计算机图形学网格简化

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基于边折叠的网格简化算法研究

基于边折叠的网格简化算法研究

边形 洞 进行 重新 剖分 , 这类 方法 不生 成 新顶 点 。
() 2 重新 生 成新 网格 的所有 顶点 根 据 一 定 规则
重新 生 成新 网格 的所 有顶 点 ,并对 新 生成 的顶 点集 进
行 三角 剖分 从而 生成 一个 顶点 更少 、拓扑 连接 更 简单
的逼近 网格 。
f ue eerh . ut r r sa c
Ke r s m ehs l ct n;e g o a s ;rn e n ; oi o e n ;d t a s sin lv l f eal o ;q a r ro ywo d : s i i ai mp f o i d ec H pe e d r g s l M d h g a t nmi o ,e e o d tiL D) u di er r i d ar s ( c
量 网格简 化算 法 , 也发表 了很多综 述 文献 【】 新 网格 I。 .按 2
中顶 点 的构成 , 以把 网格 简化 方法 分 成三类 [ 可 3 1 。 ( ) 网格 的顶 点 是 原 网格 中顶 点 的子 集 1新 通过 删 除 网格 中的顶 点 、 或三 角形 , 对 因此 而产 生 的多 边 并
形。 不利 于存储、 传输及绘制。网格 简化技术 用于处理计算机图形学领域 中广泛使用的 多边形网格数据 , 主要 应用领域有 科学可视 化、 实时显示和虚拟现 实等。文章给 出了网格简化方法的分类 , 究了基于边折叠的简化算法。 研 对相 关技 术及其 特点进行 了介 绍和分析 , 为以后的深入研 究提供 了参考借鉴 。
的存储 、 输及 绘 制带 来极 大 的 困难 。 传 一种 想法 就是 通
过 减少 场 景 的复 杂度 来提 高 图像绘 制 的速 度 。层次 细 节 L D(ee o e i 显 示 简 化 技 术 就 是 在 不 影 响 画 o 1 lf t l v d a) 面视觉 效 果 的条件 下 ,通 过逐 次简 化 景物 的表 面细 节

网格模型简化算法综述

网格模型简化算法综述

术 的研究 一直 是计 算机 图形 学领 域 的一个 热点[ . 2 ]
网格模 型 简 化的基本 原 理可 以描 述 为 : 过 删除 通 或修 改模 型 中对 视觉 效 果 影 响 不 大 的 部分 网格 面 片
信息( 包括 顶点 、 和三角 形 面片等 ) 减少 三 角形 面 边 来 片数量 , 以达到 降低模 型 交互显 示 或实 时传 输 的开 销
( o lg fElcrc l& I f r t n S in e C l eo e tia e n o ma i ce c ,Ch n r eGo g sUnv o ia Th e r e i.,Yih n 4 0 2 c a g 4 3 0 ,Chn ) ia
Ab t a t Th o p e i fme h mo e s a wa s e c e s t e a i t fg a h c a d r O s o e O t a s src e c m l x t o s d l l y x e d h b l y o r p i sh r wa e t t r ,t r n - y i
在 建筑 、 造 、 制 医疗 、 事 、 军 电子 商 务 和地 理 信 息
等领 域 中 , 很多 应用 都涉 及到 三维模 型 的可 视 化和 基
更 多细 节 的表示 与 显 示 速 度 和 传输 带 宽 的矛 盾 中 进
行折 衷 处理 是许 多应用 领域 需要 解 决 的一个 难 题. 目 前通 常 采用 可见 性 处 理 和三 角 网格 模 型 简 化 措施 来 解 决上 述矛盾 . 中对 网格模 型 简化 算法 及其 相 关技 其
mi ,a d t n e a tv e de h m f e tvey. M e h s mp iia i n i e oft e a a l b e a pr c s u e O t n O it rc ier n rt e efc i l s i lfc to son h v ia l p oa he s d t a lv a e t r l m. By a a y i he ba i e hni e nd me h dsofm e h sm p iia i le i t he p ob e n l zng t s c t c qu sa t o s i lfc ton,t e t pia l o h y c la g —

