硬件加速的渐进式多边形模型布尔运算

多边形模型的布尔运算中包含复杂的求交计算以及多边形重建过程,精度控制和处理效率是其中的关键.为了降低布尔运算复杂度,提出一种适合硬件加速的基于渐进式布尔运算的多层次细节网格模型生成方法.该方法采用分层深度图像来近似表示多边形实体的封闭边界,将多边形的求交计算简化为坐标轴平行的采样点的实体内外部判断;为了免去各层次细节模型的重复采样过程,渐进式地将边界采样点归并到低分辨率下的立方体中;运用特征保持的多边形重建算法将相同立方体内的边界采样点转换成多边形顶点,根据邻接关系生成网格模型.上述算法使用支持图形硬件加速的CUDA编程并行实现.实验结果表明了算法的可行性.     

三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法

提出了三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法，即将现有的关节动画与单一网格动画相结合，利用骨架的继承变换和顶点混合技术使骨骼蒙皮动画平滑逼真。实验表明该方法有良好的显示效果，并具有较好的实时性，且占用的存储空间不大，能够满足当前三维图形引擎对动画技术的要求。     

边界简化与多目标优化相结合的高质量四边形网格生成

目的 高质量四边形网格生成是计算机辅助设计、等几何分析与图形学领域中一个富有挑战性的重要问题。针对这一问题,提出一种基于边界简化与多目标优化的高质量四边形网格生成新框架。方法 首先针对亏格非零的平面区域,提出一种将多连通区域转化为单连通区域的方法,可生成高质量的插入边界;其次,提出"可简化角度"和"可简化面积比率"两个阈值概念,从顶点夹角和顶点三角形面积入手,将给定的多边形边界简化为粗糙多边形;然后对边界简化得到的粗糙多边形进行子域分解,并确定每个子域内的网格顶点连接信息;最后提出四边形网格的均匀性和正交性度量目标函数,并通过多目标非线性优化技术确定网格内部顶点的几何位置。结果 在同样的离散边界下,本文方法与现有方法所生成的四边网格相比,所生成的四边网格顶点和单元总数目较少,网格单元质量基本类似,计算时间成本大致相同,但奇异点数目可减少70% 80%,衡量网格单元质量的比例雅克比值等相关指标均有所提高。结论 本文所提出的四边形网格生成方法能够有效减少网格中的奇异点数目,并可生成具有良好光滑性、均匀性和正交性的高质量四边形网格,非常适用于工程分析和动画仿真。     

图像和视频的低多边形渲染

低多边形是近来艺术设计界的热门风格。为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法。首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶点,并执行Delaunay三角剖分来生成初始三角网格;然后采用带约束的二次误差度量方法对生成的网格进行简化,以生成最终三角网格;最后对三角网格填充颜色,得到了具有低多边形风格的图像。对于视频低多边形渲染,使用时间一致性超像素跨帧跟踪同一对象的相同部分,以建立视频帧之间的关联,降低视频渲染后的抖动。此外,采用视频分割方法分割视频中的移动对象,获得移动对象与背景之间不同密度的采样点,对移动对象进行渲染获从而得到视频的局部风格化效果。实验结果表明,所提方法能够生成具有较好视觉效果的低多边形渲染结果。     

三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法*

提出了三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法,即将现有的关节动画与单一网格动画相结合,利用骨架的继承变换和顶点混合技术使骨骼蒙皮动画平滑逼真。实验表明该方法有良好的显示效果,并具有较好的实时性,且占用的存储空间不大,能够满足当前三维图形引擎对动画技术的要求。     

骨骼蒙皮动画中网格优化的研究与实现

在骨骼蒙皮动画中需要处理大量的网格三角形，而在很多骨骼蒙皮动画的应用中都需要很高的动画实时性，为了提高骨骼蒙皮动画的实时性，对网格的优化是其中一项重要的工作。该文提出了一种优化网格的方法，并予以实现。     

适用于SBS网格变形的权重分配方法

提出一种适用于球面混合蒙皮（SBS）网格变形的权重分配算法,使用顶点在骨骼上的投影作为初始权重求解热平衡方程,将每一条骨骼控制的顶点进行聚类,对位于类边界上顶点相对于这条骨骼的权重衰减,对每个骨骼类的非边界顶点的权重基于邻域进行插值。该算法能够抑制肢体交接处权重过度分配的问题,并且使权重符合网格拓扑结构以及过渡平缓。实验结果表明,该算法计算的权重可以使SBS变形达到自然、平滑的效果。     

骨骼蒙皮动画中网格优化的研究与实现

在骨骼蒙皮动画中需要处理大量的网格三角形,而在很多骨骼蒙皮动画的应用中都需要很高的动画实时性,为了提高骨骼蒙皮动画的实时性,对网格的优化是其中一项重要的工作.本文提出了一种优化网格的方法,并予以实现.     

