[发明专利]一种保持外观特征的模型简化方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学的实时绘制技术领域，尤其涉及一种保持外观特征的模型件简化方法。

背景技术

Garland于1997年提出基于二次误差测度(Quadric Error Metric)的边折叠简化算法(简称QEM算法)(参见文献1)是至今为止在效果和性能的综合上达到的最佳的网格模型简化算法，他以顶点到相关三角平面距离的平方和作为误差测度，能生成高质量的简化模型，并且误差项是一个二次曲面方程形式，用矩阵表示非常方便，可以提前计算，因此简化的速度是很快的。QEM算法把确认为边界的边通常会赋予一个很大的误差测度值，以避免对边界边的过早折叠从而造成形状的变形。在带颜色属性的模型能够的简化上，QEM算法采用了一个更高维的仿射子空间，误差度量依然利用原来的二次曲面方程的形式，在计算上带来了方面，但是因为新顶点v’是原顶点v到这个仿射子空间的投影，它的误差度量可以被视为两项之和，一个是几何误差，一个是属性误差，但几何误差项并不对应于它在R³空间中的投影。因此，有可能v并没有和几何上最近的点进行比较，而是和属性上最近的点比较，这样可能会低估实际的误差，有时模型表面的细节特征会发生变形甚至丢失。

文献1：M.Garland and P.Heckbert，Simplification Using Quadric Error Metrics，ComputerGraphics(Proe.Siggraph 97)，vol.31，ACM Press，New York，1997，pp.209-216.

发明内容

针对上述存在的技术问题，本发明的目的是提供一种保持外观特征的模型件简化方法，以使得简化剧烈的模型仍能保留较好的外观和形状特征。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

①纹理图的预处理：利用Mallat小波边缘检测算法从纹理图像提取边缘特征，利用Mallat小波边缘检测算法进行纹理图像的边缘检测，并进行噪声去除主要随尺度增加模极大值急剧减小的点，以得到符合条件的极大值，得到单象素级边缘；

②利用边缘图与顶点的对应关系，确定顶点的边缘属性：

对于任意一个顶点，在纹理图上找到其对应的映射像素，从而决定其是否是边缘点，对于边缘点，记录一个边缘标志b-flag＝1，

Vlight(i)=1b-flag=10b-flag=0]]>

对于每条边而言，它的权重值就是两个顶点的V_light(i)的和：

E_light(v1，v2)＝V_light(v1)+V_light(v2)；

③在纹理图上提取边纹理差异，边纹理差异越大，顶点对应的边被折叠的优先级越低，所述边纹理差异度量的公式为：

E_diff(v1，v2)＝α×D(v1，v2)×D_rgb(v1，v2)

其中D(v1，v2)是两个顶点的欧几里德距离，D_rgb(v1，v2)是两个顶点颜色空间的距离，α是一个系数常量，用来统一D(v1，v2)和D_rgb(v1，v2)的距离单位；

④计算顶点曲率，曲率高处的顶点，顶点对应的边被折叠的优先级越低；其中，求解三角网格表面的高斯曲率采用如下公式：