网格算法的原理

网格算法的原理

网格算法的原理
网格算法是一种常用的计算机图形学算法,用于将二维空间划分为规则的网格格点,以实现图形模型的离散化表示和各类计算操作。

其原理是将整个空间划分为一个个小的单元格,每个单元格都具有固定的大小。

网格算法的主要思想是将空间划分为一系列的网格单元,每个单元格代表了一个离散化的小区域。

这些单元格可以用于表示图形对象的形状、位置、颜色等属性。

在网格算法中,常用的单元格形状包括正方形和长方形。

每个单元格可以表示一个像素、一个点或者更大的对象。

其中,最小的单元格称为基本单元。

通过将空间划分为网格单元,可以将图形模型转换为离散化的数据结构。

这样,可以使用一组有限的数据结构来表示整个图形模型,从而简化图形模型的处理和操作。

网格算法的主要应用包括图形渲染、图形碰撞检测、物理模拟等。

在图形渲染中,可以根据每个网格单元的属性来确定其颜色,从而生成图像。

在图形碰撞检测中,可以通过判断不同网格单元是否相交来判断碰撞是否发生。

在物理模拟中,可以根据每个网格单元的属性来计算物理效应,如重力、摩擦力等。

总之,网格算法通过将空间划分为网格单元,将图形模型离散化表示,以实现各种计算操作。

这种离散化的表示方式使得图形计算更加高效和方便。

计算机图形学网格简化

计算机图形学网格简化

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计算机图形学
几何实现的概念
• 为此我们记 φV = φ|K | ,称为 M 在 R3 中的几何实现 (geometric realization)。 • 若φV (| K |) 不自交,则 φV 为1-1映射。此时,φV 为一嵌入映 射,即对 ∀p ∈ φV (| K |) ,存在唯一m维向量 b ∈| K | ,使 得 p = φV (b) 。我们将 b 称为 p 关于单纯复形的重心坐标 向量(barycentric coordinate vector)。事实上,b可表示为:
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拓扑实现的概念
• 值得注意的是,单纯复形 K 并不包含点集 {i = 1, 2,L, m} 的所有子集,它仅包含了构造网格 M 所有面、边、顶 点的子集。为在结构上刻划单纯复形,我们引进拓扑 实现(topological realization) | K |的概念。
(6.2)
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计算机图形学
P 的三维 ε 等距面定义为 • 对给定的 ε > 0 ,
近似地定义原始多边形网格 P 沿其正、负法向的 ε 等 距面 P ( +ε ) 和 P ( −ε ) 。 − + P ( + ε ) v P ( − ε ) v ε 等距面 和 上对应顶点 i , i 及其法向 量可分别表示为
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参考文献
• Cohen J, Varshney A, Manocha D, and Turner D, Simplification Evvelopes, Computer Graphics, 1996, 119128.

数字几何处理中的网格模型化简

数字几何处理中的网格模型化简
维普资讯
第5 第4 卷 期 20 年 1 06 2月来自宁 夏 工 程 技 术
Nig i En iern T c n lg n xa gn eig e h oo y
V 15 o . No 4 . De . 2 0 c 0 6
文章编号:6 1 7 4 (0 6 0 0 0 — 3 17 — 24 20 )4— 4 1 0
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42 0
宁 夏 工

技 术
第5 卷
最终的简化精确程度 ; e H 等人提出另一种重采样方 该方法在计算边折叠队列和新顶点的位置时 ,只需 要 网格模型面的连接信息和顶点的位置 ,故 占用内 法, 可有效地去除模型的高频细节 . 运算速度快 . 2 13 自适应细分法 该方法首先给出原始 网格 存量小 , .. ,. 的逼近网格, 然后逐步增加细节 , 并重新进行局部三 2 17 三 角形折叠法 角化 , 直到近似模 型达到用户满意的精度 为止 . 】
E E胁
C hn¨ 等 人 提 出 了一 个 简 化 封 套 (ipict n oeI Sm liao f i
E vl e) ne ps的框架 , o 可保证化简在全局误差范围内进 行, 并能很好地保持原始模型的尖锐特征 . 2 12 重采样 法 19 . . 92年 , rgTr 在 Sgrp Ge uk igah 年会上提出了重采样方法 ( e i g D . R l ) 】 该方法 由 Ti n 用户指定最后输出模型的顶点数 目,以此决定模型
它包 括贪 婪插入 法 m 和层次 细分 法… 引 .
它是边 折叠算法 的延续 .
其中, M) d( 表示一个顶点 到一个模型 的距离
( 用 ( = i l 一 I M) mn J I 表示 ,l・l J J 是两个向量

