三角网格的自适应细分研究

提出面向三角网格全局细分和局部自适应的细分算法。在原三角网格模型上计算每个面片的中心坐标,据此生成的中心坐标点作为新的顶点坐标进行重新绘制得到三角基网格,然后进行多次迭代,达到基本的全局细分目标。在最后生成的基网格上,可以通过调节最大网格面积和平均网格面积之间的比例系数等,来得到更加均匀的三角网格。实验表明该方法能到得到质量较高的细分结果。     

面向三角网格的自适应细分

细分曲面存在的一个问题是随着细分次数的增多,网格的面片数迅速增长,巨大的数据量使得细分后的模难以进行其它处理。针对这个问题,该文利用控制点的局部信息提出了一种基于Loop模式的自适应细分算法,利用该算法可避免在相对光滑处再细分,与正常细分相比,既大大减少了数据量,提高了模型的处理速度,又达到了对模型进行细分的目的。     

典型三角网格细分算法

介绍7种典型的三角网格细分算法,对各种细分算法在连续性、具备优点及应用状况等几个方面进行比较和归类。为提高三角网格细分效果的可视化程度,将基于功能类机制的状态机模型作为软件运行模式,利用MFC和Open GL实现交互式显示控制,并在此基础上对最具典型意义的Loop算法进行原型实现,给出优化方法。     

基于边光滑度的Loop自适应细分曲面算法

首先研究了传统的Loop细分曲面算法,通过分析发现随着细分次数的增多细分算法中三角形网格片数增长过快。针对这一问题提出一种自适应细分曲面算法。算法根据相邻两个三角形面上的法向量的夹角,判断细分网格中较为光滑和非光滑的区域。实验结果表明,算法提高了数据处理速度,并且模型简单易实现。     

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.     

约束自适应Loop曲面细分

自适应细分已经被广泛应用于曲面细分领域以减少不需要的细分次数和细分面数。但是目前自适应细分都存在不同细分层次之间的裂缝拟合问题,造成了不同细分层次之间的曲面无法光滑连接,对此提出一种基于中分面的约束应细分方法。该方法的主要思想是通过对深度较高区域的1邻域三角形平分,根据产生裂缝的个数,将插入点与其1邻域的网格相连,从而降低高细分区域与低细分区域的深度差,达到不同细分程度光滑过度的细分效果。     

可调自适应三角网格的细分曲面造型方法

为了研究一种简单的有效的细分曲面方法使生成的曲面不仅光滑而且可调,提出了一种面向三角网格的可调自适应细分曲面造型法,该方法通过在传统的Loop细分模式中加入形状控制因子以使生成的曲面形状可调,同时引入二面角作为控制误差来判断相邻三角形夹角是否满足给定的阈值,以此实现自适应细分过程。模拟算例结果表明,该方法不仅能用较少网格获得性能良好的曲面,而且可以通过选取不同的值调整生成曲面形状,满足工程需要。     

基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法

摘 要：三维网格简化是在保留目标物体几何形状信息的前提下尽量减小精细化三维模型 中的点数和面数的一种操作,对提高三维网格数据的存取和网络传输速度、编辑和渲染效率具 有十分重要的作用。针对大多网格简化算法在简化过程中未考虑网格拓扑结构与视觉质量的问 题,提出了一种基于逆 Loop 细分的半正则网格简化算法。首先根据邻域质心偏移量进行特征 点检测,随后随机选取种子三角形,以边扩展方式获取正则区域并执行逆 Loop 细分进行简化。 最后,以向内分割方式进行边缘拼接,获取最终的简化模型。与经典算法在公开数据集上进行 实验对比,结果表明,该算法能够在简化的同时有效地保持网格特征,尽可能保留与原始网格 一致的规则的拓扑结构,并且在视觉质量上优于边折叠以及聚类简化算法。     

二维流形三角网格模型顶点法矢量估计

提出一种以顶点的一邻域中三角形在该顶点处的顶角与对应三角形的面积比值加权三角面法矢量估计二维流形三角网格模型顶点法矢量的方法.回顾了现有的五种顶点法矢量估计方法,然后给出了新的方法.设计了利用理论法矢量与估计法矢量的夹角作为误差评价标准的实验,应用球体和椭球体模型分析了所涉及的6种估计方法的性能.     