基于内容的网格生成算法

在基于模型的编码技术中,选择合适的网络模型对提高模糊的运动估计精度、编码效率和得到高质量的解码图像都是至关重要的。本文提出的基于图像内容的自适应网络模型生成算法,首先利用数学形态学中的水线算法把编码图像分割成许多纹理一致的区域,所分割的区域反映了图像的结构、轮廓和边界;再对这些区域的边界进行多边形拟合,得到多边形各个边的端点作为网格模型的节点,以这些节点为基础就能生成一个Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形网格     

一种基于离散Voronoi图的手写体文字细化方法

基于一般图形Voronoi图的离散构造法,提出了一种新的文字图像细化算法。该方法首先对文字图像进行水平扫描和垂直扫描,通过游程匹配记录下所有端点游程,并对端点游程进行处理,接着计算文字图像的边界,在计算边界的同时根据端点游程划分出生成元。最后基于一般图形Voronoi图的离散构造法生成文字图像内部的Voronoi边,从而得到文字图像骨架。该方法直接从图像的边界入手,解决了当前已有算法从图像边界近似多边形入手的问题。该方法速度较快,尤其在大篇幅文字图像的细化速度方面具有显著优势,且简单易行,可以较精确地获取文字图像的骨架。     

基于循环神经网络的正交网格的自动化生成算法

随着计算机图形学、工业设计、自然科学等领域的飞速发展,对高质量的科学计算方法的需求随之增大,而这些科学计算的方法离不开高质量的网格生成算法。对于常用的正交网格生成算法,是否能减少计算量以及是否能降低的人工干预等问题仍是它们所面临的主要挑战。针对这些挑战,对于单连通的目标区域,提出了基于循环神经网络之一的长短期记忆网络（LSTM）和Schwarz-Christoffel共形映射（SC映射）的正交网格自动化生成算法。首先,利用基于SC映射的Gridgen-c工具的基本条件将网格生成问题转换为一个带线性限制条件的整数规划问题。接着,利用预处理后的GADM数据集和LSTM训练获得能计算目标多边形区域每个顶点转角类型的概率的分类器。该分类器可以大幅度降低整数规划问题的时间复杂度,使该问题能被自动化且快速地求解。最后以简单图形区域、动画图形区域、地理边界区域为样例,进行网格生成实验。结果表明：对于简单图形区域,所提算法均能达到最优解;而对于具有复杂边界的动画图形区域和地理边界区域,实例网格结果表明,所提算法能使这些目标区域的计算量分别降低88.42%和91.16%,且能自动化地生成较好的正交网格。     

曲率约束的隐式曲面三角网格化

提出一种有效的隐式曲面三角网格化算法。从隐式曲面上的一个种子点开始,生成网格的边界作为扩张多边形,且该多边形最小角对应的顶点为扩张点,计算从扩张点处欲生成的三角网格,为了防止新生成的三角网格和已经存在的三角网格重叠,要进行冲突检测。在隐式曲面三角网格化的过程中,扩张多边形是不断变化的,需要重复上述步骤,直至没有扩张多边形时结束。该算法分别应用于解析隐式曲面和变分隐式曲面的三角网格化。实验结果表明,该算法不需要重新网格化的步骤,生成的三角网格具有较高的质量,且三角网格随曲率适应性变化,因此说明了该算法的有效性。     

保内部相似性的平面形状混合算法

为了在计算机动画中可以得到较好的图形过渡效果,提出了一保持平面多边形内部相似性的形状混合算法,从而有效地避免了中间多边形发生局部萎缩或者膨胀的现象.此方法从源和目标多边形的同构三角剖分出发,对同构三角网格每一个夹角处表示边角关系的几何量线性插值得到相对应的中间几何量,通过这些中间几何量以及它们与顶点坐标之间的关系来建立线性方程组,给定初始条件后用现成的程序库快速求解来得到中间三角网格(其边界即为中间多边形).还通过引入特征多边形来保持混合多边形的全局视觉特征.该算法计算量小、运行效率高,对形状复杂的多边形仍然可以得到满意的结果,适合于实际应用中实时的要求.     

