帶多種屬性的三維模型的簡(jiǎn)化與壓縮技術(shù)研究.pdf

1、三維模型的描述形式有點(diǎn)云、三角形網(wǎng)格、四邊形網(wǎng)格等，組成模型的元素也有很多屬性，如基于面片(surfel)表示的點(diǎn)云模型有位置、法向、顏色和半徑等屬性，網(wǎng)格模型有頂點(diǎn)位置、顏色或紋理坐標(biāo)等屬性。其中，紋理圖片、法向貼圖等也是表現(xiàn)三維網(wǎng)格模型特征的重要數(shù)據(jù)。這些屬性和數(shù)據(jù)直接影響著三維模型的表面特征。
　　在三維模型的應(yīng)用領(lǐng)域中，如三維電影、游戲、醫(yī)療、科學(xué)可視化等，真實(shí)感的要求越來(lái)越高。但是，有些系統(tǒng)受到存儲(chǔ)空間、帶寬和計(jì)算能力的

2、限制，所以需要對(duì)高精度的三維模型進(jìn)行壓縮或者簡(jiǎn)化。模型數(shù)據(jù)的壓縮和簡(jiǎn)化是模型處理的重要內(nèi)容，一直在被廣泛而深入的研究。
　　模型壓縮是一種有效的減少存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的技術(shù)。通常，模型的不同屬性數(shù)據(jù)具有不同的空間分布，所以針對(duì)不同屬性數(shù)據(jù)的特點(diǎn)制定不同的編碼和解碼算法，有利于增大壓縮率、提高壓縮效率。由于在編碼時(shí)要對(duì)浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行量化，所以即使是無(wú)損壓縮，解碼后的數(shù)據(jù)與壓縮前數(shù)據(jù)可能不完全一致。因此，在壓縮過(guò)程中，通常需要在模型質(zhì)量和軟

3、硬件環(huán)境的限制之間做權(quán)衡。
　　除了對(duì)三維模型進(jìn)行壓縮外，也可以通過(guò)簡(jiǎn)化技術(shù)來(lái)減少三維模型存儲(chǔ)、傳輸和處理時(shí)的數(shù)據(jù)量。與模型壓縮技術(shù)不同的是，模型簡(jiǎn)化不需要對(duì)模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，而是在盡量保持模型原始外觀(guān)的情況下去除一些不重要的信息，這也導(dǎo)致模型的簡(jiǎn)化算法一般都是有損算法。在通常情況下，簡(jiǎn)化是預(yù)處理的過(guò)程，需要根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境選擇相應(yīng)質(zhì)量的簡(jiǎn)化模型。一種常用的策略是，為同一個(gè)模型預(yù)處理生成一系列不同質(zhì)量的細(xì)節(jié)層次(LODs)，并

4、根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境選擇相應(yīng)的質(zhì)量的LOD。雖然一些壓縮算法可以在漸進(jìn)編碼和解碼過(guò)程中產(chǎn)生一系列不同細(xì)節(jié)水平的LODs，但是這些算法的焦點(diǎn)通常是如何高效地編碼，而不是如何提高簡(jiǎn)化模型的質(zhì)量。
　　雖然三維模型的壓縮和簡(jiǎn)化技術(shù)得到了比較廣泛的研究并且發(fā)表了大量的相關(guān)算法，但仍然不能全面并有效地解決目前模型應(yīng)用中存在的問(wèn)題。第一，已發(fā)表的模型壓縮算法，普遍對(duì)低比特下模型壓縮關(guān)注的比較少，而且其中一些算法還受模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的限制。第二，目前

5、大多數(shù)的點(diǎn)云模型簡(jiǎn)化的技術(shù)能夠較好地利用模型的幾何信息（如位置和法向信息），卻很少對(duì)紋理信息（如面片的顏色屬性）進(jìn)行充分的分析利用。并且，大多數(shù)的點(diǎn)云模型簡(jiǎn)化算法是基于局部啟發(fā)式的簡(jiǎn)化，而不是系統(tǒng)地全局優(yōu)化。類(lèi)似地，早期的三維網(wǎng)格模型簡(jiǎn)化算法也致力在減少的頂點(diǎn)數(shù)目情況下保持模型幾何特征。后來(lái)提出的許多簡(jiǎn)化算法同時(shí)最小化幾何誤差和紋理偏差，也能夠較好的保留帶紋理的模型的外觀(guān)。但是，這些算法并沒(méi)有充分地利用紋理圖像內(nèi)容。第三，盡管高精度紋理

6、圖像可能比模型的網(wǎng)格數(shù)據(jù)占用更多的存儲(chǔ)、帶寬或計(jì)算資源，紋理圖像簡(jiǎn)化卻很少得到研究人員的關(guān)注。
　　本文全面研究了目前三維模型壓縮和簡(jiǎn)化技術(shù)的相關(guān)工作，綜合考慮了其中存在的問(wèn)題，提出了:
　　一種基于GLA（標(biāo)準(zhǔn)勞埃德算法）的點(diǎn)云模型壓縮技術(shù)。該技術(shù)擴(kuò)展了GLA算法，對(duì)聚類(lèi)中的點(diǎn)數(shù)進(jìn)行控制，并貪婪地優(yōu)化編碼順序。該算法在低比特壓縮時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，并且算法具有通用性，適用于壓縮任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的點(diǎn)云模型。
　　一種基于鄰域

7、聚類(lèi)合并的點(diǎn)云模型簡(jiǎn)化技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)迭代地挑選并合并具有最小成本的局部鄰域，直到達(dá)到期望的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化率。算法基于人類(lèi)對(duì)視覺(jué)重要度的感知，利用幾何和紋理信息的局部變化，計(jì)算局部鄰域合并的成本;基于高斯差分的紋理銳化技術(shù)用于增強(qiáng)紋理細(xì)節(jié)。此外，還把算法擴(kuò)展到了大規(guī)模模型簡(jiǎn)化。該技術(shù)能夠較好地保留簡(jiǎn)化模型表面的幾何和紋理特征。
　　一種協(xié)作簡(jiǎn)化三角形網(wǎng)格及其紋理圖像的技術(shù)。紋理圖像用于引導(dǎo)網(wǎng)格簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化的網(wǎng)格用于輔助紋理圖像簡(jiǎn)化。在簡(jiǎn)化