基于边顶点重要度的网格简化算法及应用

基于三角形网格边折叠简化思想，提出一种基于边顶点重要度简化算法，采用一种改进的三角形网格数据结构，在预处理中利用二叉树对顶点重要度进行快速排序并记录三角形合并关系，得到所需分辨率下的近似网格模型。     

改进的Loop细分模式算法

针对Loop细分模式细分后的曲面不可控的缺点,提出利用反求控制点的方法对Loop细分模式进行改进,改进后的算法不仅形成光滑的曲面,同时可以过原始的控制点。实验证明,改进的Loop细分模式算法行之有效,可以广泛应用于曲面的造型设计和三维重建。     

基于二次误差的三角网格自适应细分算法研究

提出一种基于二次误差的三角网格自适应细分算法,该算法采用二次误差描述三角网格的曲率变化情况,只对二次误差大于阈值的三角面片进行细分,避免了在较平坦区域再进行细分,以较少的三角面片表达了模型的特征,实现三角网格的自适应细分.与全局细分相比,自适应细分既可增加模型光顺性,又可减少模型的数据处理量,提高细分效率.     

自适应三角网格模型重新布点算法的研究

在对任意拓扑三角网格模型进行自动三边界区域划分的基础上，提出一种适应的三角网格模型重新布点算法，该算法首先根据三边界区域划分的结果，构造初始网格模型具有最低分辨率的基础网格模型，然后利用协调映射技术，对网格模型进行重新采样，从而不断对基础网格模型进行细化，算法的特点是可以根据不同的精度自动在曲面的大曲率处重新采样得到较多的点，而在曲面的小曲率处则重新采样得到较少的点，该算法可以用于三角网模型的自适应简化和优化，文中的应用实例表明，该算法可以保证在满足指定精度要求的条件下，得到更合理的三角网格模型，取得理想的效果。     

Loop细分小波对网格模型的多分辨率分析

高分辨率网格模型因其数据量庞大,对其在网络中很难进行实时处理,因此,根据Loop细分模板,将边点作为小波的细节信息构造出了Loop细分小波,用于对网络模型进行多分辨率分析.该方法未涉及曲面几何拓扑关系,因而不受曲面拓扑特征的影响,具有很强的适应性.利用其对三维网格模型进行多分辨率分析,得到的低分辨率模型轮廓逼真,面片数量大幅度减少.由于该方法对细节信息取舍尺度还不能用统一的公式确定下来,因此只适合对模型做一些简单的处理.     

Loop细分曲面的优化拟合算法

提出一种用于构造给定三维模型的拟合Loop细分曲面的迭代优化算法,使得拟合曲面与原始模型之间的逼近误差最小.算法中的逼近误差定义为原始模型各面元到拟合曲面最小距离的积分.与Loop细分小波分解算法的比较表明,该算法以适度的运行时间代价得到了更优的结果.此外,该算法还可以加以推广,作为一类从输入模型生成其近似表示的优化算法的基础.     

基于任意三角网格的ternary插值细分曲面造型及其分析

针对任意三角网格,提出一种简单有效且局部性更好的带参数的ternary插值曲面细分法,给出并证明了细分法收敛与G1连续的充分条件.在任意给定三角控制网格的条件下,可通过对形状参数的适当选择来实现对插值细分曲面形状的调整.     

一种带噪声的密集三角网格细分曲面拟合算法

实现了一个从带噪声的密集三角形拟合出带尖锐特征的细分曲面拟合系统.该系统包括了一种改进的基于图像双边滤波器的网格噪声去除方法,模型的尖锐特征提取以及保持尖锐特征的网格简化和拓扑优化.为了处理局部细节特征和模型数据量问题,提出了自适应细分方法,并将根据给定精度估计最少细分深度引入到细分曲面拟合系统中,使得拟合得到的细分曲面模型具有良好的细节特征和数据量小等特点.大量3D模型实验结果和实际工程应用结果表明了该细分曲面拟合系统的有效性.     

曲面三角网格模型顶点法矢计算与交互式分割

本文给出一种三角网格模型顶点法矢计算公式,该公式采用网格模型中三角片面积与顶角角度综合加权,其计算精度高于现有的面积加权计算方法．另外,本文还提出了一种简便灵活的任意拓扑曲面三角网格模型交互式分割方法．利用该方法,可有效地将任意拓扑三角网格模型分割为几个与盘形拓扑同胚的区域,为后续处理提供方便。