隐式曲面的快速适应性多边形化算法

通过将隐式曲面多边形化过程分为“构造”和“适应性采样”两个阶段，实现了隐式曲面多边形逼近网格的适应性构造．通过基于空间延展的Marching Cubes方法得到隐式曲面较为粗糙的均匀多边形化逼近，根据曲面上的局部曲率分布，运用适应性细分规则对粗糙网格进行细分迭代，并利用梯度下降法将细分出的新顶点定位到隐式曲面上；最终得到的多边形网格是适应性的单纯复形网格，其在保持规定逼近精度的前提下，减少了冗余三角形的产生，网格质量有明显改善．该算法可用于隐式曲面的交互式可视化过程．     

平面多边形域的快速约束Delaunay三角化

针对任意平面多边形域,采用增量思想和均匀网格,在局部范围内快速生成约束Delaunay三角形．该方法不会生成区域外的三角形;对存在折线、离散点以及含“洞”的情况不需要特殊处理．实验结果表明,该方法对于随机生成的简单多边形域三角化速度快,平均计算时间呈近似线性．另外,针对文字、工业图案等带状图像的边界多边形,充分利用其近似等宽性优化算法,将其应用于带状图像骨架的快速提取．     

一种新的基于顶点聚类的网格简化算法

在计算机图形学中,经常采用多边形网格来描述物体模型.由于绘制时间和存储量 与多边形的数量成正比,过于庞大的物体网格模型通常是不实用的.模型简化在计算机动画、 虚拟现实和交互式可视化等计算机图形应用领域有着广阔的应用前景.为此提出一种新的基 于顶点聚类的网格简化算法.该算法利用八叉树对网格进行自适应划分,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顶点 聚类达到大量简化的目的.该算法实现简单,速度快且能很好地保持边界特征.给出的一组图 例说明了该算法的有效性.     

优化变形能的平面多边形同构剖分

平面多边形间的同构三角剖分是平面形状渐进过渡与插值的基础,降低对应三角形的变形程度是获得高质量应用的关键.文中提出一种基于变形能优化的2个平面多边形的同构剖分算法,其中包含同构剖分生成和变形能最小化2个模块.首先根据用户指定的对应特征点对多边形进行顶点重采样,得到顶点一一对应的2个多边形;然后利用带约束的Delaunay剖分对其中的一个多边形进行三角化,得到源网格;再用重心坐标将源网格的内部顶点嵌入到另一个多边形得到同构剖分(目标网格);最后逐一检查三角形的变形能,对源网格中变形能超过阈值的三角形进行细分,用同构剖分模块生成新的目标网格.实验及数据统计分析表明,该算法可以得到较好的同构三角剖分,提升网格质量,并能很好地避免纹理细节失真.     

三维封闭三角网格孔洞边界识别算法

针对三维封闭三角网格模型的缺失实体孔洞,提出一种边界识别算法。以手绘曲线作为输入,结合轮廓线法得到目标孔洞的近似边界点集,生成连续的孔洞轮廓线。按照曲线点集并以孔洞轮廓线辅助搜索孔洞的上边界,根据上边界向下搜索得到孔洞的下边界。该算法可用于满足二维流形、可定向及封闭的三角网格模型上孔洞边界的定位,能够简化孔洞边界的定位过程,提高设计系统的易用性。     

一种基于边折叠的LOD自动生成算法

多细节层次（LOD）是实时图形生成的一项重要技术。介绍了几种典型的多细节层次模型的自动生成算法，在此基础上提出了一种基于边折叠的多边形网格模型简化算法。实验表明，这种网格模型简化算法能在损失很少的屏幕像素误差的前提下提高图形绘制速度，是一种简单且有效的LOD自动生成算法。     

自适应三角网格模型重新布点算法的研究

在对任意拓扑三角网格模型进行自动三边界区域划分的基础上，提出一种适应的三角网格模型重新布点算法，该算法首先根据三边界区域划分的结果，构造初始网格模型具有最低分辨率的基础网格模型，然后利用协调映射技术，对网格模型进行重新采样，从而不断对基础网格模型进行细化，算法的特点是可以根据不同的精度自动在曲面的大曲率处重新采样得到较多的点，而在曲面的小曲率处则重新采样得到较少的点，该算法可以用于三角网模型的自适应简化和优化，文中的应用实例表明，该算法可以保证在满足指定精度要求的条件下，得到更合理的三角网格模型，取得理想的效果。