基于顶点法向量重要度的模型简化算法研究

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。     

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.     

基于二次误差测度的递进网格简化算法

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.     

一种边折叠三角网格简化算法

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。     

三角网格简化过程中属性问题的研究

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.     

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。     

边界特征保持的网格模型分级二次误差简化算法

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.     

基于支撑域的网格简化算法

提出一种基于2次误差测度（QEM）的网格简化改进算法。算法首先对折叠边所产生的新顶点定义其在初始网格上的简化支撑域,从而建立新顶点与初始网格之间的联系;然后计算新顶点到支撑域的2次距离误差作为该顶点的全局简化误差,并将原始QEM中的误差作为局部简化误差;最后将两个误差之和作为新的折叠代价目标函数以实现对原有QEM算法的改进。多个模型的简化实验表明,改进算法能较好地保留初始网格的细节特征,并且较为明显地降低简化误差。     

基于顶点重要度的保形网格简化方法研究

为解决许多网格简化方法不能很好地保持模型的重要几何特征问题,提出基于顶点重要度和三角剖分的边折叠简化算法.算法通过特征因子加权顶点重要度作为边的折叠代价,定义法向量夹角因子,控制边的折叠顺序;在折叠过程中对边界特征区域进行冻结处理,以保持模型总体轮廓特征;采用边中点折叠和边邻域网格重建方法完成折叠操作.实验结果表明,模型在大规模简化后,该方法能较好地保持模型的几何特征.     

一种保持视觉特征的LOD模型简化算法

目前,很多模型简化算法在进行大规模简化后并不能很好保证模型的视觉特征,从而产生视觉失真。针对上述问题,提出一种模型简化算法,该算法通过引入顶点曲度特征因子和限制狭长三角形的生成,保持了模型的几何特征;通过标记色差明显的三角形,很好地保持模型的纹理特征;通过衡量边折叠代价队列和边变化队列中的数据,解决误差累积在模型简化后影响视觉效果的问题,进而保证模型简化后的几何特征和纹理特征。实验表明,该算法高效、可靠、能很好保持模型的视觉特征。     

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。     

基于曲线曲率的网格简化方法

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。     

基于边收缩的快速网格简化算法

根据Garland的QEM算法提出了一种快速的网格模型简化算法。算法使用顶点权值来表示顶点的重要程度,顶点权值可以将收缩的边所影响的范围控制在较小的区域内;顶点的权值被存储在一个优先权队列中并且利用优先权队列来控制边收缩的顺序,顶点的优先权队列所存储的元素比较少并且易于维护。该算法实现容易、执行速度快。     

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.     

A 3D model perceptual feature metric based on global height field

Human visual attention system tends to be attracted to perceptual feature points on 3D model surfaces. However, purely geometric-based feature metrics may be insufficient to extract perceptual features, because they tend to detect local structure details. Intuitively, the perceptual importance degree of vertex is associated with the height of its geometry position between original model and a datum plane. So, we propose a novel and straightforward method to extract perceptually important points based on global height field. Firstly, we construct spectral domain using Laplace–Beltrami operator, and we perform spectral synthesis to reconstruct a rough approximation of the original model by adopting low-frequency coefficients, and make it as the 3D datum plane. Then, to build global height field, we calculate the Euclidean distance between vertex geometry position on original surface and the one on 3D datum plane. Finally, we set a threshold to extract perceptual feature vertices. We implement our technique on several 3D mesh models and compare our algorithm to six state-of-the-art interest points detection approaches. Experimental results demonstrate that our algorithm can accurately capture perceptually important points on arbitrary topology 3D model.     

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.     

面向辐射模拟的叶片模型的网格简化方法

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。     

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。