本文選題：Loop細(xì)分　切入點(diǎn)：細(xì)分曲面　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：細(xì)分曲面技術(shù)具有傳統(tǒng)參數(shù)曲面、隱式曲面造型技術(shù)不具備的諸多優(yōu)點(diǎn),因此廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)動(dòng)畫造型等領(lǐng)域。但細(xì)分曲面的所有細(xì)分模式都存在一個(gè)亟待解決的問題:對模型進(jìn)行細(xì)分時(shí),在每一層都是全局細(xì)分,隨著細(xì)分次數(shù)的增多,網(wǎng)格的面片數(shù)成指數(shù)級(jí)增長,巨大的數(shù)據(jù)量使得細(xì)分后的模型難以進(jìn)行其它處理。然而實(shí)際情況下并不需要對整個(gè)模型細(xì)分來獲得光滑的曲面,僅需在不平坦或曲率較高的區(qū)域進(jìn)行細(xì)分使得這部分區(qū)域更光滑。此外對一塊已光滑的區(qū)域?qū)嵤┘?xì)分迭代操作,對改善模型的光滑度效果很不明顯。針對這個(gè)問題,本文利用控制網(wǎng)格的局部信息,提出了一種基于二面角閾值和Loop模式的自適應(yīng)細(xì)分算法,利用該算法可避免在相對光滑處再細(xì)分,與正常細(xì)分相比,既大大減少了數(shù)據(jù)量,提高了模型的處理速度,又達(dá)到了對模型進(jìn)行細(xì)分的目的。本論文的主要工作圍繞下面三點(diǎn)展開:(1)對細(xì)分方法的基本理論和方法進(jìn)行了比較全面的闡述,并對細(xì)分曲線算法、DooSabin細(xì)分算法、Catmull-Clark細(xì)分曲面算法、蝶型細(xì)分模式、√3細(xì)分模式等幾種典型細(xì)分模式學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn)。(2)對目前現(xiàn)有的自適應(yīng)算法進(jìn)行比較,分析了他們的優(yōu)點(diǎn)和不足。針對Loop細(xì)分模式實(shí)現(xiàn)了基于二面角閾值的自適應(yīng)細(xì)分模式。該算法構(gòu)造了新的細(xì)分規(guī)則,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在保證曲面質(zhì)量的同時(shí),控制了細(xì)分面片數(shù)量的過快增長。(3)在ubuntu 16.04桌面版64位系統(tǒng)下,使用C++語言和OpenGL、CGAL、GLUT技術(shù),采用可以快速查詢網(wǎng)格信息的半邊型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方便讀寫的off模型文件,初步實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)Loop細(xì)分曲面造型算法。同時(shí),該算法可以實(shí)現(xiàn)對模型的旋轉(zhuǎn)、縮放等操作。并選擇龍、正四面體、兔子模型進(jìn)行了全局細(xì)分和自適應(yīng)細(xì)分,進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,針對不同的模型,面片減少率9.4%-82.0%,從而節(jié)省了大量的CPU和顯存資源。
[Abstract]:Subdivision surface technology has many advantages, such as traditional parametric surface, implicit surface modeling technology, Therefore, it is widely used in computer aided geometric design and computer animation modeling, but all subdivision models of subdivision surface have a problem to be solved urgently: when subdividing the model, it is a global subdivision in each layer. With the increase of the number of subdivision times, the number of mesh patches increases exponentially, and the huge amount of data makes it difficult for the subdivided model to be processed otherwise. However, in practice, it is not necessary to subdivide the whole model to obtain smooth surfaces. It is only necessary to subdivide the region with uneven or high curvature to make it smoother. In addition, the effect of subdivision iterative operation on a smooth region is not obvious to improve the smoothness of the model. In this paper, an adaptive subdivision algorithm based on dihedral angle threshold and Loop mode is proposed based on the local information of the control grid. The algorithm can avoid subdivision at a relatively smooth point, which greatly reduces the amount of data compared with normal subdivision. It improves the processing speed of the model and achieves the purpose of subdividing the model. The main work of this paper is to expound the basic theory and method of the subdivision method around the following three points. Several typical subdivision models, such as the Doo Sabin subdivision algorithm Catmull-Clark subdivision surface algorithm, butterfly subdivision model and 3 subdivision mode, are studied and implemented. Their advantages and disadvantages are analyzed. The adaptive subdivision pattern based on dihedral angle threshold is implemented for Loop subdivision mode. A new subdivision rule is constructed. The experimental results show that the method not only guarantees the surface quality, but also guarantees the surface quality. This paper controls the rapid growth of the number of subdivision facets.) under the ubuntu 16.04 desktop version 64 bit system, using C language and OpenGL language CGALALLUT technology, adopting the half-edge data structure which can query the grid information quickly and the off model file which is easy to read and write. At the same time, the algorithm can realize the rotation, scaling and other operations of the model, and select the dragon, tetrahedron and rabbit models for global subdivision and adaptive subdivision. The results show that, for different models, the chip reduction rate is 9.4-82.0, thus saving a lot of CPU and memory resources.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.7

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本文編號(hào)：1651989