一种保持纹理的网面简化算法

在计算机视觉领域,三维网面的简化不仅要求保持物体形状和拓扑关系,还要求保持物体表面法线,纹理,颜色和边缘等物体特征,以使计算机视觉系统能有效地表示,描述,识别和理解物体和场景,为此讨论了一种基于边操作（边收缩,边分裂）,并具有颜色或灰度纹理特征保持的三维网面的简化算法,该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,将邻域内颜色或灰度最大改变量作为纹理改变测试,从而在大量简化模型数据的同时,有效地保持了模型的几何形状,拓扑关系,颜色或灰度特征,以及网面顶点均匀分布。     

基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法

摘 要：三维网格简化是在保留目标物体几何形状信息的前提下尽量减小精细化三维模型 中的点数和面数的一种操作,对提高三维网格数据的存取和网络传输速度、编辑和渲染效率具 有十分重要的作用。针对大多网格简化算法在简化过程中未考虑网格拓扑结构与视觉质量的问 题,提出了一种基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法。首先根据邻域质心偏移量进行特征 点检测,随后随机选取种子三角形,以边扩展方式获取正则区域并执行逆 Loop 细分进行简化。 最后,以向内分割方式进行边缘拼接,获取最终的简化模型。与经典算法在公开数据集上进行 实验对比,结果表明,该算法能够在简化的同时有效地保持网格特征,尽可能保留与原始网格 一致的规则的拓扑结构,并且在视觉质量上优于边折叠以及聚类简化算法。     

拓扑结构可变的动态多细节层次模型

研究多细节层次技术在虚拟环境中的广泛应用.提出了一种新的动态多细节层次结构,这个结构不仅可以适用于多种不同的拓扑结构保持的网格简化方法,还适用于拓扑可变的网格简化方法,可应用于任意网格模型.在此基础上还设计了一种基于拓扑结构可变的网格简化算法;顶点合并.通过顶点合并和顶点分裂两个对偶操作,实现不同细节层次模型之间的平滑转换,并能够自适应地改变模型的拓扑结构.     

一种改进的基于三角形折叠的网格简化算法

在已有的基于三角形折叠网格简化算法的基础之上，提出了一种改进的算法。对原算法的误差矩阵的计算进行了改进，提出了一种简单的误差控制方法。该改进的简化算法不仅能减少模型中的三角形数目和保持模型拓扑结构，而且实现简单、速度快。     

保持物理特征的三维标量场拓扑简化

针对现有三维标量场拓扑简化方法,在简化的同时可能丢失部分有意义的物理特征问题,提出并实现了一种保持物理特征的三维标量场拓扑简化算法,采用为应用定制的物理判据分类标量场区域,将标量场重要特征检出和拓扑简化关联起来。结合Morse理论在次要物理特征所在区域构造Morse-Smale复形,并通过对复形上一系列临界点对的删除,达到简化和平滑函数拓扑特征的目的。实验结果验证了该方法的可行性。     

一种基于轮廓线的三维表面模型的快速切割算法

在科学计算可视化的领域中,医学图象数据的三维重构和手术模拟是一个研究热点。该文设计并实现了一个基于轮廓线的三维表面模型的快速切割算法,称为“双面切割算法”。该算法充分利用了原始数据的几何及拓扑信息,将三维表面模型的切割操作转化到二维空间中,从而避免了一般三维物体切割算法中三角面片直接求交的大量运算。双面切割算法在进行切割运算时,同时得到切割后的模型及它们的交集模型,并维持了物体数据结构的完整性。     

保持视觉感知的三维树木叶片模型分治简化方法

三维树木的复杂外观形态和庞大网格数据量使得要实现精细树木模型的快速绘制十分困难.由于叶片信息在三维树木模型数据中占的比重很大,为了减少三维树木模型的数据量,提出一种保持视觉感知效果的三维树木叶片模型分治简化方法.该方法综合考虑了树叶纹理颜色和几何形状的相似性来进行相似树叶的选择与合并,并根据树木的树枝拓扑结构或树叶的空间区域分布来划分树叶简化区域,采用相应的分治策略以加速树叶的合并过程,以实现保持视觉感知特征的三维树木模型的简化.实验结果表明,文中方法能有效地减少树木模型的几何数据量,提高绘制效率,可应用于近景树木的快速逼真绘制.     

