基于感知特征的網(wǎng)格處理算法的研究.pdf

1、隨著數(shù)字媒體的快速發(fā)展,計算機圖形學以及計算機動畫領域中對于數(shù)字模型的需求日益增加,因此如何快速而高效地獲取數(shù)字模型成為計算機圖形學領域中的一個重要的研究課題.數(shù)字模型的表示方法是對數(shù)字媒體進行進一步處理的基礎.傳統(tǒng)的參數(shù)曲面或者隱式曲面的表示方法在拓撲方面受到較大的限制.基于三角形網(wǎng)格的表示方法則因為其結構簡單,拓撲限制少,并且適合于當前計算機顯示系統(tǒng)的管道線設置而受到目益重視.因此,基于網(wǎng)格表示的處理算法得到快速的發(fā)展. 感

2、知特征是人類認識世界的主要依據(jù),在三維模型中,結構特征構成人類認識和識別模型的主要的幾何特征.由于數(shù)字娛樂以及工業(yè)的需要,在數(shù)字模型的處理算法中,如何使處理后的模型能夠有效的遵循人在視覺上的認知特點顯得特別重要.本文針對當前基于網(wǎng)格表示的數(shù)字模型在獲取和處理算法中存在的問題,從模型的感知特征出發(fā),提出了新的算法.首先,設計了一種可以重建顯著特征的網(wǎng)格填充算法;其次,使用感知特征作為尺度,分別設計了針對自然物體模型和牙齒模型的交互式的網(wǎng)格

3、分割算法;最后,設計了一種可以重建尖銳特征的逆向Loop細分算法,同時提出了漸進細分曲面的概念.本文的工作主要包括如下的四個方面: 1.)網(wǎng)格修復算法是從重建后的網(wǎng)格獲取健壯的數(shù)字模型的一個重要步驟.本文提出了一種基于特征線的網(wǎng)格修復算法,克服了當前空洞填充算法中不能夠有效恢復顯著特征的缺點.本文將特征線,這一網(wǎng)格的結構特征信息,引入到待填充的網(wǎng)格模型中,使用三角化算法來封閉空洞,采用區(qū)域生長算法來確定缺失區(qū)域中所丟失的顯著特征

4、的拓撲,缺失區(qū)域的頂點以及特征點的幾何位置則使用一種最小平方算法來確定. 2.)網(wǎng)格分割技術使得由基本的數(shù)字模型可以創(chuàng)建出更為復雜、豐富的模型.本文提出一種新的交互式的針對自然物體的網(wǎng)格截取方法,它可以高效地從三角網(wǎng)格中分割出有意義的部分.本文算法提供給用戶一套新的基于屏幕空間的界面,使得用戶可以很方便地指定要截取的物體.為了能夠分割出大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)格,我們使用基于二次型的網(wǎng)格算法來簡化網(wǎng)格.在使用帶硬約束的最小割算法來分割簡化網(wǎng)

5、格后,傳統(tǒng)的最小割算法被用來對原先的網(wǎng)格進行邊界光順. 3.)作為三角網(wǎng)格模型在計算機輔助牙齒正畸中的一個應用,本文提出了一種基于網(wǎng)格點主曲率的牙齒模型分割算法,克服了當前算法錯誤切割過度擁擠的牙齒的缺點.本文利用網(wǎng)格頂點的主曲率作為牙齒分割的尺度,然后使用三維網(wǎng)格上的數(shù)學形態(tài)學操作來選擇特征線作為候選的分割邊界,最后使用基于局部區(qū)域的優(yōu)化方法來封閉這些特征線以完成牙齒模型的精確分割. 4.)細分造型技術可以克服傳統(tǒng)造型

6、技術在拓撲上的限制,因此廣泛用于數(shù)字模型的獲取和顯示.本文提出了一種高效并且魯棒的逆向Loop細分算法,該算法可以重建細分曲面上的尖銳特征.它適合于以細分作為漸進光順的模型以及以細分作為造型工具的應用程序.我們的主要目的是設計一種可以從細分后的精細模型重建出細分前的粗糙模型的算法.該算法只需要極少的內存并且不會帶來幾何和拓撲上的誤差.同時,該算法易于實現(xiàn),并且具有線性的時間復雜度. 基于這一逆向的細分算法,本文提出了漸進細分曲面