基于强制约束的非均匀网格简化算法

在工程中通常采用三角形网格描述几何物体,但是网格模型的大数据量成为后续处理的瓶颈,因此三角形网格模型的简化成为了多个领域中的研究热点。文章针对逆向工程中的特殊简化要求,提出了一种强制约束下的非均匀网格简化算法。对于工程应用实例的简化计算,可以得到与原始网格拓扑一致的非均匀简化网格,表明了所提出简化算法的有效性。     

特征保持的区域分级网格简化算法

随着三维建模精度的提升,网格模型的数据量越来越大。为便于存储和计算,需要对网格模型进行简化处理。大多数网格简化算法通常对模型整体设置单一简化率,无法对模型进行不同级别的简化以保留局部特征。针对此类问题,提出了一种特征保持的区域分级网格简化算法(RH-QEM)。首先使用谱聚类算法对网格模型进行分割,并以测地线距离和余弦距离构建核函数;其次构建基于法向量的曲折度量指标,对网格模型的不同区域进行曲折程度度量,据此来设置分级简化率,不同的分割区域对应不同的简化率;最后构建改进的边折叠代价函数,对网格模型的不同区域实现分级简化。在CAD模型与扫描模型上进行实验,实验结果表明,RH-QEM算法简化误差和网格质量均优于3种对比算法,可实现分级简化,并有效保持模型细节特征。     

保持视觉外观特征的网格简化

针对附有纹理属性的网格模型,提出并实现了一种保持模型基本外观和形状特征的多分辨率网格简化算法.采用半边折叠操作,综合考虑了网格模型半边的几何重要性和纹理属性重要性,将其作为各半边的折叠代价来确定模型中所有边的折叠顺序.预先对网格模型中的边界边和纹理边进行标记,并在简化过程中进行加权处理.实验结果表明,即使在急剧的模型简化后,该方法仍能很好地保持原有模型的视觉外观和形状特征.     

非均匀抽样网格简化

提出了一种考虑视点空间中某些重要视点的非均匀抽样网格简化的新方法,是在借鉴了Garland-Heckbert方法的基础上提出的,是一种考虑外观相似性的简化算法。给出并证明了两个判定边界的定理,为抽样提供了理论依据。在简化过程中,该算法通过采用视点空间中某些重要视点对模型进行抽样,使抽中的顶点对（轮廓附近的顶点对）得到适当保护。该算法除具有Garland-Heckbert方法的长处外,还可以在三角面片数较少的情况下（50多个三角面片）,尽可能保持模型的重要外观特征,给出了计算0－1图像的外观相似性误差的公式,通过该公式对简化结果进行比较,证明提出的简化算法对保持模型的外观特征是行之有效的。最后对该算法的时间和空间复杂性进行了分析。     

基于特征保持的曲面网格简化

为了在简化网格的同时保持曲面网格的特征细节, 提出了一种特征保持的曲面网格简化新方法。首先论证并采用了刻画曲面特征的顶点法向量作为统一度量标准, 推导出了基于顶点法向量变化的折叠代价, 以边折叠法对曲面网格进行简化。实验表明, 该方法既能较好地保持曲面的特征细节, 又能同步对网格的高曲率区和低曲率区进行简化, 具有良好的简化特性; 统一的度量标准也为网格简化过程的实际控制提供了很大的方便。     

视觉特征保持的网格模型简化算法

针对二次误差测度算法存在几何特征消失等缺陷,提出了基于顶点视觉特征度的新的网格模型简化算法。该算法采用半边折叠,通过引入顶点视觉特征度来优化了二次误差测度,从而改变边折叠的顺序,使模型中的突出视觉特征更多的被保留下来。视觉特征度通过顶点平均曲率熵来定义,它反映了顶点中心区域的视觉变化情况。实验表明,该算法高效、可靠、能很好保持模型的视觉特征。     

基于法向量和体积的半边折叠简化算法

当前半边折叠简化算法在简化过程中存在几何特征丢失、简化后网格不光滑的问题,造成简化前后模型外观差距较大,视觉上出现明显失真,因此提出一种基于法向量和体积的半边折叠简化算法。该算法不仅考虑了几何特征,还考虑了网格光滑性,使得简化模型更接近原始模型。实验结果表明,该算法有效保留了细节特征以及网格光滑性,简化效果更优。     

多尺度非均匀渐进网格压缩编码研究

在边折叠网格简化算法的基础上,提出一种多尺度非均匀渐进网格简化算法。该算法不仅简化速度快,而且克服了传统算法在简化模型中网格分布均匀、无法突出模型重要特征的不足之处。该算法在模型的折叠、拐角、凹凸等表达特征的地方,采用的三角形网格面积较小、数量较多;而在平坦等不突出模型特征区域的三角形网格面积较大、数量较少。在简化程度较大的情况下仍然能够保持原始网格的几何特征和视觉特征。由于采用了渐进式多尺度的编码方式,再通过流式传输技术,就可以使采用这种算法生成的模型文件高效、方便地以渐进方式在网络上进行传输。     

