一般多边形网格模型的几何压缩方法

使用Face Fixer方法对由一般多边形网格构成的三维模型拓扑信息进行了压缩，采用3阶自适应算术编码进一步提高压缩比，通过把顶点位置坐标变换到局部坐标系中，结合量化、平行四边形顶点坐标预测以及算术编码来实现三维网格模型几何信息的压缩，在几何模型质量基本没有损失的情况下，获得了很好的压缩性能。     

一般多边形网格的几何压缩

提出一个通用的一般多边形网格的几何压缩算法，针对目前三维拓扑压缩算法大都仅适用于三角网格的现状，在巳有算法的基础上，进行了有效的推广，使得对于包含任意边数多边形的网格都可以进行有效的压缩编码；另外，根据多边形网格任一多边形中的各个顶点共面的特性，提出一种顶点坐标压缩方案，该方案与上述拓扑压缩算法有机结合可以显著地减少一般多边形网格数据在网上传输所需的带宽；最后，对编码过程产生的输出流进行流程编码与算术编码相结合的混合压缩编码，从而进一步提高压缩比。     

基于集群机并行绘制的三角形条带压缩

提出一个适用于集群机并行绘制的三角形条带数据压缩框架--视点连贯性的分片条带压缩(VCPSC),有效地克服了传统几何数据压缩算法存在的问题.VCPSC包括3步核心算法:基于空间和法向连贯性分片方法;基于同心圆全局路径控制的三角形单条带化;ETSC三角形条带压缩算法.通过把每个压缩的三角形条带映射为一个支持随机存取的虚拟三角形,VCPSC实现了几何模型压缩域的基于视点的归属判断和分片随机存取.实验结果表明:VCPSC有效地改善了集群机绘制性能.     

三维面模型的几何压缩技术综述

随着应用需求的增长,三维模型的规模和复杂度急剧增长,给模型的存储和在有限带宽的网络上传输带来了很大的困难.因此,研究空间需求小、适合于计算机网络传输的三维模型的表示方法具有十分重要的意义.三维模型的压缩主要包括拓扑压缩和几何压缩.由于压缩数据中的大部分是几何压缩数据,因此已发展了许多几何压缩方法,以提高模型的压缩效率.为使相关的学者和工程技术人员较好地了解几何压缩技术,本文对这方面的工作进行了较全面的介绍.本文首先介绍了几何压缩的基本流程及几种几何压缩方法的分类原则,然后将几何压缩技术分为基础压缩方法和经过模型变换的压缩方法两大类并分别进行详细的介绍,讨论了各个方法的特点,最后结合我们自身的工作认识对几何压缩技术进行小结和展望.     

基于可变模版的三角网格拓扑压缩

针对三角网格模型的拓扑信息。提出了一种高效压缩方法.不同于以往的单纯利用算术编码或霍夫曼鳊码对遍历三角网格生成的拓扑流进行编码压缩,根据三角网格模型(特别是规则三角网格模型)的特点,自适应地提高编码过程中对当前编码字符发生的预测准确率,实现对三角网格模型的拓扑信息的高效压缩.算法首先遍历三角网格模型,得到操作符序列;然后对得到的操作符序列的每个操作符作模版可变的自适应算术编码.在编码过程中,根据当前编码字符的前一个操作符、三角网格模型的特点以及网格遍历方法为当前编码操作符计算一个模版,在这个模版中,预测准确率高的操作符用较短的二进制串表示.根据当前编码操作符的可变模版,可以得到该操作符的二进制表示,并对这个二进制表示的每个比特作自适应算术编码.该方法是针对流形三角网格模型的拓扑信息作单分辨率的基于面的无损压缩,可以得到很好的三角网格拓扑信息的压缩结果,其压缩比甚至比拓扑压缩领域压缩比方面最好的TG算法的压缩比还要好.     

基于小波变换的非渐进网格压缩

为了取得较好的三角形网格压缩性能，提出了一种基于小波变换的三角形网格非渐进压缩方法。该压缩方法先利用重新网格化来去除大部分连接信息，然后利用小波变换的强去相关能力来压缩几何信息。在进行重新网格化和小波变换后，再按一个确定的次序将所有的小波系数扫描为一个序列，然后对其做量化和算术编码。另外，对重新网格化得到的自适应半正规采样模式，还设计了一种自适应细分信息编码算法，以便使解码端知道每一个小波系数应该放置在哪一个顶点上。实验表明，用该压缩方法对由三维扫描仪获取的复杂网格进行压缩，取得了比Edgebreaker方法明显要好的率失真性能；10比特量化时，压缩倍数在200倍左右，为Edgebreaker方法的2倍多。     

应用哈密顿回路的三角网格拓扑压缩

为进一步优化三角网格的拓扑编码压缩率,提出一种高效的三角网格无损拓扑压缩算法.与已有的拓扑压缩算法对三角网的遍历顺序不同,该算法沿哈密顿回路对网格进行以面为单位的拓扑压缩,可以仅用HETS共4种操作符表示原始网格的拓扑信息,降低了操作符序列的熵;此外,利用序列中各操作符的相互关系对操作符成对进行组合熵编码,缩短了操作符序列的长度,实验结果表明,较当前各类拓扑压缩算法,文中算法处理各种三角网格模型获得的压缩率有很大降低,     

基于模版的三角网格拓扑压缩

提出一种基于面的高效三角网格拓扑压缩算法.该算法是单分辨率无损压缩算法,是对Edgebreaker算法的改进:在网格遍历部分,通过自适应网格遍历方法使非常影响压缩比的分割图形操作尽可能少;在熵编码部分,为网格遍历后得到的每个操作符各设计一个模版,根据模版确定该操作符的二进制表示,然后采用自适应算术编码方法压缩该二进制表示得到最后的压缩结果.与网格拓扑压缩领域中基于面的最好的算法得到的压缩比相比较,该算法得到的压缩比有很大提高.     

