一种基于单层包络控制的三角形网格简化算法

三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.对于复杂物体的三角形网格模型,如人脸及人的各种器官的三维几何模型、各种动物的三维几何模型,其庞大的数据量给存储、传输以及渲染等方面带来了很大的困难,因而三角形网格模型的简化成为了当前国内外计算机图形学领域中的一大研究热点.本文在研究总结已有算法的基础上,提出了一种采用单层包络控制的三角形网格简化算法.该算法对Cohen提出的包络构造方法进行了改进,采用一维搜索中的二分法来逼近最佳偏移值,并且采用内层单包络来控制简化误差,从而有效地改善了算法的性能.实验结果表明,采用本算法简化的三角形网格模型,不仅可大大地减少三角形面片数,而且有一个较低的算法时间复杂度.     

基于面删除的四面体网格简化新算法

如何简化大规模数据集的几何和拓扑形状以便达到实时显示和绘制的目的,已经越来越引起人们的重视.本文提出一种基于面删除的四面体网格简化新算法.通过对网格中的所有三角形定义其删除的优先级别,删除优先级别高的三角形,以简单的几何删除操作来达到四面体网格简化的目的.和已有的方法比较起来,本方法的特点是每一步都有比较高的删除比例,每一次三角形的删除操作可以达到至少8个(2个面邻接四面体,至少6个边邻接四面体)四面体删除,测试模型中最多可以达到13个四面体的删除.本算法保持了边界节点和网格简化后的一致性.     

基于帕斯卡三角形变换的矩计算

本文提出单项式计算的帕斯卡(杨辉)三角形变换方法,给出帕斯卡三角形变换实现的systolic结构和快速计算矩的串行及并行算法.对于二值图象,新算法具有计算代价低、对求解矩的阶数没有限制、易于软硬件实现以及单项式计算与输入图象无关等优点.     

三角形网格的分块DCT压缩

在现有的代表性三角形网格压缩方法中,先采用一定的网格遍历方法来压缩连接信息,同时用遍历路径上的相邻顶点来对每个顶点的几何坐标进行预测,以压缩几何信息.其主要缺点是只利用了遍历路径上的相邻顶点来进行预测,并没有充分去掉顶点间的相关性.其实在空间中一定局部范围内,所有顶点的坐标间都存在着一定的相关性,这些顶点虽然在空间上相邻,但并不一定在遍历路径上相邻.和图像压缩标准JPEG的思路类似,本文提出一种新的基于分块DCT的网格几何信息压缩方法.先将网格划分成很多基本同样大小的块,利用每个块内的所有顶点按遍历次序排列成一维序列后,坐标呈周期性分布的事实,采用一维DCT变换来去除块内顶点间的相关性.实验表明,分块DCT方法取得了较好的几何信息压缩性能.     

基于视觉效果的网格简化方法研究与QEM算法实现

由于计算机在处理大规模三维网格的过程中会出现严重的延迟,影响场景显示的视觉效果,主要研究了以视觉效果为首要条件的三维网格模型简化方法及QEM算法。首先,对网格简化方法进行了分类;其次,给出了网格简化的误差评判方法;最后,基于OpenGL,采用顶点对收缩方法,并结合QEM算法进行了实现。模型简化了93.7%时,仅用时111.78 ms,同时保证了输出网格的视觉效果。     

三维激光扫描数据的网格简化

针对三维激光扫描仪获得的彩色人头数据集压缩问题,提出了基于区域分割的顶点合并网格简化算法。该算法分为区域分割和网格简化两个阶段。在对三维彩色人头数据集进行区域分割的基础上,把网格点分为：区域边界点（在顶点合并操作中,它只能与边界点合并）和区域内部点,然后根据区域加权的误差评价函数进行网格简化。实验表明,该算法压缩比高,网格简化质量好。     

一种三角形网格空洞修复算法

无线传感器网络由大量传感器节点组成,在网络初始化时节点随机部署在目标区域中,导致某一区域未被覆盖而形成覆盖空洞.针对目标区域中存在覆盖空洞问题,设计了一种基于三角形网格的无需地理信息的空洞探测算法ATN和空洞修复算法TNR.利用ATN算法检测节点与其邻居形成的三角形网格是否被完全覆盖,TNR算法以ATN算法理论为基础,向三角形网格中添加节点使目标区域完全覆盖.理论与仿真实验分析表明,ANR算法能够探测出目标区域中所有空洞,TNR算法在部署密集的传感网络中能够快速完成空洞修复.     