一种简单、快速、高效的多边形减面算法 -回复

一种简单、快速、高效的多边形减面算法 -回复

一种简单、快速、高效的多边形减面算法-回复这个主题,我将为大家介绍一种简单、快速和高效的多边形减面算法。

在计算机图形学中,多边形的减面是对多边形进行细分,以减少多边形的数量,从而提高渲染和图形处理的性能。

减面算法可以应用于多种应用领域,如计算机游戏开发、科学可视化以及计算机辅助设计等。

1. 什么是多边形减面算法?多边形减面算法是一种将复杂的多边形网格转换为简化的网格的过程。

简化后的网格由较少数量的多边形组成,这样可以减少计算和渲染的负担。

减面算法主要通过删除多边形的一些顶点或边,来达到减少多边形数量的目的。

减面算法通常会尽量保持原始模型的形状和外观,同时保证性能的提升。

2.为什么要使用多边形减面算法?多边形减面算法对于大规模多边形网格的处理非常有用。

当处理复杂的三维模型时,由于多边形数量的增加,计算和渲染的时间复杂度也会增加。

减面算法可以将多边形的数量减少到更合理的范围内,从而提高计算和渲染的效率。

此外,在一些特定的应用场景中,如虚拟现实和实时交互式应用程序中,减面算法能够帮助提高实时性能和响应速度。

3. 常见的多边形减面算法有哪些?常见的多边形减面算法有多种,如简化网格、三角化和LOD(Level ofDetail)等。

简化网格算法通过不断地合并相邻的多边形,以降低网格的复杂度。

三角化算法将多边形网格转化为由三角形组成的网格,从而减少了多边形的数量。

LOD算法根据观察者的距离和视野来选择性地显示模型的不同细节级别,以达到减少多边形数量的目的。

4. 简单、快速和高效的多边形减面算法是什么?在这篇文章中,我们将介绍一种简单、快速和高效的多边形减面算法,即迭代减面算法。

迭代减面算法是一种基于简化网格的思想,通过迭代地合并相邻的多边形,以减少整个网格的数量。

该算法具有以下步骤:步骤1:初始化首先,将原始的多边形网格加载到算法中,并计算每个多边形的面积。

将所有多边形存储在一个数据结构中,如有向图或半边数据结构。

基于割角的保特征网格简化算法

基于割角的保特征网格简化算法

Fe t r e e v ng M e h S m p ii a i n Ba e n Co n r Cu tng a u e Pr s r i s i lfc to s d o r e t i
J h n pn i o g ig,Li ia g n a gGu j Z u L g n ,a dW n oi n
建L OD模 型.
关键词 网格 简化 ;边 折 叠 ;细节层 次 ( O L D)
中 图法 分 类 号 T 3 14 P 9 .1
在 计算 机 图形 学 和 几何 造 型 中 , 常用 多 边 形 通 网格 , 特别是 三 角 网格 来 描 述 三 维 几 何 形 体 .为 了
1 相 关 工 作
i an v l lo i m o ra g lrme hsmpi c t n. s o e ag rt h frtin ua s i l iai f o wh c sst elc l ou st ec s f e i t n ihu e h a lmea h oto cmai o v d o b sd o d e c l p eo e ao s M a y e a lsd mo srt h tt e meh d p o o e sfs ,r q ie ae n e g ol s p rtr . a n x mpe e n taet a h t o r p s d i a t e urs ls mo y o eh a n r sr e h eal v r l.Fu t e moe A e f L es me r v r e d a d p e ev s t e d ti ey we1 s rh r r . sto OD d l b hs mo es y t i
4 (2 : 14 1 1 2 0 3 角 的保 特征 网格 简 化 算法

计算机图形学基础考评方式与标准

计算机图形学基础考评方式与标准

计算机图形学基础考评方式与标准本课程在考评方面注重引导学生实践能力的培养,因此主要以上机实践考察为主,考察内容涵盖了光栅图形学、真实感图形学和几何造型的重要内容。

计算机图形学基础大实验说明1.概要计算机图形学基础课程大实验包括光线跟踪和网格简化两部分。

为了减轻同学的负担,不要求有图形界面,可以提交命令行程序。

当然,图形界面也是允许和受欢迎的。

程序最好用C/C++编写。

考虑到评判的方便,要求程序必须是win32平台。

除了OpenCV (主要用于图像文件的输出),及VC自带的标准库(MFC,STL等)之外,不要使用其它任何的第三方库。

有些同学可能会用GDI plus进行图片的输出,这也是允许的。

如果用Java/C#编写,仅能使用jdk/.net自带的标准库,注意不要使用DirectX。

如果你要使用除C/C++/ Java/C#之外的其他语言,请先与助教联系。

本实验分为基本要求和选做部分两部分。

一般来说,如果完成基本要求(正确性和完整性),就可以得到大部分的分数。

2.光线跟踪部分基本要求能渲染一个三维的静态场景,包括:1.基本几何体:立方体,多面体,球面等2.点光源,Phong光照模型,纹理,反射,透明,阴影3.不允许使用任何OpenGL相关的库。