基于上下文的网格拓扑压缩熵编码方法

提出了一种普遍适用于网格拓扑压缩的高效熵编码方法.不同于以往的单纯利用算术编码或Huffman编码对遍历网格生成的拓扑流进行编码压缩,对这些拓扑流的每个符号先计算其Huffman编码,然后采用基于上下文(已编码序列的倒数第2个符号作为上下文)的算术编码方法来编码其Huffman值,从而实现对网格模型拓扑信息的有效压缩.实验结果表明,熵编码方法普遍适用于各种网格拓扑压缩方法得到的拓扑流的压缩,其压缩结果普遍高于拓扑流序列的熵值——绝大多数拓扑压缩算法各自最好的压缩比.     

基于上下文算术编码的非三角网格拓扑压缩

网格拓扑压缩方法是计算机图形学的基础算法。该文方法是单分辨率,主要针对非三角网格模型的拓扑信息作无损压缩。算法首先遍历网格的所有多边形得到操作系列;然后对操作系列作霍夫曼编码;再对霍夫曼编码结果作基于上下文长度可变的算术编码得到最后的压缩结果。相比于对非三角网格拓扑信息作压缩的压缩比很高的算法,该算法得到的压缩结果更好。此算法的另一个突出优点是在解码时间和空间上有了改进——新算法可以在接收一个多边形的编码后立即完成解码并抛弃这个编码,从而使得该算法特别适用于在线传输和解码的实时与交互应用场合。此外,该算法还可以处理有空洞和柄（handle）的模型。     

Distance-Ranked Connectivity Compression of Triangle Meshes

We present a new, single-rate method for compressing the connectivity information of a connected 2-manifold triangle mesh with or without boundary. Traditional compression schemes interleave geometry and connectivity coding, and are thus typically unable to utilize information from vertices (mesh regions) they have not yet processed. With the advent of competitive point cloud compression schemes, it has become feasible to develop separate connectivity encoding schemes that can exploit complete, global vertex position information to improve performance. Our scheme demonstrates the utility of this separation of vertex and connectivity coding. By traversing the mesh edges in a consistent fashion, and using global vertex information, we can predict the position of the vertex that completes the unprocessed triangle attached to a given edge. We then rank the vertices in the neighborhood of this predicted position by their Euclidean distance. The distance rank of the correct closing vertex is stored. Typically, these rank values are small, and the set of rank values thus possesses low entropy and compresses very well. The sequence of rank values is all that is required to represent the mesh connectivity—no special split or merge codes are necessary. Results indicate improvements over traditional valence-based schemes for more regular triangulations. Highly irregular triangulations or those containing a large number of slivers are not well modelled by our current set of predictors and may yield poorer connectivity compression rates than those provided by the best valence-based schemes.     

Triangle Strip Compression

In this paper we introduce a simple and efficient scheme for encoding the connectivity and the stripification of a triangle mesh. Since generating a good set of triangle strips is a hard problem, it is desirable to do this just once and store the computed strips with the triangle mesh. However, no previously reported mesh encoding scheme is designed to include triangle strip information into the compressed representation. Our algorithm encodes the stripification and the connectivity in an interwoven fashion, that exploits the correlation existing between the two.     

网格的渐进几何压缩

提出一种渐进几何压缩算法.通过对简化算法的改进,网格模型由基网格及多组顶点分裂操作序列表达.当从一层网格向下一层精网格细化时,该组顶点分裂操作序列中的分裂操作顺序是任意的.因此,改进的渐进网格表示可改变每组顶点分裂操作的排序,实现高效率编码.设计了Laplacian几何预测器,通过相邻顶点来预测新增顶点位置,并对位置校正值进行量化及Huffman编码.实验结果表明,该算法可获得高压缩比,适合几何模型的网络渐进传输.     

基于邻域预测的三角形网格几何信息压缩

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平行四边形预测,以压缩几何信息。它们的主要缺点是平行四边形预测不太准确,且受到所采用的遍历方法的制约。文章提出一种新的几何信息压缩方法。编码时,对每个顶点的几何坐标,采用比平行四边形预测更为准确、且与遍历方法无关的邻域预测。解码时,采用预处理共轭梯度法,联立求解所有顶点的预测公式组成的稀疏线性方程组,同时求出所有顶点的坐标。文章采用渐进解码方法来减少求解稀疏线性方程组时,用户的等待时间。     

三维几何数据压缩新算法

采用带双标记位顺序存储的三角形传播树表示三维模型的顶点坐标和顶点间的拓扑连接关系,利用特殊的数据结构和结点间的拓扑相关性和几何连贯性,可以同时达到较小的失真和较高的压缩比,避免了解压缩时对所有结点任意随机存取带来的内存空间不足的问题．由于拓扑信息和几何信息可以同时解码,使解压缩和图形绘制可以并行完成,进一步提高了速度．与已有算法相比,文中算法具有精度高、速度快和高压缩比等特点．