三角網(wǎng)格分割是三維模型處理中的一個(gè)重要領(lǐng)域。對(duì)于初始采集的三維網(wǎng)格模型,其本身缺少一定的語義信息及結(jié)構(gòu)特征,三角網(wǎng)格分割能夠依據(jù)某種幾何信號(hào)將網(wǎng)格模型劃分為具有不同物理意義的若干部件或者面片,幫助人們進(jìn)行進(jìn)一步的網(wǎng)格壓縮、紋理映射、模型檢索、網(wǎng)格變形等操作。現(xiàn)如今,三角網(wǎng)格分割技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、模型設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。本文針對(duì)三角網(wǎng)格分割及其中一些幾何處理問題進(jìn)行進(jìn)一步研究,本文的主要研究工作如下:1.三角網(wǎng)格分割中種子點(diǎn)的優(yōu)化采樣算法:針對(duì)傳統(tǒng)三角網(wǎng)格分割中存在的過度分割、稀疏分割及邊界誤差三類問題,分別進(jìn)行檢測(cè)并采用類間合并、類內(nèi)再聚類及邊界再劃分三種方式予以糾正,從而優(yōu)化三角網(wǎng)格分割結(jié)果,提取優(yōu)質(zhì)種子點(diǎn),并通過實(shí)驗(yàn)證明采用該算法提取種子點(diǎn),生成輪廓線并重建模型效果更好。2.一種基于規(guī)則的三角網(wǎng)格模型分塊估計(jì)方法:分別采用平面、圓柱面、圓錐面、球面擬合原始網(wǎng)格模型。找到其最佳分塊方式及最佳分塊數(shù),將原始模型拆分成若干類似曲面,進(jìn)行計(jì)算其部分的最佳分塊數(shù)。最終統(tǒng)一合并,得出整體模型的最佳分塊數(shù)目。最后通過實(shí)驗(yàn)證明,本文方法具有有效性。3.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用實(shí)例:應(yīng)用該系統(tǒng)主要用于完成三角... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)字多媒體技術(shù)的應(yīng)用Fig1.1Applicationofdigitalmultimediatechnology

2圖1.2三維模型網(wǎng)格分割Fig1.23Dmodelmeshsegmentation三維網(wǎng)格模型分割問題是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的一個(gè)基本問題。它不僅可以賦予模型對(duì)象語義信息，還可用于指導(dǎo)多種類型的網(wǎng)格處理算法，包括骨架提取[1][2]、建模[3]、變形[4][5]、基于形狀的模型檢索[6][7]和紋理映射[8][9]、三維造型[10]，網(wǎng)格壓縮[11]和網(wǎng)格動(dòng)畫[12]。以上應(yīng)用都基于人們的直觀視覺感受，對(duì)模型進(jìn)行分割處理后，提升了模型的可操作性。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀三角網(wǎng)格分割[13][14]一般依據(jù)網(wǎng)格自身的拓?fù)湫畔⒁约澳承⿴缀翁卣�，將原本封閉的網(wǎng)格模型分解成若干各自獨(dú)立、連通且具有一定物理意義的面片。三角網(wǎng)格分割算法是三維模型處理的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，其被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)格簡(jiǎn)化、網(wǎng)格編輯、紋理映射、模型分類、幾何變化、角色動(dòng)畫等領(lǐng)域。1.2.1三角網(wǎng)格分割算法三角網(wǎng)格分割類似于二維圖像分割，一些學(xué)者借鑒了圖像分割中的部分思想，并多數(shù)情況下沿用了圖像分割領(lǐng)域的術(shù)語。但不同于二維圖像中數(shù)據(jù)信號(hào)是單一灰度值，在三維領(lǐng)域，其分割依據(jù)往往為不規(guī)則的拓?fù)湫畔�，這也給三角網(wǎng)格分割帶來了一定的難題。本文調(diào)研總結(jié)了三角網(wǎng)格分割算法的相關(guān)綜述[15][16]，可大致分為以下幾類：（1）基于迭代聚類的三角網(wǎng)格分割算法迭代聚類的方法通常根據(jù)某種相似性度量標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算每個(gè)面或頂點(diǎn)到簇質(zhì)心的距離，將這些面或頂點(diǎn)指定給相應(yīng)集合，進(jìn)行初始分類，然后更新聚類初始狀態(tài)，不斷迭代，直至收斂為止�；诰垲惖乃惴ㄍǔＰ枰嗟倪\(yùn)行時(shí)間，但能

3夠得到更加穩(wěn)定的結(jié)果。Sander[17]等人對(duì)基于HFC思想[18]的網(wǎng)格分割算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于K-means算法的三角網(wǎng)格分割方法，其以網(wǎng)格中的三角形為分割元素，采用下述2個(gè)步驟進(jìn)行迭代聚類：1)根據(jù)當(dāng)前聚類模型分割三角面片；2)對(duì)每個(gè)集合，重新擬合出一個(gè)新的模型。分割完畢后每個(gè)集合就是一個(gè)單獨(dú)的分塊。David等人[19]發(fā)表了變分形狀逼近的方法VSA(variationalshapeapproximation，變分形狀逼近)。該方法采用了形狀代理的概念，利用形狀代理表示待擴(kuò)展區(qū)域。首先將待擴(kuò)展區(qū)域的臨界三角形依據(jù)設(shè)定的距離度量標(biāo)準(zhǔn)，依次劃入，先完成了一次劃分；然后更新區(qū)域代理，再進(jìn)行下一次分割，直至收斂，分割效果如圖1.3所示。VSA算法也是一種基于K-means的迭代聚類算法，并被廣泛用于輪廓提取工作中。后來，Wu等人[20]采用了不同類型的基本曲面(平面、球面、柱面、滾動(dòng)球面)作為形狀代理，針對(duì)VSA方法形狀代理為平面代理的缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)，使曲面分割結(jié)果更加自然。Yan等人[21]在此基礎(chǔ)上采用二次曲面作為區(qū)域形狀代理，并對(duì)VSA算法中距離度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了改進(jìn)，并對(duì)分割區(qū)域邊界的鋸齒進(jìn)行修正和優(yōu)化。圖1.3VSA算法分割兔子模型Fig1.3ThesegmentationofrabbitmodelbyVSAalgorithm針對(duì)k-means算法初始時(shí)需設(shè)定聚類數(shù)的問題，萬靜等人[22]提出了一種動(dòng)態(tài)增量的聚類算法，當(dāng)新的網(wǎng)格數(shù)據(jù)到來時(shí)，判斷其是否屬于現(xiàn)有劃分區(qū)域，若是則加入原有類，否則新建一個(gè)類。該方法避免了k值選取的問題，但無法在一開

【參考文獻(xiàn)】：
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