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为了提高网格简化后的三角形质量,提出了一种新的基于顶点局部多项式曲面拟合的三角网格简化算法.用三次多项式曲面拟合网格上的每个顶点及其局部邻域,计算每条边折叠的误差估计,衡量了顶点到拟合曲面的偏离程度,在算法的每次迭代中删除网格上误差估计最小的边,直到网格的顶点个数减到预先给定的数字.基于Laplace算子,增加顶点约束以及顶点邻域重心约束条件，对简化网格作一次线性整体优化.结果表明,该算法保留了更多的网格细节特征,在简化网格的三角形质量方面优于Garland的二次误差度量算法.该算法可用于快速构建模型的细节层次（LOD）模型. 相似文献
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近年来基于二维图像的三维建模方法取得了快速发展,但就人体建模而言,由于摄像头采集到的二维人体图像包含衣物、发丝等大量的纹理信息,而像虚拟试衣等相关应用需要将人体表面的衣物褶皱等纹理信息去除,同时考虑到裸体数据采集侵犯了用户的隐私,因此提出一种基于二维点云图像到三维人体模型的新型建模方法。与摄像机等辅助设备进行二维图片数据集的采集不同,该算法的输入是由三维人体点云模型以顶点模式绘制的二维点云渲染图。主要工作是建立一个由二维点云图和相应的人体黑白二值图构成的数据集,并训练一个由前者生成后者的生成对抗网络模型。该模型将二维点云图转化为相应的黑白二值图。将该二值图输入一个训练好的卷积神经网络,用于评估二维图像到三维人体模型构建的效果。考虑到由不完整三维点云数据重建完整的三维人体网格模型是一个具有挑战性的问题,因此通过模拟二维点云的破损和残缺状态,使得算法能够处理不完整的二维点云图。大量的实验结果表明,该方法重建出的三维人体模型能够有效实现视觉上的真实感,为了对重建后的精度进行定量的分析,选取了人体特征中具有代表性的腰围特征作为误差评估;为了增加三维人体模型库中人体形态的多样性,还引入一种便捷的三维人体模型数据增强技术。实验结果表明,该算法只需要输入一张二维点云图像,就能快速创建出相应的数字化人体模型。 相似文献
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目的 针对低质量浅浮雕表面的噪声现象,提出一种二次联合局部自适应稀疏表示和非局部低秩矩阵近似的浅浮雕优化算法。方法 本文方法分两个阶段。第1阶段,将浅浮雕灰度图划分成大小相同的数据块,提取边界块并进行去噪,分别对数据块进行稀疏表示和低秩近似处理。一方面,通过字典学习获得过完备字典和稀疏编码;另一方面,利用K均值聚类算法（K-means）将事先构建的外部字典库划分成k类,从k个簇中心匹配每个数据块的相似块并组成相似矩阵,依次进行低秩近似和特征增强处理。最后通过最小二乘法求解,重建并聚合新建数据块以得到新的高度场。第2阶段与第1阶段的结构相似,主要区别在于改用重建高度场的非局部自身相似性来实现块匹配。结果 在不同图像压缩率下（70%,50%,30%）,对比本文方法与BM3D（block-matching and 3D filtering）、WNNM（weighted nuclear norm minimization）、STROLLR（sparsifying transform learning and low-rank）、TWSC（trilateral weighted sparse coding）4个平滑降噪方法的浅浮雕重建结果,发现BM3D和STROLLR方法的特征保持虽好,但平滑效果较差,WNNM方法出现模型破损现象,TWSC方法的平滑效果比BM3D和STROLLR方法更好,但特征也同时被光顺化。阴影恢复形状法（shape from shading,SFS）是一种基于图像的3D建模法,但是其重建结果比较粗糙。相比之下,本文方法生成的浅浮雕模型更加清晰直观,在浅浮雕的特征增强和平滑去噪方面都展现出更好的性能。结论 本文综合数据块的局部稀疏性和数据块之间的非局部相似性对粗糙的浅浮雕模型进行二次高度场重建。本文方法有效改善了现有浅浮雕模型的质量,提高了模型的整体视觉效果,为浅浮雕的优化提供了新方法。 相似文献
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基于割角的保特征网格简化算法 总被引：2，自引：0，他引：2
目前存在的网格简化算法大多数在低分辨率下会丢失物体的细节特征．为了改善这点，以割角的方式，以局部体积为简化代价，提出了一种基于半边折叠的新的网格简化算法．与以往算法相比，不仅运行速度快，存储量小，而且非常好地保留了网格的细节特征．除了用于简化网格，也可以对模型构建LOD模型． 相似文献
