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针对具有复杂属性的网格模型简化算法的研究
作 者: 梁策
导 师: 王毅刚
学 校: 杭州电子科技大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 模型简化 区域求精 网格分割 纹理映射 法向映射
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 17次
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内容摘要
随着3D扫描技术的发展,三维网格模型成为了继声音、图像和视频以后的第四种多媒体数据类型。该类媒体在互联网、娱乐、制造业等领域的应用越来越广泛,所使用的模型也变得更加精细和复杂。为了在视觉上产生更好的效果,模型的表面往往附着了更为复杂的属性信息,如颜色、法向等。然而传统的模型简化算法只针对模型的几何信息,无法在简化的同时很好地保存上述重要的属性信息。因此能减少几何信息的同时又保持其良好视觉效果的模型简化算法的研究,对三维网格模型的广泛应用具有十分重要的意义。本文介绍并分析国内外的相关简化算法,并且提出了针对带有属性的模型简化的处理方法。本文的主要工作分为如下三个部分:1.本文首先采用了Garland的QEM算法对模型进行简化,并针对在几何连续和属性连续不一致的情况提出了相应的简化策略。两个相邻的三角形可能在纹理空间上的却是不连续的。相对几何上“边界”,这些属性也存在“边界”,对这些处于属性的“边界”上的顶点采用QEM算法则会导致错误的结果。本文对此提出了自己的解决方案。2.通过法向映射的方式为粗糙的简化模型增加原有的表面细节。首先对简化模型进行采样,再建立这些采样点和原始模型之间的映射关系的方法。根据这种映射关系可以在不增加简化模型几何代价的同时,又使粗糙的模型呈现出更多的几何细节。而颜色和纹理之类的属性信息也可以通过同样的方式进行处理。最后对得到的简化模型实现纹理重映射,首先对模型进行分割,其次使用调和映射的方式将各网格片参数化到对应的正方形区域中,最后在纹理空间中采用矩形排列的贪心算法对它们进行排列,提高了纹理的利用率并优化了纹理。3.为了使用户感兴趣域的模型特征能够得到良好的保存。本文采用了对简化模型进行区域求精的方法,可以根据用户的需要有选择性地恢复模型中某些区域的特征。并在区域求精的过程中对原先分割形成的网格片动态地修改、更新。本文首先介绍模型简化研究的一些背景和研究状况后,第二章概述了国内外一些保持外观属性的模型简化的算法;第三章具体叙述了对模型表面分割和参数化的方法和步骤。使用对简化模型进行区域求精,实现对用户感兴趣域的细节的还原,并在此过程中动态地更新通过分割形成的网格片;第四章提出了针对保存简化模型纹理细节的简化策略,并使用了法向映射增加简化模型的表面细节,接着采用贪心排列算法将剖分后的网格片排序,形成最终的纹理图集,达到了节约纹理空间的目的;在本文的最后给出了实验结果并总结了全文,就将来的研究方向和需要做的工作进行了讨论。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-10 第1章 绪论 10-17 1.1 研究背景和意义 10-12 1.1.1 三维网格模型的应用 10-11 1.1.2 复杂三维网格模型简化的意义 11-12 1.2 三维模型简化算法的研究 12-16 1.2.1 三维模型几何简化算法的国内外研究现状 12-15 1.2.2 针对有属性的三维模型简化算法的国内外研究现状 15-16 1.3 论文的结构安排 16-17 第2章 针对有属性模型的简化算法概述 17-27 2.1 引言 17 2.2 针对有属性的网格模型的简化算法的研究背景 17-27 2.2.1 二次误差测度(QEM)算法 17-19 2.2.2 对于有颜色和纹理的模型的二次误差测度简化算法 19-21 2.2.3 渐进网络模型 21-23 2.2.4 关于PM 的纹理映射 23-25 2.2.5 其他的关于针对复杂属性模型的简化算法 25-27 第3章 基于区域求精的模型简化算法 27-40 3.1 引言 27 3.2 区域求精算法 27-28 3.2.1 模型细分的相关方法 27-28 3.2.2 模型的区域求精及其应用 28 3.3 三维网格模型的分割 28-33 3.3.1 有关模型分割的相关工作 29-30 3.3.2 聚类思想和二次误差测度 30-33 3.3.2.1 模型聚类 30-31 3.3.2.2 基于二次误差测度的模型分割法 31-33 3.4 网格片的参数化 33-37 3.4.1 网格片边界的参数化 34-35 3.4.2 网格片的内部点的参数化 35-37 3.5 对简化模型的区域求精 37-39 3.5.1 算法描述 37-38 3.5.2 实验效果 38-39 3.6 小结 39-40 第4章 保持模型属性的简化算法 40-55 4.1 引言 40 4.2 国内外相关算法的研究 40-42 4.3 针对纹理映射的简化策略 42-45 4.4 法向映射在复杂模型简化中的应用 45-47 4.4.1 法向映射 45-46 4.4.2 简化模型上法向量的提取 46-47 4.5 网格片的排列算法 47-51 4.5.1 现有的排列算法的研究 48-49 4.5.2 对正方形的贪心PACKING 算法 49-51 4.6 实验结果 51-55 第5章 展望与总结 55-57 5.1 工作总结 55-56 5.2 展望 56-57 致谢 57-58 参考文献 58-62 附录 62
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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