本文選題：徽派建筑 + 自動建模��； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：大規(guī)模場景建模是當(dāng)前計算機虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域研究的熱門課題,并且是涉及到諸多學(xué)科的復(fù)雜問題。通過虛擬仿真建模技術(shù)實現(xiàn)對建筑場景的還原,對傳統(tǒng)古建筑的宣傳、保護(hù)和傳承具有重要意義。然而在目前存在的建模理念中,尚未有可應(yīng)用的建模技術(shù)涉及大規(guī)模的古建筑場景自動化建模。本文在對徽派建筑分析和研究的基礎(chǔ)上,對當(dāng)前各種模塊化、參數(shù)化建模方法進(jìn)行了總結(jié)分析,提出了一種基于子圖擴展生成徽派建筑拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖的建模方法。首先,以用戶簡單的拓?fù)漭斎霝槌跏夹畔?通過關(guān)聯(lián)規(guī)則對拓?fù)渥訄D進(jìn)行擴展,自動地生成建筑場景的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,同時根據(jù)各類約束規(guī)則推理出各個節(jié)點的模塊屬性,然后對整個場景的拓?fù)鋱D遍歷,生成場景描述文件。最后,渲染得到徽派建筑的場景模型。本算法顯著改善了傳統(tǒng)大規(guī)模場景自動建模方法的建模建筑結(jié)構(gòu)單一的問題,并且有效提高了建模精度和速度。關(guān)聯(lián)規(guī)則是用來描述數(shù)據(jù)集中項目之間的關(guān)聯(lián)特性,也是子圖擴展算法的基礎(chǔ)。本文通過改變頻繁項集的鏈接方式和壓縮事物項集的方式改進(jìn)了Apriori挖掘算法,并實驗對比了改進(jìn)前后的算法效果。最后,對本文采用的基于哈希表和三元組的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖的存儲方式進(jìn)行了分析,并與傳統(tǒng)存儲方法進(jìn)行了對比,說明了該存儲方式的優(yōu)越性。
[Abstract]:Large-scale scene modeling is a hot topic in the field of computer virtual reality, and it is a complex problem involving many disciplines. Virtual simulation modeling technology is used to restore the architectural scene, which is of great significance to the propaganda, protection and inheritance of the traditional ancient buildings. However, in the existing modeling concept, there is no applicable modeling technology involving large-scale modeling of ancient architecture scene automation. Based on the analysis and research of Huizhou architecture, this paper summarizes and analyzes various modularized and parameterized modeling methods, and puts forward a modeling method based on the extension of sub-graph to generate Huizhou architectural topology chart. First of all, with the user's simple topology input as the initial information, the topology subgraph is extended by association rules, and the topology structure diagram of the building scene is automatically generated. At the same time, the module attributes of each node are deduced according to various constraint rules. Then the topology of the whole scene is traversed to generate the scene description file. Finally, render the scene model of Huizhou architecture. This algorithm significantly improves the single problem of building structure modeling based on the traditional automatic modeling method of large-scale scene, and effectively improves the precision and speed of modeling. Association rules are used to describe the association characteristics between items in a dataset, and are also the basis of an extended subgraph algorithm. In this paper, the Apriori mining algorithm is improved by changing the linking mode of frequent itemsets and compressing the itemsets of things, and the effect of the improved algorithm is compared experimentally. Finally, the storage method of topology structure diagram based on hash table and triple is analyzed, and compared with the traditional storage method, the superiority of this storage method is explained.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TU-87;TP391.9

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本文編號：1812723