保持拓扑和尖角特征的网格简化算法

提出了一种有效的保持拓扑和尖角特征的网格简化算法。由于曲率刻画了模型的尖角特征,该文利用顶点曲率的高斯加权函数对经典边折叠算法的二次误差测度矩阵进行了修正,增强了尖角点对新点位置的影响。鉴于网格的拓扑保持具有重要的工程应用,论述了网格简化中各种可能的拓扑错误,并给出了相应的解决措施。平衡二叉树和半边匹配数据结构的引入,提高了拓扑信息重建的速度。最后,几个网格简化实例显示了该文算法的有效性。     

一种随机采样的特征保持的网格简化算法

提出了一种局部几何特征驱动的随机采样的网格简化算法。该算法首先计算模型中每个三角形的局部几何特征值,根据定义的概率分布函数随机确定每个三角形被选择的概率。然后对选择出的三角形进行三角形折叠,根据折叠前后网格体积变化最小这一准则来确定新生成的顶点的位置。实验证明该算法不仅能使简化前后的模型的体积变化较小,还能有效地保持模型的细节特征。     

支持外观属性保持的三维网格模型简化

对已有的三维网格简化技术进行分析,利用半边折叠操作对QEM(quadric error metric)算法进行改进,提出了一种基于二次误差测度(QEM)的网格简化算法,解决了非连续外观属性在简化过程中的畸变问题.通过分析顶点与非连续外观接缝的关系,得出了一个新的边折叠代价公式,使得外观畸变在简化过程中尽可能地推迟;并且在执行半边折叠时给受影响的三角形找到了合适的替换wedge,避免外观畸变的发生.实验结果表明,该算法保持了QEM 算法的高效性,同时在几何属性和外观属性上都取得了令人满意的简化效果.     

基于QEM以方差作为权值的3D网格模型简化

为了提高3D网格模型的简化速度和简化效果,采用半边结构表示模型,在拓扑重建过程中使用附加的索引表使拓扑重建时间复杂度由O（nlogn）降低为O（n）,在模型简化时,通过计算顶点相邻三角面片法向量的方差来确定顶点的重要度,并将其作为权值加入到Garland的二次误差测度公式QEM中,起到了很好的简化效果。与经典的Garland算法相比采用半边结构能直接获得邻接关系,加快了模型简化速度。在处理边界时对边界情况进行详细分类,既提高了简化速度又保留了模型外观。     

一种新的边折叠网格模型简化算法

在边折叠简化方法的基础上,提出一种用体积变化的平方作为误差度量的三角网格简化算法。算法中引入三角形法向约束因子的概念,并把它嵌入到边折叠误差矩阵中;能够自适应地分配简化网格的疏密,保持更多的模型几何特征。实验表明,该算法简化误差低,模型视觉质量高,简化效果较好。     

基于曲线曲率的网格简化方法

网格简化是科学可视化和虚拟现实领域中的一个重要研究方面。细节是模型的重要组成部分,而顶点的法向量是描述模型细节的一个重要参数,在网格简化中,为了在保持模型的全局特征的同时也能较好地保持模型的细节,提出了一种采用曲率加权的二次误差作为简化代价的方法,该方法基于二次误差(QEM)简化方法,在代价函数中引入了顶点法向量的变化率,即顶点的离散曲线曲率,从而使得网格简化后模型的细节能够较好地保留。此外,为了在网格绘制上获得良好的视觉效果,采用了三角形平均法向量作为顶点法向量来进行处理和显示。实验结果表明,与单纯采用二次误差(QEM)作为代价函数的简化方法相比较,新方法能够在同等的简化率下更好地保持原有模型的固有特征,并具有良好的视觉效果。     

基于二次误差度量的大型网格模型简化算法

针对传统网格模型简化算法无法处理尺寸大于内存容量的网格模型的问题,提出一种改进的基于二次误差度量的大型网格简化算法.在经典二次误差度量(quadric error metric,QEM)算法的基础上,改进算法引入顶点法向量夹角与边长作为权值,以及基于八叉树的模型划分策略.实验结果表明,该算法能够完成大型网格模型的简化,并且在简化过程中很好地保持了原模型的细节特征.     

基于形状的三角形折叠简化的研究

三角网格模型需要大量的信息来记录点,边和面之间的连接关系,对于复杂模型需要大量的存储空间.所以三角网格模型的简化对于存储,处理,传输,以及实时绘制有着重要的意义.从三角形折叠算法为基础,提出了一种新的基于三角形形状的三角网格简化算法,从而避免了不规整三角形产生的“凸锐”现象.该算法以网格表面的加权为依据,对三角形面片执...     

基于体积误差的三角形收缩网格简化算法

本文提出了一种基于体积误差的三角形收缩网格简化算法。根据体积误差方程和指定的体积误差门限,通过计算体积误差的最小值把对应的三角形收缩到一点,从而简化了表示物体模型的三角形网格。实验结果表明,这种算法简化效果好、效率高,误差可以控制。