支持外观属性保持的三维网格模型简化

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.     

基于二次误差度量的大型网格模型简化算法

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.     

体积平方度量下的特征保持网格简化方法

提出了一种基于体积平方度量的三角形折叠网格简化新方法.新方法通过极小化误差目标函数简化三角形网格.简化误差定义为三角形简化后产生的网格模型平方体积变化,并以三角形几何形状因子和法向因子作为约束.简化误差的表示形式为一个二次目标函数,因此,每次简化后三角形网格的新顶点是一个线性问题的解.与目前简化效率最好的QEM方法相比,新方法不增加算法复杂度.如果被简化的三角形是强特征三角形,则用其高斯曲率最大的顶点作为新顶点,以保持原始模型的细节特征;对于非强特征三角形,新顶点用极小化折叠误差确定.对于边界三角形,新顶点的位置由不同于内部三角形的方法进行计算,保持了网格的边界特征.最后用实例说明新方法的有效性.     

结合边分割的改进二次误差测度算法

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.     

基于n边形折叠的网格简化算法

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.     

面向移动端的渐进网格简化算法

针对现有渐进网格（PM）简化算法在网格高度简化时无法保持模型关键特征、简化速度慢、无法适应多种模型等问题,提出一种以可变参数结合二次误差和类曲率特征度的边折叠算法（QFVP）,用于构建面向移动端的渐进网格。首先,该算法通过设置可变参数w,调整二次误差和类曲率特征度在边折叠误差中的相对大小,提升了算法的简化质量,扩大了算法的适用范围;其次,训练了一个误差反向传播（BP）神经网络,用于确定模型w值;再次,提出了边折叠过程中法向量线性估算法,提高算法简化速度,与Gouraud估算法相比,平均缩短网格简化时间23.7%。对比实验显示,QFVP简化生成渐进网格的基网格整体误差小于二次误差度量（QEM）算法和Melax算法;简化时间比QEM算法平均延长7.3%,比Melax算法平均缩短54.7%。     

保持细节几何特征的三维网格模型轻量化算法

对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量，其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好，然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解决上述问题，提出通过增加曲线近似曲率和模型待折叠边的一阶邻域三角形的平均面积作为惩罚因子，以优化原始算法的边折叠代价。首先，根据几何中曲线曲率的定义，提出了曲线近似曲率的计算公式；其次，在顶点法向量的计算过程中，使用面积加权和内角加权两个阶段对初始法向量进行修正，从而考虑更加丰富的模型几何信息。通过实验验证了优化后算法的性能，与经典的二次误差测度（QEM）算法、顾及角度误差的网格简化算法相比，优化算法处理后的模型的最大误差分别至少降低了73.96%和49.77%；与QEM算法相比，优化算法处理后的模型Hausdorff距离至少降低了17.69%。可见，在模型轻量化的过程中，优化算法能够减少模型的形变，更好地维持自身的细节几何特征。     

保持细节特征的带纹理模型的高质量简化算法

针对大多算法在简化率较大的情况下易丢失模型细节特征的问题,引入顶点尖锐度的概念,并基于QEM（quadric error metric）折叠代价给出一种改进的折叠代价,能更多地保留模型的细节特征;同时针对大多简化算法不包含纹理处理的问题,引入纹理变化因子,更多保留纹理的细节部分。在简化的基础上,还提出一种网格局部优化算法,解决简化后网格质量不高的问题。实验结果表明,该算法不仅可以保持模型的细节特征和纹理的完整性,同时得到的模型网格质量高。     

距离加权的二次误差测试网格简化算法

文中针对现有的均匀三角网格简化算法在显示质量上的不足,提出了根据网格顶点到视点的距离,使用加权的二次误差测度算法进行顶点对折叠、简化、该方法能根据视点位置简化网格,产物符合观察需要的网格;还将距离加权用于视窗裁剪,得到视点相关的网格模型,并对该算法的优点及存在的问题作了分析。     

基于控制点误差控制的网格简化算法

提出了一种基于控制点误差控制的网格简化算法，以初始网格三角形的中心点作为第一类控制点，以特征边的顶点作为第二类控制点，控制点与受控三角形之间的距离作为简化误差。根据设定的三角形权重，按照顺序进行三角形折叠操作，简化操作后必须满足控制点到受控三角形的距离小于阈值。     

一种新的基于二次误差的三角形网格简化方法

介绍一种新的基于二次误差的三角形网格简化方法,该方法由三部分组成：（1）特征边判定;（2）根据特征边进行顶点分类;（3）根据顶点类型及二次误差度量进行半边收缩,得到简化网格。该方法实现简单、速度快,文中给出了一些实例说明了本方法的有效性。     

