离散三角网格模型顶点法矢量估算

提出一种新的三角网格模型顶点法矢估算方法,采用以三角网格顶点一阶邻域三角形的形状因子与顶点到三角形质心距进行综合加权的方法。同时指出：在同等三角网格曲面,随着三角网格划分精度的提升,网格顶点法矢估算精度有增大趋势;在同等网格划分精度条件下,对于平均曲率小以及平均曲率变化率小的三角网格模型,其网格顶点法矢估算精度也有增大趋势。实例计算和误差分析表明,该方法的计算结果更为精确合理。     

基于形状修正的三角网格模型顶点法矢估算方法

为了提高三角网格模型的顶点法矢计算的准确度和稳定性,提出了一种改进的基于三角形形状修正的法矢估算方法,并首先对具有代表性的5种顶点法矢估算方法进行了分析,通过比较各估算方法在顶角、面积等权重方面的处理特点及存在的缺陷,提出了一种评价因子对三角形形状质量进行量化,且在理论上给予了证明;然后据此对顶点法矢估算方法进行了改进;最后利用规则和不规则的二次曲面网格模型进行了实验验证,并以顶点法矢误差的算术平均值和标准方差来分别评价各种估算方法估算结果的准确度和稳定性。实验结果证明,该新方法较其他估算方法估算的顶点法矢精度更高,稳定性更好。     

凹多边形的矢量-三角形法自动识别与剖分

凹多边形的三角剖分及其后续填充处理，在计算机图形学及地学问题三维建模领域有着广泛地应用，文中在总结已有的凹多边形识别技术基础上，提出矢量－三角形法。利用矢量－三角形法，先定位凹多边形凹点，再判断其为单域凹多边形还是自相关凹多边形，然后采用构造以凸点为顶点的三角形并层剥去的方法，有效地实现了凹多边形的三角剖分及其后续填充处理。     

一种基于带噪声的三角网格模型的光顺算法

为了去除三角网格模型中的噪声,提出了一种基于均值漂移的特征保持的网格光顺算法。该方法在对模型中的三角形的法向量进行滤波的基础上鲁棒地计算了顶点的法向量,利用均值漂移方法自适应地聚类出顶点的邻域。结合顶点间几何特征的相似性,将改进后的双边滤波算子应用于顶点的位置更新,从而完成模型的光顺。实验结果证明了网格光顺算法的有效性。利用这种网格算法,可以达到光顺带噪声的三角网格模型的目的,并在光顺的同时,有效地保持了模型中原有的特征。     

基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法

传统的立体图像编码方法多采用基于块的视差补偿算法,但这种算法不能更为准确地估计视差矢量,在低码率时重建图像的块效应比较严重．提出了一种新的基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法,该算法首先对参考图像进行自适应的三角形网格剖分,然后对三角形顶点在目标图像中进行视差矢量估计．利用三角形模型和6参数仿射变换计算三角形内部各点的视差矢量,并产生残差图像．结合实验统计对文中算法产生的残差图像进行了分析,采用嵌入式DCT算法编码残差图像．从实验结果看,文中算法视差矢量估计的准确性较传统算法提高了10％左右．在相近比特率下,平均PSNR大约提高1dB．     

一种新的用于立体图像编码的视差估计算法

视差估计是立体视觉和立体图像编码领域的研究重点，其估计的准确程度直接影响编码的精度和效率．该文在研究传统估计算法的基础上，提出了一种新的带极线约束的DT基立体图像视差估计算法．该算法首先把立体图像中的左图像作为参考图像，用DT网格进行描述．然后，利用极线约束条件在右图像中估计出各三角形顶点的对应点，整个估计过程要求DT结构保持不变．通过估计出来的对应点计算出这些顶点的视差矢量，再用六参数仿射变换估计出三角形内部各点的视差矢量．编码时，只需编码各顶点的视差矢量．从实验结果看，这种新算法同传统的“块”匹配视差估计算法相比，视差矢量的估计更加准确，视差图中主要物体的轮廓更加清晰，有利于进一步的物体分割．     

多边形和多面体顶点法矢的数值估计

证明了两个定量，定理1揭示了三点多边的外接圆在中点处的法矢与两个边界法矢的关系；定理2揭示了四面体外接球面在中点处的法矢与三个相邻三角平面的法矢量的关系，给出了一个判别二维多维边形和三维多面体顶点法矢计算方法优劣的准则，在此基础上，提出一种用于估计三维多面体顶部的法矢量的计算方法，两个例子说明文中给出的准则和算法的合理性和实用性。     

体积平方度量下的特征保持网格简化方法

提出了一种基于体积平方度量的三角形折叠网格简化新方法.新方法通过极小化误差目标函数简化三角形网格.简化误差定义为三角形简化后产生的网格模型平方体积变化,并以三角形几何形状因子和法向因子作为约束.简化误差的表示形式为一个二次目标函数,因此,每次简化后三角形网格的新顶点是一个线性问题的解.与目前简化效率最好的QEM方法相比,新方法不增加算法复杂度.如果被简化的三角形是强特征三角形,则用其高斯曲率最大的顶点作为新顶点,以保持原始模型的细节特征;对于非强特征三角形,新顶点用极小化折叠误差确定.对于边界三角形,新顶点的位置由不同于内部三角形的方法进行计算,保持了网格的边界特征.最后用实例说明新方法的有效性.     

基于高斯曲率的三角网格模型简化的研究

针对三角网格模型简化中的相关问题进行了研究并设计出了相应的算法。三角网格的简化过程包括网格删除和网格重建两个过程。在网格的删除中,通过顶点的高斯曲率对其分类,如果三角形的三个顶点属于同一类,则对该三角形及其邻接三角形进行删除。在网格重建中,重点是新顶点的定位。首先,将新顶点定位在该三角形的重心上,然后,通过它的邻接点对其定位进行优化,最后,以两个实例进行探讨,实现对不同三角网格的验证,并以原始网格模型与简化后的网格模型进行对比说明本研究所得的简化网格模型即有效地实现了三角网格模型的简化,又保持了原有三角网格模型的基本特征,达到了令人满意的结果。     

基于邻域相似性的三角网格光顺算法

为了提高三角网格模型的质量,满足模型后续处理的要求,提出了一种基于邻域相似性的网格光顺算法。类比图像像素的灰度值,首先构造顶点的双边滤波微分算子,作为其几何灰度值;然后计算顶点邻域之间的相似性,作为顶点几何灰度值的权值,并对顶点的邻域顶点的几何灰度值进行加权平均,得到该顶点的最终几何灰度值;最后将顶点沿着其法矢量方向移动几何灰度值大小的距离,得到光顺后的三角网格模型。实验证明,该算法在光顺模型的同时有效地保持了网格的几何特征。