三维颅骨表面模型的复杂孔洞修补

颅骨表面模型的孔洞复杂,很难用目前常用的图形学中某一类算法进行修补。目前基本修补算法（BHRA）可用来修补一般区域孔洞,但对于颅骨上破损较大复杂孔洞和特征区域复杂孔洞还没有较好的修补算法,为此提出了一种颅骨模型复杂孔洞修补算法,该算法首先通过复杂孔洞的位置和复杂孔洞包围盒的面积来对该复杂孔洞进行分类,再选择相应的算法进行孔洞修补。针对颅骨上区域较大复杂孔洞,提出了一种向内递归修补法(IRS),解决了传统孔洞修补方法修补曲面较为平坦的问题;针对颅骨上的特征区域复杂孔洞,提出了特征模型匹配法（TMA）,使用标准模型作为约束并对其进行变形,使修补后的模型更符合人的面部特征。实验结果分析表明,本算法对颅骨上区域较大的复杂孔洞和特征区域孔洞的修补效果令人满意,同时将该修补后的颅骨模型进行颅面复原,颅面复原效果良好。     

特征点自动标定的颅面复原及其评估方法

为了采用计算机技术从人头颅骨样本重构出个性化的三维表面面部特征,提出一种特征点自动标定的颅面复原算法.首先利用特征点自动标定算法对待复原颅骨模型进行特征点标定;然后在基于模板变形的颅面复原算法基础上引入Laplace坐标网格变形技术,以实现待复原颅骨模型的颅面复原.为了验证文中算法进行颅面复原结果的可靠性,提出一种采用计算颅面整体特征和局部特征相似度的颅面复原结果评估方法.实验结果表明,文中提出的特征点自动标定算法大大提高了颅面复原前期工作的效率,颅面复原算法对待复原颅骨的颅面复原取得了良好的复原效果;同时,颅面复原结果评估方法达到了主观与客观评价上的一致,对复原结果验证有良好的指导作用.     

基于区域生长的三角网格模型孔洞修补方法

为复原残缺三角网格模型的原始形状,针对丢失尖锐特征的模型,提出一种基于区域生长的孔洞修补方法。在根据模型的拓扑连接关系提取孔洞边界信息后,利用广度优先算法以孔洞边界为起点对孔洞周边网格进行区域划分,由对应孔洞特征区域的几何性质计算新补丁面片的法矢,并据此逐层迭代地向孔洞内部进行异步生长,同时为每个孔洞边界网格设置一个控制信号控制区域生长的异步性,对不同区域的新面片求交恢复以确定尖锐特征线和特征角。实验结果表明,对于尖锐特征丢失的残缺模型,该方法在修补孔洞的同时能够完整地恢复模型的原始形状。     

基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法

颅骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一.颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面复原的准确性.为此,提出一种新的3D颅骨自动配准算法.该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性,首先自动提取颅骨不光滑区域的脊线(Crest lines)以及光滑区域的顶点作为特征点,然后利用迭代最近点(ICP)算法进行粗配准,在此基础上,再采用CPD(Coherent Point Drift)算法对颅骨进行精确配准.实验结果表明,该算法能有效提高颅骨配准的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性.     

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。     

基于粒子群优化算法的三角网格孔洞修补

为了对三角网格模型中的复杂孔洞和曲率变化较剧烈部位处的孔洞进行修补,提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的三角网格孔洞修补算法。首先对孔洞多边形进行初始网格化,并计算所有网格顶点的梯度值,然后采用PSO搜索与孔洞边缘顶点梯度匹配的点集,最后根据孔洞匹配点集中顶点的梯度对孔洞中的初始网格进行修正,实现三角网格孔洞的修补。实验表明,该算法对各种复杂或曲率变化较大的孔洞,都有很好的修补效果。     

基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法

颅骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一。颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面复原的准确性。为此,提出一种新的3D颅骨自动配准算法。该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性,首先自动提取颅骨不光滑区域的脊线（Crest lines）以及光滑区域的顶点作为特征点,然后利用迭代最近点（ICP）算法进行粗配准,在此基础上,再采用CPD（Coherent Point Drift）算法对颅骨进行精确配准。实验结果表明,该算法能有效提高颅骨配准的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性。     

