基于特征點求解的Reeb圖骨架提取.pdf

1、針對目前骨架提取算法普遍存在的準確性與復(fù)雜度的矛盾，本文提出一種基于特征點求解的Reeb圖骨架提取算法，創(chuàng)新地將提取特征點和Reeb圖結(jié)合用于骨架提取，在保證骨架提取準確性的同時，降低計算復(fù)雜度，加快提取骨架的速度，提高算法效率。 在Julien Tierny提出的應(yīng)用于骨架提取的特征點提取算法為基礎(chǔ)，對多處原實現(xiàn)細節(jié)進行了改進或提出了新的替代方法。提出了中心最近點算法用來提取模型的最遠點對，避免了傳統(tǒng)算法導(dǎo)致的Floyd算法瓶

2、頸問題，提高了整體算法的執(zhí)行效率；針對三角網(wǎng)格模型的特征點提取閾值，給出了兩種自適應(yīng)閾值取值方法：直接取值法和一階鄰域取值法。直接取值法以多組實驗數(shù)據(jù)作為取值依據(jù)，自適應(yīng)地給出一個較寬泛的特征點提取閾值，一階鄰域取值法采用特征點的一階鄰域邊長作為取值依據(jù)，兩種方法都能快速有效地提取特征點，提取結(jié)果的完備性和準確性能夠滿足骨架提取的要求。 在提取特征點的基礎(chǔ)上，通過對進行骨架提取的總體流程進行充分分析，給出了骨架提取的總體實現(xiàn)方案