保持拓扑和尖角特征的网格简化算法

提出了一种有效的保持拓扑和尖角特征的网格简化算法。由于曲率刻画了模型的尖角特征，该文利用顶点曲率的高斯加权函数对经典边折叠算法的二次误差测度矩阵进行了修正，增强了尖角点对新点位置的影响。鉴于网格的拓扑保持具有重要的工程应用，论述了网格简化中各种可能的拓扑错误，并给出了相应的解决措施。平衡二叉树和半边匹配数据结构的引入，提高了拓扑信息重建的速度。最后，几个网格简化实例显示了该文算法的有效性。     

Visual salience guided feature-aware shape simplification

In the area of 3D digital engineering and 3D digital geometry processing, shape simplification is an important task to reduce their requirement of large memory and high time complexity. By incorporating the content-aware visual salience measure of a polygonal mesh into simplification operation, a novel feature-aware shape simplification approach is presented in this paper. Owing to the robust extraction of relief heights on 3D highly detailed meshes, our visual salience measure is defined by a center-surround operator on Gaussian-weighted relief heights in a scale-dependent manner. Guided by our visual salience map, the feature-aware shape simplification algorithm can be performed by weighting the high-dimensional feature space quadric error metric of vertex pair contractions with the weight map derived from our visual salience map. The weighted quadric error metric is calculated in a six-dimensional feature space by combining the position and normal information of mesh vertices. Experimental results demonstrate that our visual salience guided shape simplification scheme can adaptively and effectively re-sample the underlying models in a feature-aware manner, which can account for the visually salient features of the complex shapes and thus yield better visual fidelity.     

Mesh simplification with hierarchical shape analysis and iterative edge contraction

We present a novel mesh simplification algorithm. It decouples the simplification process into two phases: shape analysis and edge contraction. In the analysis phase, it imposes a hierarchical structure on a surface mesh by uniform hierarchical partitioning, marks the importance of each vertex in the hierarchical structure, and determines the affected regions of each vertex at the hierarchical levels. In the contraction phase, it also divides the simplification procedure into two steps: half-edge contraction and optimization. In the first step, memoryless quadric metric error and the importance of vertices in the hierarchical structure are combined to determine one operation of half-edge contraction. In the second step, it repositions the vertices in the half-edge simplified mesh by minimizing the multilevel synthesized quadric error on the corresponding affected regions from the immediately local to the more global. The experiments illustrate the competitive results.     

基于特征保持的三角形折叠网格简化算法

针对模型简化过程中出现的特征细节丢失、简化结果过于均匀等问题,文中基于特征保持提出一种改进的三角形折叠网格简化算法。简化前对原始模型中的三角形预分类,简化中以二次误差测度度量简化过程,以三角形狭长度、局部区域面积以及局部区域尖锐度控制三角形简化顺序,对边界三角形和内部三角形采取不同的简化策略,以此保持模型特征和降低算法复杂度。本算法在Visual c＋＋6．0开发环境下,结合OpenGL编程语言实现。实验结果表明,改进算法采用延迟简化特征区域及形状好的三角形的方法,有效地保持了模型原始特征,且简化速度较快。     

基于代价函数三角网格模型动态简化的研究

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。     

一种基于曲率的边折叠简化算法

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。     

一种改进的基于三角形折叠和包络的网格简化

我们提出了一种带属性的三角形网格简化方法，该方法利用包络和二次误差矩阵来共同控制简化：利用包络控制网格简化的全局误差，保证简化的整体效果；利用二次误差矩阵对网格简化的局部误差进行控制，以保持模型的局部特征和细节。算法中还加入了颜色、纹理方面的参数，以保持模型的颜色和纹理特征。     

距离加权的二次误差测度多分辨率网格简化

为了有效显示复杂的三维物体网格模型,基于边折叠操作与二次误差测度,给出了建立与视点相关的多分辨率模型的网格简化算法.该方法引入了距离因子与三角形形态品质因子:网格顶点到视点的距离因子使得产生了与视点位置相关的符合观察需要的网格;三角形形态品质因子的引入,提高了简化后新生成的三角形的形态品质.同时,在构造候选边队列时,采取了邻域冻结办法,避免了对模型的某个部位过度简化与过大三角形的出现.实验结果表明,在保证效率的前提下,简化速度快,但显示并无明显失真,简化后的三角形形态品质较好.该算法适应于三角形网格模型的简化、优化及建立多分辨率细节模型.