基于变分水平集的三维模型复杂孔洞修复*

针对三维模型重建后存在大量复杂孔洞的问题,提出一种孔洞修补算法。首先构造符号距离函数,孔洞所在曲面用静态符号距离函数的零水平集表达,另一动态符号距离函数表示初始曲面;借助隐式曲面上的变分水平集,引入全局凸优化能量模型,通过对其极小化诱导,从而将提取孔洞边缘的问题转化为维体上隐式曲面的演化过程;最后以提取到的孔洞边缘曲面作为初始观察面,通过卷积和合成两个交替的步骤进行体素扩散完成孔洞修补。实验表明该算法能够有效恢复复杂孔洞区域的显著几何特征,且适用于含有网格较多的模型的孔洞修复。     

基于多尺度投影的相似颅骨检索

在基于模板变形的颅面复原方法中,复原的开始阶段需要在数据库中选取与待复原颅骨最为相似的参考颅骨.鉴于基于三维模型的检索算法时间久且颅骨间的差异细微,从而不同于一般三维模型数据库中各模型的差异.因此,已有的三维模型检索算法不适用于颅骨检索.本文提出一种夹角信息和距离信息融合的颅骨轮廓特征提取算法,并在此基础上提出一种能够反映颅骨空域信息的剖面特征提取算法.检索时首先获取三维颅骨的正交投影和深度投影,通过正交投影获取轮廓的角度和距离特征,通过深度投影获得具有空域信息的剖面特征;然后对多个特征进行加权融合搜索到最相似颅骨;最后通过ICP+TPS对检索到的颅骨进行误差评估.实验表明,本算法在保证检索效率的同时,可以准确地应用在颅面复原前期对最相似颅骨的选择上.     

基于测地回归模型的颅面复原

颅面复原是指根据一个未知颅骨的特征预测出对应的面貌,在考古研究、医学整容、刑事案件调查等领域有重要应用.为解决颅面复原过程中存在着数据量大、需要大量标定特征点的手工工作及颅面特征点定义困难的问题,针对三角网格表示的三维颅骨和面皮模型,将颅面模型用从鼻尖出发的一组测地线表示,提出了基于测地回归的颅面复原方法.该方法首先从...     

三维模型孔洞修补方法的研究

针对三维模型中带有各种原因造成的孔洞, 为后续的模型分析操作带来困难, 提出了一种基于曲率特征的三维模型孔洞修补方法。其基本思想是利用波前法对孔洞进行快速填充获得初始的修补网格, 再运用网格优化的技术依据孔洞边界点的曲率特征对初始网格进行调整。首先根据邻接三角形中边界边的性质识别出孔洞的边界, 然后使用波前法和三角形顶点的夹角关系完成孔洞的初始填充, 接着结合曲率标准对孔洞网格进行细化, 最后对修补孔洞的网格顶点进行几何形态的调整, 使其与周围网格自然过渡。实验表明该算法简单、稳定, 可以完成不同类型的孔洞修补。     

用内法向量与二次误差度量修补三角网格孔洞

为了高效地修复含孔洞的三角网格模型,提出基于内法向量与二次误差度量(QEM)的孔洞修补算法.在识别孔洞边界之后,计算边界点的凹凸性与对应夹角角度,并利用最小角-曲率原则寻找最优修补点;根据三角形生成原则以及内法向计算方法生成新的三角形完成粗修补;最后利用二次型误差滤波函数对粗修补的网格进行优化处理.在VisualStudio2013环境下,对不同种类的含孔洞模型,利用提出算法以及孔洞修补经典算法进行实验,结果表明,文中算法修补的网格质量优于对比算法.     

