三维复杂模型的实时连续多分辨率绘制

本文给出了一种能实时产生由三角网格表示的三维复杂模型的连续多分辨率近似模型并加以绘制的新算法。该算法分为预处理和实时显示两个阶段，在预处理中，对模型上的每个观点按照它们的重要程度进行排序，同时也规定了每个顶点在实时简化过程中的合并操作，实质上也就是确定了模型中的三角形的删除顺序，这使得在实时显示中可以立即得到近似模型。该算法具有两个优点：首先，它建立了视点参数与被选择的分辨率的直接关系；其次，它提     

一种散乱数据点的多分辨率曲面重构方法

给出一种基于细分曲面技术实现散乱数据点的多分辨率曲面重构的方法。在曲面重构过程中,依据灰度图像边缘检测思想分析散乱数据特征值,将这些特征值生成纹理特征曲线进行曲面细分,从而形成了多分辨率网格模型结构。经过测试,该方法不仅重构曲面时间短,同时构造出的细分曲面能较好地反映原始数据的细节特征。     

用约束四叉树实现地形的实时多分辨率绘制

在地形可视化领域，实时绘制复杂地形场景的最有效工具是LOD技术，在研究和实验的基础上，提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法，该算法引入视相关的概念，给出一种与视点相依赖的对地形结点误差进行评价的方法，改进了LOD模型“裂缝”效应消除方法。实验结果表明，该算法能实时动态地生成地形的连续多分辨率模型，实现地形场景的平滑绘制。     

一个交互实时的多分辨率地形绘制系统

本文设计并实现了一个交互实时的多分辨率地形绘制系统，介绍了系统的组成、实时优化方法的以及地形几何和纹理数据表示和管理方法，并通过一实例对地形绘制系统的性能进行了评价。从绘制结果看，系统对地形进行实时优化时折衷考虑了国象绘制质量和绘制速率，在图象质量没有有明显退化的情况下极大地改善了地形绘制的性能。     

三维地形中多分辨率影像模型建模方法①

使用高分辨率纹理是增强地形真实性最常用的有效方法,但由于其数据量的庞大需要对纹理影像进行分块处理。为了解决常规手工纹理分块的不足,给出了影像纹理的自动分块原则和方法,提出了一种基于视点的动态多分辨纹理模型和确定纹理分辨率的算法,设计了管理纹理数据的数据结构和数据库存储方案。试验表明,该方法在不降低显示质量的同时,能有效减少纹理的渲染量和较好的可视化效果。     

个性化三维人脸模型的特征约束多分辨率绘制

给出了一种有效支持个性化变形的三维人脸模型结构和一种特征约束的实时连续多分辨率绘制方法。为方便变形中特征点及相关区域的移动,模型结构的设计体现了人脸特征及模型中点、边、面的邻接关系。基于这种模型结构的多分辨率绘制方法给出了特征约束的有序递减网格设计,实现了视距相关的快速模型简化,在保持模型视觉特征的同时保证了实时连续绘制。     

大规模多分辨率地形实时绘制算法研究

为解决海量地形数据无法实现直接、连续地实时绘制的问题,根据小波分析的特点,提出了基于小波分析的多分辨率地形模型生成算法.该算法利用小波分析对数字高程模型(DEM,digital elevation model)数据进行简化压缩,采用四叉树结构来表示地形,构建视点相关多分辨率地形模型.实验结果表明,该算法使需要的地形数据量大为减少,能高效地生成地形的多分辨率模型,并且地形的逼真程度高.因此,该算法结构简单、便于实现大规模地形实时绘制.     

目标特征指导的多分辨率体绘制算法

多分辨率体绘制是解决海量数据体绘制的一种有效方法。但对于数据散乱分布、同质区域较小的体绘制数据（比如物探领域的地震信号数据）,传统的基于香农熵或均方差的多分辨率方式均难以有效实现降低数据量的效果。本文提出了一种基于目标特征的多分辨率体绘制方法。以数据体中的目标特征为指导,适当降低非目标区域的分辨率,在尽可能不丢失其目标区域信息的情况下,实现有效的多分辨率体绘制。本文方法能够在目标保证数据量的前提下,尽可能的通过丢弃非目标区域的信息量,进而保护数据体的关键信息,以得到较好的绘制效果。实验结果表明,本文方法能与传统方法相比能够更好的保证关键区域绘制效果,同时进一步的降低用于绘制的数据量。     

适于点绘制的层次多分辨率建模方法的研究

在基于点的图形绘制技术中,需要记录大量的场景采样点,如何有效地组织这些数据是实现快速高效绘制的关键问题之一。论文研究了适于点绘制的有效数据组织——层次多分辨率建模,分析了三种常用的模型结构及其构建算法,讨论了模型结构中的层次细节选择方案,提出了一种层次细节的顺序选择方法,实验证明这些方法是有效的。     

多分辨率几何造型系统设计与实现

将小波分析、细分造型、网格化简等多分辨率造型技术与基于NURBS的造型技术相结合,独立开发了多分辨率几何造型系统.给出了改进的辐射边拓扑数据结构,统一表示线性网格曲面和参数曲面以及流形和非流形形体.依据STEP标准定义了几何元素类型,基于UML描述了类结构定义.最后介绍了系统功能模块并给出了运行实例.     

