網(wǎng)格建模是數(shù)字幾何處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究問(wèn)題.為了提高網(wǎng)格建模的簡(jiǎn)便性和魯棒性,首先提出了一種非線性的引導(dǎo)濾波算法.濾波過(guò)程在法向域進(jìn)行,濾波后的法向是引導(dǎo)網(wǎng)格法向的局部二次變換;然后,應(yīng)用上述算法研究了建模方面的2個(gè)重要問(wèn)題:網(wǎng)格去噪和網(wǎng)格平滑,其中的難點(diǎn)在于如何構(gòu)造合適的引導(dǎo)網(wǎng)格.針對(duì)去噪問(wèn)題,每次迭代時(shí)利用雙邊法向?yàn)V波得到引導(dǎo)網(wǎng)格;針對(duì)平滑問(wèn)題,引導(dǎo)網(wǎng)格以高斯濾波結(jié)果作為初始值,進(jìn)而結(jié)合原始網(wǎng)格不斷進(jìn)行更新;最后,在形狀復(fù)雜或特征豐富的網(wǎng)格模型上進(jìn)行了去噪、平滑等實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該算法簡(jiǎn)單實(shí)用、魯棒,去噪時(shí)能夠有效地去除強(qiáng)噪聲,保持模型的幾何特征;平滑時(shí)能夠提取出中小尺度的特征,保留大尺度的特征. 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2020,32(03)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

和對(duì)網(wǎng)格局部鄰域平滑結(jié)果的影響

,0.8]和[0.0013,0.003],對(duì)于特征顯著的CAD模型,l的取值范圍為[0.61,1.22],n的取值范圍為[20,150];對(duì)于細(xì)節(jié)豐富的模型,l的取值范圍為[1.57,3.14],n的取值范圍為[2,8].在平滑算法中,在[0.005,0.5]內(nèi)取值,在[0.001,0.2]內(nèi)取值,l在[0.70,1.74]內(nèi)取值,n在[1,5]內(nèi)取值時(shí),可以獲得令人滿(mǎn)意的平滑效果.本文的網(wǎng)格去噪算法適用性很強(qiáng),可以去除高斯噪聲、脈沖噪聲、混合噪聲以及真實(shí)噪聲.其中高斯噪聲、脈沖噪聲和混合噪聲是根據(jù)原始模型的平均邊長(zhǎng)le加入的,而真實(shí)噪聲是用掃描儀獲取數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生的.圖3的網(wǎng)格模型中帶有脈沖噪聲,去噪后的網(wǎng)格模型變得光順,幾何特征也得到了很好的保持.圖4所示為帶有混合噪聲的CAD網(wǎng)格模型,顯著的邊緣特征被準(zhǔn)確地恢復(fù)出來(lái).圖5中給出了真實(shí)噪聲的去噪結(jié)果,本文算法有效地保持了豐富的局部細(xì)節(jié).a.原始網(wǎng)格模型b.帶有0.6le脈沖噪聲的網(wǎng)格模型c.去噪結(jié)果圖3本文算法對(duì)Skull模型的去噪結(jié)果a.原始網(wǎng)格模型b.帶有0.4le高斯噪聲和0.4le脈沖噪聲的網(wǎng)格模型c.去噪結(jié)果圖4本文算法對(duì)Double-torus模型的去噪結(jié)果

近效果,導(dǎo)致濾波結(jié)果與輸入法向相差太大.(2)若一個(gè)面片在所屬的不同局部鄰域中得到的變換結(jié)果差別較大,此時(shí)將所有結(jié)果取平均會(huì)使得網(wǎng)格特征變模糊.為了防止上述2種情況的發(fā)生,對(duì)輸入網(wǎng)格中的面片kf,在其鄰域中選取與其法向夾角較小的面片,構(gòu)造出局部鄰域FI{|arccos(),()}kikiifnnlfNk.其中,l為弧度閾值.本文使用第1類(lèi)鄰域FIN(k)時(shí),網(wǎng)格去噪和網(wǎng)格平滑算法會(huì)取得較好的結(jié)果.以網(wǎng)格去噪為例,選取一個(gè)弧度閾值后,每次迭代中同一個(gè)面片的鄰域面片會(huì)發(fā)生變化,所以稱(chēng)為動(dòng)態(tài)的鄰域選取.圖1展示了鄰域動(dòng)態(tài)選取對(duì)去噪結(jié)果的影響,其中,le為平均邊長(zhǎng).如圖1c所示,沒(méi)有動(dòng)態(tài)選取鄰域時(shí),網(wǎng)格模型的邊緣特征受到其他區(qū)域的影響而變得彎曲;圖1d是l=0.72時(shí)鄰域動(dòng)態(tài)選取后的結(jié)果,網(wǎng)格模型的尖銳邊緣特征得到了很好的保持.a.原始網(wǎng)格模型b.帶有0.7le高斯噪聲的網(wǎng)格模型c.無(wú)鄰域動(dòng)態(tài)選取的去噪結(jié)果d.有鄰域動(dòng)態(tài)選取的去噪結(jié)果圖1鄰域動(dòng)態(tài)選取對(duì)去噪結(jié)果的影響2.3濾波過(guò)程式(1)說(shuō)明引導(dǎo)網(wǎng)格是非線性引導(dǎo)濾波的關(guān)鍵.通常認(rèn)為引導(dǎo)網(wǎng)格中具備了基本的特征信息.引導(dǎo)網(wǎng)格確定后,二次變換的系數(shù)決定最終的輸出結(jié)果.式(2)既充分結(jié)合了引導(dǎo)網(wǎng)格中的信息,又保證了濾波結(jié)果和輸入法向的相似程度.式(3)通過(guò)和來(lái)調(diào)節(jié)系數(shù)xka和xkb的大小.此外,根據(jù)式(4)中的能量?jī)?yōu)化問(wèn)題,和作為不同能量項(xiàng)的權(quán)值,決定了濾波結(jié)果與輸入網(wǎng)格和引導(dǎo)網(wǎng)格信息的結(jié)合程度.選取網(wǎng)格模型的一個(gè)特征顯著的局部鄰域,圖2展示了和的變化對(duì)該鄰域平滑效果的影響.其中,點(diǎn)的橫坐標(biāo)為局部鄰域中的面片,縱坐標(biāo)為每個(gè)面片所對(duì)應(yīng)的輸入網(wǎng)格法向、引導(dǎo)網(wǎng)格法向、輸出網(wǎng)格法向的x分量.如圖2a所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]三維幾何模型的L0去噪算法[J]. 趙勇,李玲,單欣,王勝科,秦洪.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]基于粗糙度的三維模型保細(xì)節(jié)濾波[J]. 張旭東,方旭東,陳佳舟,繆永偉.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2015(12)



本文編號(hào)：3391270