面聚类网格简化新算法

三维物体表面重建广泛采用三角网格方法,密集的数据采样可以重建出精确的三维表面,但是庞大的数据量不利于多分辨率三维实时显示和三维物体网络传输,因此三维表面网格简化是迫切需要解决的问题之一.近年来表面简化问题得到了广泛地研究.本文提出基于面聚类的网格简化新算法,通过最小化最大类内距离算法进行面聚类实现区域划分,然后提取区域特征,进而根据特征点和边对区域进行受限三角剖分.实验说明本文提出的面聚类网格简化算法在保持三维表面几何拓扑特征的基础上取得了很好的简化效果.     

局部包络片控制误差简化三角网格模型

利用内外包络控制三角网格模型简化误差是一种可行的方法.但构造整个模型的内外包络需要花费较多的时间,且每次简化操作时也会进行大量重复的三角形相交检测,使算法效率下降.针对这些问题,本文提出了局部包络片控制误差的思想,即每次简化操作仅利用相关部分的包络来控制误差.算法采用三角形收缩操作简化模型,当原始模型上的一个三角形被选中,并尝试进行收缩操作时,先构造其对应的局部包络片;在该三角形收缩后,原来与之相邻的三角形将发生形变,若这些形变后的三角形位于局部包络片之间,则认为此次三角形收缩操作可以接受,否则予以取消.实验结果表明,局部包络片保持了良好的误差控制效果,且由于构造简单,很少发生自交现象,减少了三角形相交检测次数,提高了计算效率.     

基于纹理分割的纹理模型简化

针对带纹理模型简化出现的纹理拉伸和扭曲问题,提出一种基于纹理分割的网格简化算法。化简之前,对模型纹理图片进行分割预处理,根据纹理边界将模型分成多个部分分别进行简化。在简化中,保持边界边不变,依据折叠代价阈值约束简化边与不简化边。折叠代价中考虑了模型的特征,使简化后的模型能很好地保持模型的特征结构。简化完成后,按照新顶点坐标重新计算纹理坐标,进行纹理映射。实验表明,由于单独对每个纹理块进行操作,很好地减少了纹理的拉伸和扭曲,简化算法也较好地保持了模型的几何结构。     

一种大规模地形简化的算法

在地形可视化领域,实时绘制复杂地形场景的最有效工具是LOD技术。结合四叉树数据结构与不规则三角网数据结构的优点,提出一种混合数据结构的地形简化算法。算法通过使用不同的误差阈值,实现了视点相关的地形简化。同时通过有效的误差控制原则,解决了不规则三角网分块之间的拼接问题,消除了地形裂缝。实验结果证明了算法能高效地生成地形的连续多分辨率模型,实现地形场景的平滑绘制。     

基于空间自相关的地形建模简化研究

针对基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据的大规模三维地形简化问题,提出了基于空间自相关理论的地形建模简化方法。该方法考虑地形坡度这一表达地形特征关键因素,以地貌特征区域相似与高程数据相关性为依据,对地形数据进行聚类分析,获取区分地形的特征值,在此基础上采用基于倾斜度的距离加权法计算中心点的高程值,生成新的网格进行地形构建。实验结果表明,该方法一定程度上降低了数据规模,减少了相对误差,同时较好的保持了地形特征。     

基于圆半径动态调节的网格划分算法

利用圆半径的动态调节算法划分散乱数据点生成三角形网格,通过调节圆半径的大小来控制生成曲面的质量,易于实现,但算法不擅长处理实体表面存在的台阶边缘。采用将空间数据点转化成二维图像并分区域,在每个区域内划分三角形网格的方法来解决这个问题。通过对比实验结果,重建效果良好,对台阶边缘具有较好的处理能力。     

基于相对点矩的SAR图像匹配算法

为了解决景象匹配导航系统中图像存在旋转误差以及遮档问题,提出了一种基于相对点矩的SAR图像匹配算法.Harris角点提取算于结合亚像素精确定位算法可以获得高精度的特征点坐标,而Hu不变矩具有平移、旋转、缩放(RTS)不变性,结合两者优点,本文首次提出了相对点矩的概念.相对点矩同样具有RTS不变性,可以实现任意旋转角度下...     

基于指数矩的图像描述

论证一种基于T指数构建的圆谐?傅里叶矩——指数矩（ EFMs）,分析其定义原理及其与基于三角函数构建的圆谐?傅里叶矩的关系,验证指数矩作为一种正交不变矩所具有的多畸变不变性质。通过在Matlab软件平台上进行的仿真实验,证明了指数矩的旋转、缩放不变性,得出了指数矩作为一种高度浓缩的图像特征,无信息冗余,抽样性能好,抗噪声能力强,与其他矩相比更适用于多畸变不变图像描述和识别的结论。