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1.
在计算机视觉、计算机仿真、网络传输中,经常遇到带有颜色、纹理等属性的三角网格模型的简化问题.提出一种基于边折叠和改进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.在Garland算法基础上引入边重要度概念,并加入到误差测度中,使得二次误差测度不仅能够度量距离偏差,而且能够反映模型局部表面几何变化.实验结果表明,该算法既能保证简化模型同初始模型在几何上尽可能相似,又能较好地保留初始模型的颜色、纹理等属性信息. 相似文献
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支持外观属性保持的三维网格模型简化 总被引:3,自引:0,他引:3
对已有的三维网格简化技术进行分析,利用半边折叠操作对QEM(quadric error metric)算法进行改进,提出了一种基于二次误差测度(QEM)的网格简化算法,解决了非连续外观属性在简化过程中的畸变问题.通过分析顶点与非连续外观接缝的关系,得出了一个新的边折叠代价公式,使得外观畸变在简化过程中尽可能地推迟;并且在执行半边折叠时给受影响的三角形找到了合适的替换wedge,避免外观畸变的发生.实验结果表明,该算法保持了QEM 算法的高效性,同时在几何属性和外观属性上都取得了令人满意的简化效果. 相似文献
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为了有效解决二次误差测度算法(quadric error metrics, QEM)容易产生异常三角面、失去局部特征、几何结构异常等问题, 提出一种结合边分割的改进二次误差测度算法(quadric error mactrics with edge splitting, ESQEM). 该算法添加顶点高斯曲率作为边折叠代价之一, 通过参数调节模型特征保留情况; 添加边长查询机制, 对细长三角面进行边分割操作. ESQEM算法能有效维护网格模型高曲率区域特征、保持网格几何结构、消除狭长三角面, 简化后的模型有更好的视觉效果, 高简化率下的简化精度更高. 相似文献
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在参考张量投票理论的基础上,结合二次误差简化算法,提出一种边界特征保持的几何网格模型分级二次误差简化算法.首先根据张量投票理论对三角网格顶点进行面点、边点、角点类型分类;然后对各边对按照二次误差简化算法进行边折叠代价计算;再将分类顶点按照设定的等级权重加入边对折叠代价中,从而保证渐进式简化过程中能够对顶点进行分级简化.实验结果表明,该算法不但能实现渐进简化,而且能按需保留模型的整体特征和细节特征. 相似文献
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采用当前方法修复测距误差时,无法准确地在短时间内获得测距数据和信息,不能全面地检测测距误差,增加了修复测距误差所用的时间,修复后的测距精度较低。为此,提出基于网格模型简化算法的多传感测距误差自动修复方法。规整化处理网格模型属性,计算顶点的二次误差和属性显著度,通过待折叠边的颜色属性误差和几何属性误差计算待折叠边的折叠代价,通过折叠操作实现网格模型的简化处理,获得测距数据。在网格模型的基础上采用基于Huber损失函数最小化的Kalman滤波方法平滑处理测距结果并重构,通过Huber回归方法实现测距误差的自动修复。仿真分析结果表明,所提方法的测距误差检测概率高、修复效率高、修复精度高。 相似文献
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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. 相似文献
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提出在三角网格中利用多个三角形组合及检索n边形(n为正整数)的规则,并提出一种具有相似折叠规律的n边形折叠的网格简化算法,该算法以n边形折叠为基本简化操作,并以二次误差作为误差度量,每次n边形折叠操作可以减少,n-1个顶点以及2(n-1)个三角形,n越大达到某一简化目标所需的折叠次数越少,因此简化速度也可能越快.通过选取适当的n值及新顶点位置,新算法可以转化成顶点删除、边折叠及三角形折叠3种已知的几何元素删除算法,因此也可以视做为基于二次误差度量的几何元素删除简化算法的总括算法.最后分别对几种n取值情况列举实验数据,说明该算法的有效性. 相似文献