保持属性特征的模型简化算法*

为较好保持模型的拓扑结构和属性特征,采用基于半边折叠简化思想对模型进行了带属性简化算法的研究。算法考虑了几何误差度量算子的三个因子：折叠边的欧氏距离、折叠边二面角和顶点到星型邻域平面的距离;引入模型属性特征权重值,将几何误差和属性误差加权作为总体误差进行简化,并对简化质量进行了合法性检查。实验证明,算法在保持模型几何和属性特征方面有效。     

基于三角形折叠的网格简化算法

在计算机图形学中，物体常常用三角形网格模型来描述。本文提出了一种新的基于三角形折叠的网格简化算法。该网格简化算法不仅能减少模型中的三角形数目而且能保持模型拓扑结构。算法给出了一种基于点到平面距离的有效的误差控制方法，并能在用户指定的误差范围内通过使原始网格中的三角形折叠达到大量简化的目的。该算法实现简单并且速度快。另外为了有效地支持多分辨率模型的表示以及相邻层次模型间的连续过渡，本文还给出了一种基     

水平集网格简化算法在遗址场景中的应用

将水平集方法引入到三维模型网格简化中,构造符号距离函数,函数的零集定义为初始曲面;引入一个能量泛涵,通过对其极小化诱导出一个水平集形式的二阶几何偏微分方程,从而将网格简化过程转化为隐式模型的体素扩散过程。该方法目前已经用于文化遗产数字化的大场景和文物的模型简化中。对水平集网格简化算法和现常用的基于点对收缩的网格简化算法在视觉质量和几何误差方面做了比较和分析,实验表明该方法适用于任意拓扑形状的网格模型,使得模型大规模简化后,在保持较低误差的同时,仍然能够保持相当多的重要几何特征和较好的整体视觉效果。     

基于MC算法的MEMS光刻仿真的三维重建方法研究

以MC(Marching Cubes)算法为基础,提出了一种补全重建后生成的三维形体表面出现空洞的方法,使用该方法进行三维重建生成的三维形体具有完整的外表面和良好的可视化效果.提出了一种三维重建时对多个形体进行布尔运算的新方法,该方法以MC算法为基础,将三维重建和布尔运算相结合,可以简单、方便、高效地进行三维重建时的布尔运算.     

一种面向三维点集的快速表面重构算法

在对目前比较流行的空间三角化算法进行对比研究的基础上 ,对 Hugues Hoppe提出的算法进行了改进 ,即借鉴 Marching Cubes算法的基本思想 ,首先通过自动选取适当的参数 ,用包围盒方法将三维散乱点划分为数据区域 ;然后求取点的切平面及法向 ,同时采用广度优先算法遍历数据点来调整法向和快速地求取 Marching Cubes的等势函数 ;最后用基于查表法的 Marching Cubes来输出三角面片 ,即得到表面模型 .实验结果表明 ,改进后的算法效率有较大的提高 .新算法不仅适用于表面三维散乱点数据 ,也可以对体数据进行重构 ,具有一定的通用性 .     

基于图像分割的三维重构

三维重构方法是医学图像可视化系统、治疗计划系统的重要技术。基于图像分割的三维重构方法结合了图像分割、等值面抽取、网格简化三种技术,是不同于传统Marching Cubes算法的一种三维重构方法。它首先将医学图像分割为二值图,然后利用Marching Cubes方法进行等值面抽取,最后对得到的网格模型进行简化。实验结果表明,基于图像分割的三维重构方法加快了Marching Cubes的运算速度,改善了重构的效果,有利于实现对基于三维重构的大型几何模型的实时绘制和交互。     

体数据的多精度等值面抽取

Marching Cubes（MC）算法是一个被广泛应用的体数据等值面抽取算法H本文提出的Marching Boxes（MB）算法结合显示所需精度，对MC算法作了优化，减少了由MC算法生成的三角面片数，使实时观察体数据成 为可能。在保留图象细节的前提下MB算法输出的三角面片数比MC算法减少了一半以上,从而加快了体数据的 面绘制速度.     