An algorithm for automatic 2D quadrilateral mesh generation with line constraints

Finite element method (FEM) is a fundamental numerical analysis technique widely used in engineering applications. Although state-of-the-art hardware has reduced the solving time, which accounts for a small portion of the overall FEM analysis time, the relative time needed to build mesh models has been increasing. In particular, mesh models that must model stiffeners, those features that are attached to the plate in a ship structure, are imposed with line constraints and other constraints such as holes. To automatically generate a 2D quadrilateral mesh with the line constraints, an extended algorithm to handle line constraints is proposed based on the constrained Delaunay triangulation and Q-Morph algorithm. The performance of the proposed algorithm is evaluated, and numerical results of our proposed algorithm are presented.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复方法

无线传感器网络（ WSNs）一旦产生覆盖空洞,则会严重影响网络性能,针对此问题,提出了一种基于移动节点的覆盖空洞修复算法——联合补丁法,该算法按照预先制定的缝制方案把所需的移动节点“缝制”成一块大的“布”,然后对空洞进行直接修复。首先,在理论上证明了该算法的性能;其次,用Matlab进行仿真实验,并与基于移动节点的三角形逐个贴片修复算法（ PATT）在所需节点数和冗余度两方面进行对比;最后,对算法的稳定性进行了分析。最终表明：该算法具有较高的覆盖率和较低的冗余度。     

基于Kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

针对Kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行均值填充修复,对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞,再分别由外而内逐步修复,从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后,融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数,并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法(LSC-D)。实验结果表明,与其他方法相比,提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度,提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。     

面向自动修补的圆柱特征孔洞识别

对于型面复杂且含有大量孔洞的点云模型,目前逆向软件和修补算法皆存在单孔逐一修补时效率较低、人机交互过多;多孔同时修复精度不高、特征丢失等问题.因此,有必要实现以孔洞的分类识别为前提,以特征保持为目标的高效、高精度的点云孔洞分类自动修补方式.基于上述想法,提出一种在孔洞识别的基础上将圆柱特征孔洞与一般类型孔洞分类的方法....     

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.     

A sharpness-dependent filter for recovering sharp features in repaired 3D mesh models

This paper presents a sharpness-based method for hole-filling that can repair a 3D model such that its shape conforms to that of the original model. The method involves two processes: interpolation-based hole-filling, which produces an initial repaired model; and post-processing, which adjusts the shape of the initial repaired model to conform to that of the original model. In the interpolation-based hole-filling process, a surface interpolation algorithm based on the radial basis function creates a smooth implicit surface that fills the hole. Then, a regularized marching tetrahedral algorithm is used to triangulate the implicit surface. Finally a stitching and regulating strategy is applied to the surface patch and its neighboring boundary polygon meshes to produce an initial repaired mesh model, which is a regular mesh model suitable for post-processing. During post-processing, a sharpness dependent filtering algorithm is applied to the initial repaired model. This is an iterative procedure whereby each iteration step adjusts the face normal associated with each meshed polygon to recover the sharp features hidden in the repaired model. The experiment results demonstrate that the method is effective in repairing incomplete 3D mesh models.     

A hierarchical dense deformable model for 3D face reconstruction from skull

3D face reconstruction from skull has been investigated deeply by computer scientists in the past two decades because it is important for identification. The dominant methods construct 3D face from the soft tissue thickness measured at a set of landmarks on skull. The quantity and position of the landmarks are very vital for 3D face reconstruction, but there is no uniform standard for the selection of the landmarks. Additionally, the acquirement of the landmarks on skull is difficult without manual assistance. In this paper, an automatic 3D face reconstruction method based on a hierarchical dense deformable model is proposed. To construct the model, the skull and face samples are acquired by CT scanner and represented as dense triangle mesh. Then a non-rigid dense mesh registration algorithm is presented to align all the samples in point-to-point correspondence. Based on the aligned samples, a global deformable model is constructed, and three local models are constructed from the segmented patches of the eye, nose and mouth. For a given skull, the globe and local deformable models are iteratively matched with it, and the reconstructed facial surface is obtained by fusing the globe and local reconstruction results. To validate the presented method, a measurement in the coefficient domain of a face deformable model is defined. The experimental results indicate that the proposed method has good performance for 3D face reconstruction from skull.