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文檔簡介
1、近年來,三維動畫已經(jīng)成為一個熱門的研究課題,三維網(wǎng)格模型也出現(xiàn)在了許多行業(yè)中,成為行業(yè)發(fā)展一個不可分割的部分。三維模型的廣泛應用,引發(fā)越來越多的人開始關注三維模型的處理問題,三維模型分割和骨架提取就是其中的重要研究方面。三維網(wǎng)格模型分割技術在很多領域得到了廣泛應用,如建模,三維模型變形、網(wǎng)格簡化、幾何傳輸?shù)确矫妗HS骨架提取也是三維動畫不可或缺的重要組成部分。目前,已經(jīng)有許多網(wǎng)格分割算法被提出,如分水嶺算法,聚類算法,區(qū)域增長算法等等。
2、
本文提出一種新的三維網(wǎng)格模型分割和骨架提取的算法,半監(jiān)督的三維網(wǎng)格模型層次分割是基于半監(jiān)督的思想,根據(jù)K均值聚類和高斯曲率,采用層次推進的方法分割模型,本文的分割算法主要分為三個部分:提取模型的顯著特征、預分割以及后分割。網(wǎng)格模型顯著特征面片是利用多維標度MDS的方法,將原本定義在歐式空間的原始模型轉換到基于離散測地距離的MDS空間中,得到一個新的模型SAMDS,在這個轉換后的模型的凸包上提取出特征面片。下一步根據(jù)K均值
3、聚類的思想,對模型進行一輪迭代,得到預分割結果,本文對模型先進行一輪粗分割有助于提高算法整體運行的效率。在預分割的基礎上,利用區(qū)域增長的思想,呈帶狀推進讀取模型,在離散高斯曲率較小的地方,對模型進行后分割,本文的分割算法與同類算法相比,分割邊界更有意義,分割結果較為理想。
基于分割后模型的各個分割塊,本文提出一種新的三維網(wǎng)格模型骨架提取算法。首先按照上述分割算法將模型分割成指定的部分,然后在模型的各個分割模塊上,以特征面片
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