距离加权的二次误差测试网格简化算法

文中针对现有的均匀三角网格简化算法在显示质量上的不足,提出了根据网格顶点到视点的距离,使用加权的二次误差测度算法进行顶点对折叠、简化、该方法能根据视点位置简化网格,产物符合观察需要的网格;还将距离加权用于视窗裁剪,得到视点相关的网格模型,并对该算法的优点及存在的问题作了分析。     

基于二次误差测度的递进网格简化算法

给出一种基于递进网格和二次误差测度的快速简便的算法来简化带属性的网格模型.该算法通过分别建立几何和颜色属性的二次误差测度来计算几何和颜色属性误差,边折叠是根据某种误差测度将候选的边按照折叠代价排序,每次取代价最小的边进行折叠操作.应用实例表明,该算法既能有较好的简化效率,又能保证简化对初始模型在几何和颜色信息方而尽可能的近似.     

基于二次误差测度的车身网格简化算法研究

在车身逆向设计中,点云数据预处理后形成的拓扑网格数据庞大,导入三维软件中进行处理时,对计算机显示、分析、存储、传输等造成很大负担。该文研究了车身曲面重构过程中基于二次误差测度的边折叠网格简化算法。该算法将点到相关平面距离的平方和作为误差测度,进行多次选择性边折叠,实现网格有效简化。采用VC++6.0编程实现了该算法,实验表明, 算法稳定可靠, 效率较高,简化效果好。     

基于PM算法的网格简化改进算法

针对传统网格简化算法在对边界顶点和边界边、累进网格二义性以及网格拓扑关系有效保持等的处理所存在的不足进行了相应的改进,改进的网格简化算法能有效保持网格模型的形体特征,消除累进网格的二义性,提高网格简化质量。针对折叠误差进行排序问题,采用最小堆算法,提高算法的时间效率。实验结果表明,该算法能产生高质量的网格,具有较高的执行效率。     

基于特征保持的三角形折叠网格简化算法

针对模型简化过程中出现的特征细节丢失、简化结果过于均匀等问题,文中基于特征保持提出一种改进的三角形折叠网格简化算法。简化前对原始模型中的三角形预分类,简化中以二次误差测度度量简化过程,以三角形狭长度、局部区域面积以及局部区域尖锐度控制三角形简化顺序,对边界三角形和内部三角形采取不同的简化策略,以此保持模型特征和降低算法复杂度。本算法在Visual c＋＋6．0开发环境下,结合OpenGL编程语言实现。实验结果表明,改进算法采用延迟简化特征区域及形状好的三角形的方法,有效地保持了模型原始特征,且简化速度较快。     

一种边折叠三角网格简化算法

针对目前自动网格简化算法在大规模简化时往往丢失模型重要几何特征的问题,该文提出了一种改进的边折叠三角网格简化算法。在Garland算法基础上引入三角形重要度概念,并加入到误差测度中,使得二次误差测度不仅能够度量距离偏差,而且能够反映模型局部表面几何变化。实验结果表明新的算法在保持二次误差测度快速特点的同时,使得简化模型在较低分辨率下能够保持更多的重要几何特征,有效地降低了视觉失真。     

结合边分割的改进二次误差测度算法

为了有效解决二次误差测度算法(quadric error metrics, QEM)容易产生异常三角面、失去局部特征、几何结构异常等问题, 提出一种结合边分割的改进二次误差测度算法(quadric error mactrics with edge splitting, ESQEM). 该算法添加顶点高斯曲率作为边折叠代价之一, 通过参数调节模型特征保留情况; 添加边长查询机制, 对细长三角面进行边分割操作. ESQEM算法能有效维护网格模型高曲率区域特征、保持网格几何结构、消除狭长三角面, 简化后的模型有更好的视觉效果, 高简化率下的简化精度更高.     

基于顶点重要度的保形网格简化方法研究

为解决许多网格简化方法不能很好地保持模型的重要几何特征问题,提出基于顶点重要度和三角剖分的边折叠简化算法.算法通过特征因子加权顶点重要度作为边的折叠代价,定义法向量夹角因子,控制边的折叠顺序;在折叠过程中对边界特征区域进行冻结处理,以保持模型总体轮廓特征;采用边中点折叠和边邻域网格重建方法完成折叠操作.实验结果表明,模型在大规模简化后,该方法能较好地保持模型的几何特征.     

