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基于显著性分析的网格有意义分割技术

廖毅  
【摘要】: 随着计算机图形学中三维建模和三维扫描技术的进步,数字化的三维图形数据开始大量涌现,特别是高细节三维模型在设计业、制造业、娱乐业和军事中得到广泛使用。这些模型通常是用复杂的多面体网格来表示,如何重用、管理现有的网格模型、如何根据新的设计目标修改现有网格模型,即三维模型的网格分割,已成为国际前沿研究课题。 本文首先对目前国际国内的三维模型分割研究进展、及其在各个方面的应用情况进行了综述,并围绕三维模型的分割展开了研究工作。本文的主要贡献如下: (1)借鉴视觉感知心理学中有关网格显著性的研究成果,提出一种“有意义的”网格分割算法。该算法首先通过网格显著性计算找到显著的网格顶点,然后以此为基础探测用于边界的顶点。因为视觉感知心理学认为,重复出现的类型,尽管可能负曲率线最小,但是在视觉上会显得单调,不会引起人类视觉兴趣。所以此文相比以前的分割论文最大的区别是没有把最小的负曲率线定义为组成要素的边界线,而是把网格显著性较大的顶点连线定义为边界线。在此基础上,提出了一个快速的分水岭分割算法。 (2)提出了一个3D捷径规则指导下的网格分割算法。该算法扩展了分解二维图形轮廓的捷径规则,将其拓展到三维网格分割领域。在分割算法执行过程中,先用时时垂直于局部骨架段的切割面扫描模型骨架的排序分支,通过测量切割面的拓扑和几何属性来确定用分割关键点标识的大致分割位置,然后利用大致分割位置附近的模型表面凹部特征来定义子块间的具体合理边界,从而得到鲁棒的有意义分割结果。


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