3维植物叶片精确建模和绘制技术研究

准确、灵活的叶片模型对植物建模具有重要的意义,但目前大部分植物叶片曲面模型没有提供足够的准确性和细节描述。为了给生成准确、细致的叶片几何模型提供灵活的方法,即首先利用B样条曲线来描述叶片的边缘轮廓和主脉;然后用Delaunay三角化方法对叶片曲面进行网格化;最后通过改进Loop细分规则的自适应细分方法来优化叶片曲面,从而为植物叶片提供了一种灵活的3维几何造型描述方法。由于B样条曲线能够很好地描述大部分植物叶子的轮廓,Delaunay三角化方法的使用又解决了包含多个裂片的叶片曲面的网格化问题,而自适应曲面细分方法则不仅使得生成的空间曲面具有更高的光滑度,同时可使得生成的叶片曲面能够进行卷曲变形。实验结果充分表明,该方法是有效的。     

三维动态多分辨率地形模型的研究

为了绘制大规模地形图,适当地减少数据,利用四叉树结构存储采样点,提出了一种与地形特征和视点相关的实时动态的多分辨率地形模型。在三维场景漫游和切换中,采用二级缓冲机制实现场景数据的快速调度和绘制,同时提出了基于细分评估函数的自适应LOD算法。随着分辨率的动态变化,实时递归地构建绘制当前视域地形所需的数据集。而且在起伏变化大的地形中利用有限的采样点,根据地形特征进行距离加权插值,最终提高特定地区的分辨率和绘制效果。     

基于纹理的三维超声实时体绘制

三维纹理的体绘制算法由于其利用显卡加速渲染、硬件实现三线性插值和不丢失图像的纹理特性3大优点，尤其适合医学超声数据的实时三维可视化。显示大量多边形切片（slice polygon）是当前影响三维纹理体绘制渲染实时性的重要因素。为了克服常用的参数化算法在快速生成大量多边形切片时性能不佳的缺点，提出了的空间活动边表的方法，充分利用各个多边形切片之间的空间相关性实现增量计算，明显提高了计算速度。     

GPU加速3D流场特征提取与多分辨率绘制

由于视线方向上的网格单元前后相互影响,导致3D流场可视化面临遮挡和混乱问题,为此提出一种基于流场特征的多分辨率绘制方法.首先利用基于GPU的BP网络流场特征提取方法对流场典型特征或用户关注的新特征进行选取、训练和识别;在此基础上,利用Voronoi图技术对特征数据构造特征树;最后基于鱼眼视图多分辨率技术进行绘制.对绘制和性能进行测试的实验结果表明,该方法能有效地提取流场特征,降低遮挡和混乱对可视化效果影响.     

小波变换在纹理提取技术中的研究现状

遥感技术的发展带动了图像处理技术的不断进步和发展.遥感图像因其特有的图像特点,使得地物在空间上的排列更加的复杂多变.目前,小波技术因其本身"多分辨率"的特性,能在时频两域都具有表征信号局部特征的能力和多分辨率分析的特点,因而被广泛地应用到图像处理的各个领域中去.本文将近几年小波在图像处理领域中应用比较多的三种处理方式进行了总结和比较,最终认为基于复小波的处理方式更加的精确,合理,在此基础上提出要更多的应用复小波方式处理图像,以及不再采用单一的处理方式,而是融合各种小波方式,结合各种方式方法的优点,使图像处理的更加清晰,准确.     

三维可视化系统中动态多分辨率地理模型的构造

根据三维地形可视化中利用四叉树存储DEM数据的方法，提出了一种基于视野计算的三角形格网动态多分辨率地理模型的构造算法，给出了该模型的多分辨率地形结构以及动态地形简化方法。     

一种面向移动3D图形的几何简化方法

移动3D图形计算是无线网络和图形学高速发展产生的新研究领域.由于无线网络带宽和移动终端设备显示分辨率的限制,需要将3D图形进行分解压缩,依据不同的分辨率进行内容转码.提出了一种基于改进Loop细分的几何模型简化算法.一个稠密的几何网格通过反复操作3个步骤：顶点分裂、奇点预测和重新三角化,生成由稀疏的基网格和一系列偏移量组成的渐进网格.在奇点预测过程中,将改进Loop细分模板作为预测器.由于Loop细分相关联的顶点数目少,提高了几何模型简化和重建的速度.渐进网格易于在无线网络上渐进传输,并可在移动终端上无损重建3D图形.实验表明,算法简单、效率高,适用于移动环境下3D图形的应用.     

基于特征点加细的多分辨率人脸形变模型及人脸建模

提出基于特征点加细的原型三维人脸对应方法建立多分辨人脸形变模型,并根据该形变模型的特点使用多分辨模型匹配方法由单张正面人脸图像进行三维人脸建模。该方法以人脸模型上的眼、眉、口、鼻等主要几何特征为基准点标注基础网格,然后通过加细特征点网格完成原型人脸之间的对应,进而建立多分辨率的形变模型;根据形变模型的构造特点,把待匹配图像按照与模型相同方式进行加细,然后进行多分辨的人脸模型匹配。实验结果表明,新的对应算法可以有效地实现原型三维人脸之间的对应,能够克服传统的光流对应算法对应效果差,算法精度低的缺陷,提高形变模型的精度。新的匹配算法不仅能够加速模型的匹配速度,而且可提高模型匹配的效率和精度,缩短模型匹配的时间。