可以提供一个命令行程序,只需要输出包含渲染结果的图片就可以。

允许使用OpenCV 等图像处理的库。

选做部分:1. 其它三维物体(比如导入一个obj格式的三模型)2. 给出一个在场景中视点变化的漫游视频3. 其它的BRDF模型4. 光线跟踪加速技术:需要在场景中渲染复杂的几何体(例如读入一个大的obj文件),给出程序的运行时间和加速比。

5. 高维纹理6. 软阴影(使用面光源)7. 你能想到的其它扩展3.网格简化部分基本要求1.实现边坍塌(edge-collapse)的网格简化方法。

2.程序能指定输入输出的obj文件,以及面数的简化比(输出面数占输入面数的百分比),例如命令行程序可以支持如下参数mesh_simp.exe 输入.obj 输出.obj 简化比(例如0.3)3.我们提供c++的obj文件parser (见课程FTP/code)4.在我们提供的测试模型上进行测试(见课程FTP/models里面除了带纹理的obj以外的模型)建议使用课程FTP上提供的几何处理软件(比如Deep Exploration)进行模型的显示和浏览,会比较方便。

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计算机图形学
长方体滤波的步骤(1)
• 给定一个多面体 M ,记 K 为其拓扑,假设 M 已三角 化。算法首先建立 M 的长方体包围盒,并将该包围盒 所包围的空间均匀剖分成一系列的小长方体子空间, 然后采用各长方体子空间对景物顶点进行聚类合并, 位于同一长方体空间的顶点被归于同一类(Cluster)。
• 渐进网格算法中,任一网格 M 均可表示为一粗网格 M 0 ^ i 及n个逐步细化网格 M (i = 1, 2,L, n) 的变换,且有 M = M n • 一张网格 M 可定义为1个二元组 ( K ,V )。 其中 K 是一个单纯复形(simplicial complex),它表示了M 的顶点、边和面的邻接关系;
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层次细节简化的应用
• 层次细节简化(LOD:Level of Details)技术主要 应用在: 简化采样密集的多面体网格 激光扫描测距系统扫描真实三维物体 三维场景的存储/传输/及绘制
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层次细节简化的定义
• 层次细节简化技术就是在不影响画面视觉效果 的条件下,通过逐次简化景物的表面细节来减 少场景的几何复杂性,从而提高绘制算法的效 率。
(6.2)
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P 的三维 ε 等距面定义为 • 对给定的 ε > 0 ,
近似地定义原始多边形网格 P 沿其正、负法向的 ε 等 距面 P ( +ε ) 和 P ( −ε ) 。 − + P ( + ε ) v P ( − ε ) v ε 等距面 和 上对应顶点 i , i 及其法向 量可分别表示为
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计算机图形学
顶点删除技术
• 想法: 设法减少景物表面的采样点数目。
• 假设景物表面已离散为一系列三角形,顶点删除 算法首先从原始模型的顶点集中删除一些不重要 的顶点,同时从其面片集中删除与这些顶点相连 的所有面片。经上述操作后在原景物表面上留下 了一些空洞,算法再对这些空洞进行局部三角剖 分。
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胡事民 计算机科学与技术系
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第六讲
数字几何处理 之
层次细节简化技术
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主要内容
• 层次细节简化的背景和定义 • 网格简化的基本操作 • 长方体滤波 • 顶点删除技术 • 渐进的网格简化技术 • 基于二次误差度量的几何简化技术 • 专题:基于面片收缩操作的有效网格化简方法
(6.1)
f ∈S
点的平坦性标准由下述的距离来描述:
d = N ⋅ (v − C )
f ∈S
∑ n( f ) A( f ) ∑ c( f ) A( f ) C= 其中 N 为向量 的单位向量, , ( ) A f A f ( ) ∑ ∑
f ∈S
f ∈S
c( f ) , n( f ) 分别为三角面片的面积、中心和 这里A( f ) , 法向量。
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Cohen 的局部判别准则
• 多面体的包络(envelope)的概念。
多边形网格表面 P 可看作一张分片线性参数曲面。
r (u, v ) = ( rx (u, v ), ry (u, v ), rz (u, v ))
其单位法向量为
n(u, v ) = ( n x (u, v ), n y (u, v ), nz (u, v ))
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计算机图形学
• 该技术对一个原始多面体模型建立几个不同逼 近程度的几何模型。
– 从近处观察物体时,采用精细的模型, – 从远处观察物体时,采用较粗糙的模型。 – 当视点连续变化时,在两个不同层次的模型之间 存在一个明显的跳跃,有必要在相邻层次的模型 之间形成光滑的视觉过渡,即:几何形状过渡 (geomorphs)。
E ( M ) = Edist ( M ) + E spring ( M ) + E scalar ( M ) + Edisc ( M )
(6.3)
= { x1,⋅⋅⋅, xn }
其中 E ( M )为 M 的距离能量,定义为点集 X 网格 M 的距离平方:
dist

