结合边折叠和局部优化的网格简化算法

针对目前网格简化算法在将三维模型简化到较低分辨率时,网格模型的细节特征丢失、网格质量不佳的问题,提出一种保持特征的高质量网格简化算法。引入顶点近似曲率的概念,并将其与边折叠的误差矩阵结合,使得简化模型的细节特征在最大限度上得到保持。同时分析简化后三角网格的质量,对三角网格作局部优化处理,减少狭长三角形的数量,提高简化模型的网格质量。使用Apple模型和Horse模型进行实验,并与一种经典的基于边折叠的网格简化算法以及其改进算法之一进行对比。实验结果显示,两种对比算法三角网格分布过于均匀,局部细节模糊不清,而所提算法的三角网格在曲率大的区域稠密,在平坦处稀疏,细节特征清晰可辨;简化模型的几何误差的数量值与两种对比算法处于同一数量级;所提算法的简化网格的平均质量远高于两种对比算法。实验结果表明,在不扩大几何误差的情况下,所提算法不仅具有较强的细节特征保持能力,而且简化模型的网格质量较高,视觉效果较好。     

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。     

一种辐射度全局光照网格模型的简化方法*

全局光照模型计算通常将环境中的表面分解得足够细,以精确地捕捉由于物体间相互遮挡所引起的阴影效果及其他一些光照效果.因而,一个复杂场景经全局光照计算后,其模型复杂度远远超出了当今图形工作站的实时绘制能力.给出了一种辐射度全局光照网格模型的简化方法.算法首先根据辐射度计算的特点以及人眼的视觉特点,提出以辐射度最大相对变化值为准则,以面片合并法实现全局光照网格模型的第1步简化,将原辐射度全局光照网格模型简化为能量相对变化在用户定义误差范围内的一些超面区域.然后利用顶点删除法实现超面区域边界的简化,进一步加大原网格模型的简化程度.试验表明,这种算法不仅能有效地简化辐射度全局光照网格模型,而且能较好地保持原光照网格模型的特征.     

递进网格的一种快速生成算法

递进网格表示法能高效地存储网格信息，并能生成连续的细节层次模型，支持模型的多分辨率表示、递进传输、网格压缩和有选择精化。此文给出了一种递进网格的生成算法，该算法能有效地控制简化网格与原始网格的误差，速度较快并能很好地保持原模型的边界特征     

结合面积度量和误差校正的网格简化算法

提出了一种基于边折叠的网格模型简化的新方法。考虑到模型的局部形状特征，算法将局部面积度量因素加入简化计算过程，与二次方距离误差测度一起组成新的误差目标函数。还提出了计算二次方误差矩阵的预测-校正模型，用于降低简化累积误差。实验结果表明，该算法通用性较强，能够显著提升模型的简化质量，特别是对于曲率变化剧烈的模型表面，其简化模型能够更好地保持原有特征。     

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。     

一种新的边折叠网格模型简化算法

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。     

基于形状特征与变形保持的动态模型简化

提出了一种基于形状特征与变形区域保持的动态表面多分辨率模型生成方法.该方法使用了基于形状特征的二次误差度量来计算边折叠代价,可以较好的保持模型表面特征.在计算整个变形动画中累加的边折叠代价时,加入相邻帧之间的变形程度信息,以保持变形程度较大区域的细节特征.最后基于整体的边折叠顺序,对每一帧模型进行细微的调整,以得到视觉失真最小的简化网格.文中方法的效率较高,易于实现,并且可以在变形网格的任意帧上生成高质量的、保持良好细节特征的简化模型.     

基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法

为了提高网格简化的图像质量,提出一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。在代价函数中引入顶点离散曲率,通过将代价函数作为顶点对的权值来控制顶点对合并次序,更好地保留了原模型的细节特征,同时修改模型特征点与特征线的权值,使得简化过程中原模型的特征点与特征线能够较好地保留。经实验对比与分析表明,该算法有效地提高了图像质量且能很好地保持原模型的图形特征。     

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。