本文選題：三角網(wǎng)格 + 網(wǎng)格分割　； 參考：《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：針對目前網(wǎng)格模型塊分割算法綜合效果不理想、人工干預(yù)多等問題,提出一種基于凹凸信號的最小值邊界檢測的三角網(wǎng)格模型分割算法.首先通過全局控制頂點的Laplace光順操作對網(wǎng)格模型進(jìn)行光順去噪;然后通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的凹度信息發(fā)現(xiàn)符合人眼視覺的最小值規(guī)則的凹特征點;最后結(jié)合區(qū)域中心線提取算法以及扇形探射線算法構(gòu)造出閉合的分割線,并用三維主動輪廓模型方法進(jìn)行優(yōu)化,通過分割線將模型分割為有意義的分塊.實例結(jié)果表明,該算法可以快速有效地分割模型,得到有意義的分割結(jié)果.
[Abstract]:Aiming at the problem that the synthesis effect of the mesh model block segmentation algorithm is not ideal and the artificial intervention is many, a triangular mesh model segmentation algorithm based on the minimum boundary detection of concave and convex signals is proposed. Firstly, the mesh model is smoothed and de-noised by the Laplace fairing operation of the global control vertex, and then the concave feature points which accord with the minimum rule of human vision are found by the standardized and normalized concave information. Finally, the closed Secant is constructed by combining the region centerline extraction algorithm and the sector ray detection algorithm, and optimized by using the 3D active contour model method, and the model is divided into meaningful blocks through the Secant line. The experimental results show that the algorithm can segment the model quickly and effectively and obtain meaningful segmentation results.
【作者單位】： 華僑大學(xué)廈門市數(shù)字化視覺測量重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51105150) 福建省自然科學(xué)基金(2014J01188) 華僑大學(xué)中青年教師科研提升資助計劃(ZQN-PY102)
【分類號】：TP391.7

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本文編號：1813121