利用VTK进行三维肠道重建算法的改进

肠道CT的三维重建是提高肠道疾病诊疗准确性的迫切需要。利用可视化工具包VTK并结合VC++,实现了肠道三维重建。经典三维重建Marching Cubes（简称MC）算法会产生二义性,针对常用的渐近线法消除二义性计算量大的问题,提出了一种改进的MC算法：采用线性插值法求出二义性面与等值面的交点,然后分别连接二义性面对边上的交点形成两条相交直线,最后通过判断直线交点的状态值,来唯一地确定等值线的连接方式,从而快速重建出三维肠道。实验结果表明,利用改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的质量和效率上都得到了很大的提高。     

基于分割的三维医学图像表面重建算法

提出了一种基于分割的三维医学图像表面重建算法,它将图像分割与MC(marching cubes)算法有机地结合,这样可以根据不同医学图像的特点,采用适合的分割方法,实现对不同组织的准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,避免了MC只适合于阈值分割的局限性.同时采用一种基于区域增长的立方体检测方法,提高了表面跟踪的效率.实验证明,运用本算法,重建速度和显示效果均有提高.     

Fast Generation of Leakproof Surfaces from Well-Defined Objects by a Modified Marching Cubes Algorithm

Local surface reconstruction by the Marching Cubes algorithm and its derivatives has a well known ambiguity, which prevents constructed surfaces from being closed and simple. We investigate this ambiguity assuming that a 3D image samples well-defined objects. In this case it is justified to aim at tiling of extracted object voxels rather than at reconstructing iso surfaces. Compared to iso surface reconstruction, our algorithm provides essentially the same level of confidence with respect to surface location at a lower computational cost. We present a leak detection and mending scheme which resolves the Marching Cubes ambiguity and guarantees a well-defined behaviour with respect to which objects are covered by which surface. We detail how to implement our leak mending method within a completely tabulated Marching Cubes algorithm. We finally give an example of how the adapted algorithm is of benefit to a recently developed 3D MR spectroscopy technique.     

基于气象雷达回波3D重建的Marching Cubes改进算法

根据气象雷达回波数据的三维极坐标分布特点,提出一种改进的Marching Cubes三维重建算法.该算法将Marching Cubes常规算法中的单位正立方体构建转换为直接对回波极坐标数据的拟柱体构建,生成相应的等值三角面,并对三角面的顶点数据进行地曲订正,供OpenGL显示.为进一步提高重建算法的效率,该算法避免了对高仰角远距离无回波区的重建.实验表明,该算法有效实现了雷达回波的三维重建.     

Efficient and Quality Contouring Algorithms on the GPU

Interactive isosurface extraction has recently become possible through successful efforts to map algorithms such as Marching Cubes (MC) and Marching Tetrahedra (MT) to modern Graphics Processing Unit (GPU) architectures. Other isosurfacing algorithms, however, are not so easily portable to GPUs, either because they involve more complex operations or because they are not based on discrete case tables, as is the case with most marching techniques. In this paper, we revisit the Dual Contouring (MC) and Macet isosurface extraction algorithms and propose, respectively: (i) a novel, efficient and parallelizable version of Dual Contouring and (ii) a set of GPU modules which extend the original Marching Cubes algorithm. Similar to marching methods, our novel technique is based on a case table, which allows for a very efficient GPU implementation. In addition, we enumerate and evaluate several alternatives to implement efficient contouring algorithms on the GPU, and present trade‐offs among all approaches. Finally, we validate the efficiency and quality of the tessellations produced in all these alternatives.     

基于MC算法的光刻仿真微结构的三维重建

在深度光刻中为了仿真微结构的形状,需要利用三维光场分布的数据对其进行三维重建。而MC(Marching Cubes)算法是三维重建中构造等值面的代表性的方法之一。以MC算法为基础,首先介绍了如何利用MC算法来绘制三维光场数据的等值面,然后分析将等值面和边界所围成的空洞补全的方法,最后研究了如何利用有限元分析软件的参数化设计语言将生成的面模型转换成实体模型。该方法重建的几何模型不但可以用于微结构形状误差分析,而且还可方便的用于建立有限元模型,直接应用于有限元分析。