一种均衡代价的网格简化方法

由于移动设备要求计算量小,一些经典的算法保形效果好,但计算量大,不太适合移动环境;而通用取中点的收缩方法虽然非常简化,但保形性不好。设计了一个在保持模型外观的基础上对网格模型进行简化和简化后的模型恢复的完整算法。首先设计了综合平均曲率大小和曲率变化量大小的特征保留折叠代价策略。平均曲率大小是利用边的两个顶点所邻接三角形片的两两法向夹角的平均值来计算特征保留折叠代价队列;同时考虑到存在的一些特殊情况提出加入曲率变化量来判断特征片面的特征保留策略。为了避免综合判断带来的计算量的增加,所设计的平均曲率代价和曲率变化量代价均是同一个Cost函数的线性组合。此外,还设计了基于权重代价的在折叠边上快速计算该边的收缩点位置的有效方法,基于Cost函数的线性计算,由于Cost函数在整个算法中可重复利用,因此在没有增加计算量的情况下又提高了保形性,在计算效率和简化质量两者之间取得了一个均衡。实验证明,该算法可以在保持模型外观的同时有效地降低模型规模并计算量较小,适用于计算能力低的移动设备运算环境。     

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.     

一种基于二次误差测度的三维累进网格生成算法

研究了一类三维累进网格生成算法,在网格分辨率固定的前提下,以期获得较高质量的三维模型;基于二次误差模型,提出了基于累进网格生成的改进算法;引入了边界约束条件,提出了二阶邻域指标。实验证明,该算法输出的模型质量优于文献中的算法。     

三角网格简化过程中属性问题的研究

在计算机视觉、计算机仿真、网络传输中,经常遇到带有颜色、纹理等属性的三角网格模型的简化问题.提出一种基于边折叠和改进二次误差测度的快速简便的算法来简化带属性的网格模型.在Garland算法基础上引入边重要度概念,并加入到误差测度中,使得二次误差测度不仅能够度量距离偏差,而且能够反映模型局部表面几何变化.实验结果表明,该算法既能保证简化模型同初始模型在几何上尽可能相似,又能较好地保留初始模型的颜色、纹理等属性信息.     

基于代价函数三角网格模型动态简化的研究

模型简化是解决复杂三维模型存储、传输、实时绘制与硬件处理能力的局限性之间矛盾的主要方法。介绍了三角网格模型简化相关技术和算法。目前基于边折叠的三角网格模型简化算法边折叠计算复杂,没有有效进行动态简化,结合Garland的二次误差度量算法和Hoppe的累进网格算法,提出了基于代价函数的三角网格模型动态简化算法。     

基于顶点度的模型简化算法

针对基于二次误差度量的边收缩算法在计算大度顶点误差度量时计算量大,且收缩该类顶点关联边时易使关键点发生偏移而引起模型变动过大、简化不够准确的问题,提出了基于顶点度的模型简化算法.该算法不但提高了模型的简化质量,而且加快了模型的简化速度.     

基于二次误差的点云配准算法

提出了一种基于二次误差的特征描述子,该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷,主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性,然而该类方法对于尺度较大的旋转表现并不好,为此将二次误差特征描述子作为高斯混合模型的局部特征优化了高斯混合模型较大旋转中的配准效果,并提出基于双特征的配准策略优化了单一特征的缺陷。通过实验与鲁棒的ICP(iterative closest point)以及流行的基于特征的配准算法在配准效率和配准精度方面进行对比,效率是鲁棒性ICP的3～4倍。在大尺度的旋转中提出的算法具有良好的鲁棒性并且优于大多数流行的算法。     

基于边收缩的快速网格简化算法

根据Garland的QEM算法提出了一种快速的网格模型简化算法。算法使用顶点权值来表示顶点的重要程度,顶点权值可以将收缩的边所影响的范围控制在较小的区域内;顶点的权值被存储在一个优先权队列中并且利用优先权队列来控制边收缩的顺序,顶点的优先权队列所存储的元素比较少并且易于维护。该算法实现容易、执行速度快。     

一种改进的基于形状特征保持的QEM简化算法

针对二次误差测度（QEM）简化算法对机械、建筑等CAD模型简化时存在的形状特征容易丢失的不足,提出了一种改进算法。该算法在检测出模型表面的分界轮廓曲线后,将各组成边分成四种类型,并按照尽量避免轮廓曲线上的边被折叠的原则,对各类边采用不同简化策略进行简化。实验结果表明,算法在形状特征保持方面具有较好的效果。