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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
张果  刘旭敏  关永 《计算机应用》2009,29(3):729-731
针对目前三角网格简化算法在低分辨率的状态下往往丢失模型重要几何特征,从而导致视觉上的失真问题,提出了一种改进的边折叠三角网格简化算法。在Garland算法基础上引入了近似曲率的概念,并将其加入到二次误差测度中,使得二次误差测度在能够度量距离偏差的情况下,能够反映模型局部表面几何变化。实验结果表明改进的算法有效保持了模型的细节特征,简化效果更好。  相似文献   

2.
一种边折叠三角网格简化算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对目前自动网格简化算法在大规模简化时往往丢失模型重要几何特征的问题,该文提出了一种改进的边折叠三角网格简化算法。在Garland算法基础上引入三角形重要度概念,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。实验结果表明新的算法在保持二次误差测度快速特点的同时,使得简化模型在较低分辨率下能够保持更多的重要几何特征,有效地降低了视觉失真。  相似文献   

3.
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   

4.
基于二次误差度量的大型网格模型简化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统网格模型简化算法无法处理尺寸大于内存容量的网格模型的问题,提出一种改进的基于二次误差度量的大型网格简化算法.在经典二次误差度量(quadric error metric,QEM)算法的基础上,改进算法引入顶点法向量夹角与边长作为权值,以及基于八叉树的模型划分策略.实验结果表明,该算法能够完成大型网格模型的简化,并且在简化过程中很好地保持了原模型的细节特征.  相似文献   

5.
李峰 《微处理机》2009,30(4):65-68
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.  相似文献   

6.
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  
卢威  曾定浩  潘金贵 《软件学报》2009,20(3):713-723
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   

7.
目前的模型简化算法多以边折叠前后模型的几何位置的变化为折叠代价,这样的代价计算方法对保持模型的视觉效果考虑不足,尤其是对顶点法向量的急剧改变考虑的很少,造成了简化后模型视觉特征的急剧改变。文章对当前国内外有关三维几何模型的简化算法和各种简化准则进行了分析和研究后,提出了一种改进的模型简化算法:基于三角面顶点法向量重要度的二次误差测度边折叠算法。本算法在简化过程中,通过对三角面顶点法向量重要度的控制,保证了重要度大的顶点关联边不被折叠,减少了运算量,保证了简化后的模型表面光滑平顺,视觉感良好。  相似文献   

8.
在边折叠简化方法的基础上,提出一种用体积变化的平方作为误差度量的三角网格简化算法。算法中引入三角形法向约束因子的概念,并把它嵌入到边折叠误差矩阵中;能够自适应地分配简化网格的疏密,保持更多的模型几何特征。实验表明,该算法简化误差低,模型视觉质量高,简化效果较好。  相似文献   

9.
基于尖特征度的边折叠简化算法   总被引:23,自引:0,他引:23  
目前存在的自动曲面简化算法在低分辨率的状态下往往忽略模型的重要几何特征,如尖角或者曲率大的区域,从而导致视觉上的退化.在Garland简化算法的基础上,引入尖特征度的概念,并将其加入到误差测度中,从而改变了边折叠顺序.简化模型不仅保留了模型的重要几何特征,而且合理分配三角网格,在曲率大的区域稠密,在平坦区域稀疏,简化效果更好.  相似文献   

10.
模型简化是解决复杂三维模型存储、传输、实时绘制与硬件处理能力的局限性之间矛盾的主要方法。介绍了三角网格模型简化相关技术和算法。目前基于边折叠的三角网格模型简化算法边折叠计算复杂,没有有效进行动态简化,结合Garland的二次误差度量算法和Hoppe的累进网格算法,提出了基于代价函数的三角网格模型动态简化算法。  相似文献   

