例,说明了算法的有效性.另外,文章还将此算法与其他具有全局误差控制的简化算法进行了比较.     

逼近散乱点云数据的三角形网格精确剖分

基于自组织特征映射神经网络构建的三角形网格模型可以实现测量点云 压缩后的Delaunay 三角逼近剖分,但该模型存在逼近误差和边缘误差。为减小三角形网格 的逼近误差和边缘误差,构建了精确逼近的三角形网格模型。首先采用整个测量点云,对三 角形网格模型中的所有神经元进行整体训练;然后对三角形网格中的网格神经元的位置权 重,沿网格顶点法矢方向进行修正;最后采用测量点云中的边界点集,对三角形网格模型中 的网格边界神经元进行训练。算例表明,应用该模型,可以有效减小三角形网格的边缘误差, 三角形网格逼近散乱点云的逼近精度得到大幅提高并覆盖散乱点云整体分布范围。     

基于显著封闭边界的图像检索算法

在分析了基于边缘的图像检索方法的缺点后,提出了一种基于显著封闭边界的图像检索新算法。它使用基于图论方法的边缘比算法从噪声图像中获取图像的显著封闭边界,然后以显著封闭边界来代表图像,每条显著封闭边界由两个特征：边缘幅度直方图和边缘角度直方图来刻画,并综合这两个特征进行图像间的相似性度量。实验结果表明,本文算法具有较高的检索准确率。