渐进网格简化模型的改进算法

渐进网格模型可以用于层次细节的实现、三维网格的简化及重建等.改进并实现了一种渐进网格生成算法,针对渐进网格在简化和重建过程中各边权值计算中出现的误差,给出一种改进的权值公式,以便更精确地确定各边的优先级.同时针对简化过程中,各个块之间会出现裂缝,提出裂缝消除的方法.实验结果表明,该方法可以有效的简化模型,以满足用户的需求并提高效率.     

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。     

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。     

保持外形特征的网格简化算法

目前许多网格简化算法在大幅度减少算法简化时间的同时,忽略了模型简化后的仿真质量。为此提出一种基于外形特征保持的网格简化算法：依据顶点坍塌值由小到大的次序将顶点排入网格简化优先队列中;每次选择队首顶点向其折叠点合并,并且更新队列中受影响的顶点信息,再对队列重新排序。此算法数据结构存储简单,大规模简化后的模型仍然较好保持了原模型的视觉特征。     

保持细节特征的带纹理模型的高质量简化算法

针对大多算法在简化率较大的情况下易丢失模型细节特征的问题,引入顶点尖锐度的概念,并基于QEM（quadric error metric）折叠代价给出一种改进的折叠代价,能更多地保留模型的细节特征;同时针对大多简化算法不包含纹理处理的问题,引入纹理变化因子,更多保留纹理的细节部分。在简化的基础上,还提出一种网格局部优化算法,解决简化后网格质量不高的问题。实验结果表明,该算法不仅可以保持模型的细节特征和纹理的完整性,同时得到的模型网格质量高。     

基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法

为了提高网格简化的图像质量,提出一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。在代价函数中引入顶点离散曲率,通过将代价函数作为顶点对的权值来控制顶点对合并次序,更好地保留了原模型的细节特征,同时修改模型特征点与特征线的权值,使得简化过程中原模型的特征点与特征线能够较好地保留。经实验对比与分析表明,该算法有效地提高了图像质量且能很好地保持原模型的图形特征。     

基于边优化的三角网格简化算法

在渐进网格算法的基础上,提出一种新的基于边优化的三角网格简化算法。在该方法重建出的多分辨率模型表面上,模型的细节层次呈连续分布,并且能跟随视点位置的变化发生动态变化。实验结果表明,该算法运算速度快,显示效果较好,能有效支持细节层次模型的表示。     

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.     

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。     

四边形网格的去边细分方法

提出一种四边形网格细分算法：每细分一次四边形网格,其数目增加为原来的两倍,细分二次结果相当于一次二分细分和一个旋转．该算法采用三次B样条张量积的形式,其生成曲面在规则点具有C^2连续性,在非规则点具有C^1连续性．由于该细分算法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,适合于3D图像重构及网络传输等应用领域。     

支持快速恢复的可逆递进网格及其生成方法

递进网格是一种有效的连续多细节层次模型的表现方式.该文提出了一种新的递进网格模型, 具有无二义性、恢复速度快和支持多种类型的网格等特点.文章还给出了支持这种网格模型 的网格简化处理方法.     

大型网格模型简化和多分辨率技术综述

网格简化和多分辨率绘制是2种对于提高绘制性能非常有效的技术,但对于大型网格模型,这2种技术的设计和实现本身也存在诸多难点.文中综述了大型网格模型简化和多分辨率技术的研究进展,首先分析和比较基于网格分割、基于外存数据结构和基于流式策略的大型网格模型简化方法,然后介绍和比较大型网格模型多分辨率表示的设计、构建和绘制技术.最后总结并展望了该研究领域的发展趋势.     

基于渐进网格的复杂模型简化算法

在某些应用领域中,常会遇到一些较为复杂的模型。处理这些模型时,在显示、硬件需求等方面会遇到些困难。为了缓解这些困难,阐述了一种基于渐进网格的简化方法。经过多分辨率分解之后,复杂模型被表示为一个低分辨率网格,同时记录下相关的细节。通过该方法,可以很好地简化复杂模型以满足用户的需求并且效率也能被提高。     

一种辐射度全局光照网格模型的简化方法*

全局光照模型计算通常将环境中的表面分解得足够细,以精确地捕捉由于物体间相互遮挡所引起的阴影效果及其他一些光照效果.因而,一个复杂场景经全局光照计算后,其模型复杂度远远超出了当今图形工作站的实时绘制能力.给出了一种辐射度全局光照网格模型的简化方法.算法首先根据辐射度计算的特点以及人眼的视觉特点,提出以辐射度最大相对变化值为准则,以面片合并法实现全局光照网格模型的第1步简化,将原辐射度全局光照网格模型简化为能量相对变化在用户定义误差范围内的一些超面区域.然后利用顶点删除法实现超面区域边界的简化,进一步加大原网格模型的简化程度.试验表明,这种算法不仅能有效地简化辐射度全局光照网格模型,而且能较好地保持原光照网格模型的特征.     

特征点标注与聚类的三维模型信息隐藏算法

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击问题,提出一种新的基于特征点标注与聚类的隐藏算法。首先对三维模型进行边折叠操作,对其全部顶点进行标注排序;其次,利用局部高度理论和Mean Shift聚类分析算法对标注排序后的顶点进行能量划分;最后,利用Logistic混沌映射置乱和遗传算法对隐藏信息和载体信息进行优化匹配与修改,实现信息的最终隐藏。隐藏区域的数据按照能量权重进行了全局和局部的标注与筛选,有利于算法的鲁棒性和不可见性。实验结果表明,与基于三维内切球和轮廓标注的三维模型信息隐藏算法相比,该算法抵御单个或联合攻击的鲁棒性有明显的提高,且具有几乎相同程度的不可见性。