Edist ( M ) = ∑ d 2 ( xi , φV ( K ))
vi+ = vi + ε ni
r ε ( u , v ) = r ( u , v ) + ε n( u , v )
vi− = vi − ε ni
n i+ = n i− = n i
上述方法生成的 P( ±ε ) 可能出现自交现象。
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• 我们用解析法计算 ε 。 现来考察 P 上的任一 三角形 Δv1v2v3 。
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长方体滤波的步骤(2)
• 最后属于同一类的顶点被合并为一代表点,而这 些代表顶点为原多面体所示景物的重新采样。基 于原多面体的拓扑结构和这些这些采样点可重新 产生一多面体。所得到的多面体即为保持一定层 次细节的模型。原多面体的包围盒剖分生成的子 空间越小,所得到的层次模型就越逼近于原多面 体。

对 P 上每个与三角形 Δv1v2v3 不相邻的三角面片 Δ j ,判 别 Δ j 是否与 Δv1v2v3 的基本柱体相交。可计算得到 q j 到
Δv1v2 v3 的距离 δ j 。
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Cohen的点删除流程
• 采用贪婪搜索策略,将原表面P的所有顶点列 入待处理的顶点队列。
V = {vi ∈ R 3 | i = 1, 2,L , m} 是 M 的顶点位置向量集,它定义
^
了网格 M 在 R 3 中的形状。
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• 单纯复形 K 由顶点集 {i = 1, 2,L , m} 及其称之为单形的非空 子集组成 0-单形 {i} ∈ K 即为顶点,1-单形 {i, j} ∈ K 为一条边,而2单形 {i, j, k} ∈ K 为一个面。
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层次细节简化的研究方向
• 总之,层次细节简化技术的研究主要集中在: ① 建立不同层次细节的模型。对任意给定的复杂多边 形网格 M ,由精细至粗糙建立一模型序列:M 0 , M 1 ,L, M n 其中 M 0 = M 。 ② 建立相邻层次的多边形网格 M i , M i +1 (0 ≤ i < n ) 之间的几 ψ : M i → M i +1 。 何形状过渡:
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拓扑实现的概念
• 值得注意的是,单纯复形 K 并不包含点集 {i = 1, 2,L, m} 的所有子集,它仅包含了构造网格 M 所有面、边、顶 点的子集。为在结构上刻划单纯复形,我们引进拓扑 实现(topological realization) | K |的概念。
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几何实现的概念
• 为此我们记 φV = φ|K | ,称为 M 在 R3 中的几何实现 (geometric realization)。 • 若φV (| K |) 不自交,则 φV 为1-1映射。此时,φV 为一嵌入映 射,即对 ∀p ∈ φV (| K |) ,存在唯一m维向量 b ∈| K | ,使 得 p = φV (b) 。我们将 b 称为 p 关于单纯复形的重心坐标 向量(barycentric coordinate vector)。事实上,b可表示为:
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网格化简的基本操作(3)
3. 面片收缩操作:网格上的一个面片收缩为一个顶点, 该三角形本身和与其相邻的三个三角形都退化
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基于长方体滤波的多面体简化
• 1993年,Rossignac和Borrel提出一个实用的、 能实时建立LOD模型的多面体简化算法。
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网格化简的基本操作(1)

1.
三种不同的基本化简操作:
顶点删除操作:删除网格中的一个顶点,然后对它的 相邻三角形形成的空洞作三角剖分
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网格化简的基本操作(2)
2. 边压缩操作:网格上的一条边压缩为一个顶点,与该 边相邻的两个三角形的退化
i =1
n
(6.4)
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• (6.3)式中 的弹性能量,这相当于在 M 的每条边上均放 置一条弹性系数为 k 的弹簧,即
b =

m
i =1
bi ei
φv ( K )上的任一点的 容易知道,当 M 为一三角片网格时, 重心坐标向量 b 中至多只有三个分量非零。
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显示能量函数度量
• 有了上述定义,Hoppe采用显式能量函数 E ( M ) 来度量 简化网格与原始网格的逼近度([HOPP96]):
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参考文献
• Cohen J, Varshney A, Manocha D, and Turner D, Simplification Evvelopes, Computer Graphics, 1996, 119128.
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渐进的网格简化术
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v2 , 2) 对边界顶点 v ,记与它相邻的两个边界顶为 v1 , 则其平坦性标准定义为 v 到 v1 与 v2 连线的距离。
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