三維幾何造型是構(gòu)造個性化數(shù)字產(chǎn)品的重要技術(shù),廣泛應用于影視動畫、工業(yè)設(shè)計和生物醫(yī)學等領(lǐng)域。保留原始模型拓撲連接信息不變的條件下進行一定的模型變化,從而生成具有新外觀的三維幾何模型,稱為三維模型變形,是三維幾何造型的重要步驟。本文以現(xiàn)有三維模型為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),研究了如何更好地根據(jù)用戶設(shè)計意圖改變原始模型的三維模型變形算法。模型變形算法的一個重要研究方向是降低用戶操作復雜度,將用戶有效交互信息轉(zhuǎn)化為處理模型變形所需參數(shù)從而驅(qū)動三維模型變形。本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點概括如下:1、研究了二維圖像形狀特征和三維模型形狀特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提出一種三維模型變形算法。首先分析二維圖像和三維模型的形狀特征,獲取圖像和模型的特征線;其次根據(jù)圖像和模型特征線,利用相似三角形關(guān)系,給出圖像和模型形狀特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并由此定義控制約束條件驅(qū)動模型變形;根據(jù)圖像和變形后模型的形狀特征關(guān)聯(lián)關(guān)系,提出一種變形結(jié)果質(zhì)量評價方法,并通過實驗評估二維圖像形狀特征引導模型變形算法的性能。實驗結(jié)果表明本文提出的二維圖像形狀特征引導三維模型變形算法自動高效,在創(chuàng)建三維模型的同時實現(xiàn)造型過程個性化。2、針對保剛性網(wǎng)格變形算法在變形過程... 

【文章來源】：中北大學山西省

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 選題背景及意義
    1.3 變形技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 二維圖像變形技術(shù)
        1.3.2 基于網(wǎng)格曲面的三維變形技術(shù)
        1.3.3 基于圖像的三維模型變形技術(shù)
        1.3.4 其他三維變形技術(shù)
    1.4 本文研究思路、內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 研究思路
        1.4.2 研究內(nèi)容
        1.4.3 本文結(jié)構(gòu)
第二章 網(wǎng)格變形的理論基礎(chǔ)
    2.1 三維幾何模型的表示方式
    2.2 基本定義
        2.2.1 網(wǎng)格
        2.2.2 點云
        2.2.3 微分坐標
        2.2.4 均值坐標
        2.2.5 能量函數(shù)
    2.3 共形映射
        2.3.1 基本定義
        2.3.2 離散曲面
        2.3.3 黎曼度量
        2.3.4 貝爾特拉米系數(shù)方程與系數(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于二維圖像形狀特征引導的三維模型變形算法研究
    3.1 引言
    3.2 變形算法概要
    3.3 基于二維圖像形狀特征的三維模型變形算法
        3.3.1 提取圖像形狀特征
        3.3.2 提取原始三維模型形狀特征
        3.3.3 定義模型變形控制約束條件
        3.3.4 改進的保剛性網(wǎng)格變形算法
    3.4 實驗結(jié)果及討論
        3.4.1 參數(shù)γ的實例研究
        3.4.2 改進保剛性網(wǎng)格變形算法效果評估
        3.4.3 基于二維圖像形狀特征的三維模型變形算法的有效性
        3.4.4 基于二維圖像形狀特征的三維模型變形算法的效率
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多模型形狀特征關(guān)聯(lián)的變形算法研究
    4.1 引言
    4.2 變形算法概要
    4.3 基于多模型形狀特征關(guān)聯(lián)的變形算法
        4.3.1 模型配準
        4.3.2 準共形映射參數(shù)化
        4.3.3 變形控制約束條件的定義
        4.3.4 準共形迭代算法
        4.3.5 模型恢復算法
    4.4 實驗結(jié)果及討論
        4.4.1 基于多模型形狀特征關(guān)聯(lián)的變形算法的有效性
        4.4.2 基于多模型形狀特征關(guān)聯(lián)的變形算法的效率
        4.4.3 消融研究
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于模型部件形狀特征的三維模型變形方法研究
    5.1 引言
    5.2 變形方法概要
    5.3 基于模型部件形狀特征的三維模型變形方法
        5.3.1 模型數(shù)據(jù)預處理
        5.3.2 基于八叉樹的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分割算法
        5.3.3 深度學習分類算法
        5.3.4 模型部件變形
        5.3.5 樣條拼接算法
    5.4 實驗結(jié)果及討論
        5.4.1 模型切割結(jié)果比較
        5.4.2 模型變形結(jié)果比較
        5.4.3 模型變形方法的有效性
        5.4.4 模型變形方法的效率
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 主要創(chuàng)新點
    6.3 研究展望
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝



本文編號：3223488