11.
针对二次误差测度算法存在几何特征消失等缺陷,提出了基于顶点视觉特 征度的新的网格模型简化算法。该算法采用半边折叠,通过引入顶点视觉特征度来优化了二 次误差测度,从而改变边折叠的顺序,使模型中的突出视觉特征更多的被保留下来。视觉特 征度通过顶点平均曲率熵来定义,它反映了顶点中心区域的视觉变化情况。实验表明,该算 法高效、可靠、能很好保持模型的视觉特征。  相似文献   

12.
随着数据采集尤其是3维激光扫描技术的发展,对地物目标建立的表面模型越来越精细,由于其不仅导致数据存储量急剧增大,也降低了图形实时交互显示的速度,因此必须对表面模型数据进行压缩处理。为了对原始扫描构模表面模型进行合理、有效的压缩处理,在Garland提出的表面模型压缩算法的基础上,提出了一种新的基于边收缩的表面模型数据压缩算法。该算法首先依据二次误差度量准则计算边收缩的代价,同时确定各边收缩的顺序,然后利用半空间测试方法判断边收缩的合法性,以实现表面模型的边界区域与内部区域的同步压缩。实践表明,该算法不仅在高压缩比的情况下仍能保留原始模型的几何特征,而且能有效地保证压缩模型的质量。  相似文献   

13.
提出一种基于二次误差的三角网格自适应细分算法,该算法采用二次误差描述三角网格的曲率变化情况,只对二次误差大于阈值的三角面片进行细分,避免了在较平坦区域再进行细分,以较少的三角面片表达了模型的特征,实现三角网格的自适应细分.与全局细分相比,自适应细分既可增加模型光顺性,又可减少模型的数据处理量,提高细分效率.  相似文献   

14.
为了高效地修复含孔洞的三角网格模型,提出基于内法向量与二次误差度量(QEM)的孔洞修补算法.在识别孔洞边界之后,计算边界点的凹凸性与对应夹角角度,并利用最小角-曲率原则寻找最优修补点;根据三角形生成原则以及内法向计算方法生成新的三角形完成粗修补;最后利用二次型误差滤波函数对粗修补的网格进行优化处理.在VisualStudio2013环境下,对不同种类的含孔洞模型,利用提出算法以及孔洞修补经典算法进行实验,结果表明,文中算法修补的网格质量优于对比算法.  相似文献   

15.
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   

16.
基于曲线曲率的网格简化方法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
网格简化是科学可视化和虚拟现实领域中的一个重要研究方面。细节是模型的重要组成部分,而顶点的法向量是描述模型细节的一个重要参数,在网格简化中,为了在保持模型的全局特征的同时也能较好地保持模型的细节,提出了一种采用曲率加权的二次误差作为简化代价的方法,该方法基于二次误差(QEM)简化方法,在代价函数中引入了顶点法向量的变化率,即顶点的离散曲线曲率,从而使得网格简化后模型的细节能够较好地保留。此外,为了在网格绘制上获得良好的视觉效果,采用了三角形平均法向量作为顶点法向量来进行处理和显示。实验结果表明,与单纯采用二次误差(QEM)作为代价函数的简化方法相比较,新方法能够在同等的简化率下更好地保持原有模型的固有特征,并具有良好的视觉效果。  相似文献   

17.
针对冠层辐射模拟对模型精度要求高,而计算量大的问题,提出了一种适应于叶片模型网格简化的改进边折叠方法。在基于二次误差测度算法的基础上,在折叠代价中引入曲率变化及狭长三角形的判断,同时对于叶片模型边界的保持则采用半边折叠的方法。以枇杷为例,利用Artec手持激光扫描仪获取的叶片网格模型进行简化,并将简化后的叶片模型应用到辐射度计算,实验结果表明,在辐射度的模拟精度方面,相同模型简化前后的模拟结果变化幅度较小,可以满足辐射度模拟精度要求,而明显提高辐射度的计算效率;在可视化效果方面,简化后的模型能够保持叶片的主要形态结构特征,有着较好的可视化效果。  相似文献   

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