[发明专利]一种基于3D模型纹理的模型网格优化方法和装置

说明书

本申请公开了一种基于3D模型纹理的模型网格优化方法和装置，利用边收缩的几何特征的能量损失指标和纹理接缝损失指标来约束家具模型的边收缩情况，能够在快速有效地简化家具模型并保持家具模型的几何特征和纹理特征的同时，避免简化模型时造成严重的纹理畸变，不受纹理参数化连续性的限制，解决了现有的由于家具模型通常具有丰富的纹理信息，而要求纹理的参数化的简化方式容易出现明显的家具模型纹理畸变，可靠性较低的技术问题。

技术领域

本申请涉及3D模型处理技术领域，尤其涉及一种基于3D模型纹理的模型网格优化方法和装置。

背景技术

数字化家具模型设计为人们提供了方便和直接的模型交互方式，使得用户获得家具视觉感，而不必在现场检查实体家具。

为了使家具模型可视化，设计人员通常使用设计软件来创建三维的家具几何设计，并为不同的部分定义适当的纹理，然后利用渲染工具生成家具渲染结果。通常，家具供应商会维护一个庞大的家具模型数据库，每个家具模型的初始设计都具有丰富的几何细节，一个精细的家具模型可以为用户提供丰富的细节和良好的真实感，但是，家具模型包含的细节越多，加载和渲染数据所需的时间就越多，因此，在保持家具的完整外观和整体纹理的基础上，对家具模型进行简化有着很大的必要性。

现有的对家具模型进行简化的方式是拓展表示空间坐标的三维向量引入表示颜色的RGB三个分量组合成6维向量，从而把三维网格的每个顶点表示成六维空间的点，在六维空间再进行二次误差优化以达到视觉效果的损失最小化，但是这种方法要求纹理的参数化是连续无切割的，否则纹理在模型简化后会出现比较大的偏差，而家具模型通常具有丰富的纹理信息，一个模型就有多个纹理参数化的图像，若采用上述方法，则容易出现明显的家具模型纹理畸变，可靠性较低。因此，提供一种家具模型简化方法，能够在保持家具的3D模型纹理的基础上对模型进行简化，又能够避免出现明显的家具模型纹理畸变的问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于3D模型纹理的模型网格优化方法和装置，用于解决现有的由于家具模型通常具有丰富的纹理信息，而要求纹理的参数化的简化方式容易出现明显的家具模型纹理畸变，可靠性较低的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于3D模型纹理的模型网格优化方法，包括：

读取目标家具模型，获取所述目标家具模型的网格模型信息和纹理信息；

根据用户输入的目标简化率和边简化优先级对所述目标家具模型进行网格简化，得到简化后的第一家具模型，所述网格简化受边收缩约束条件约束，所述边收缩约束条件为：

其中，e_j为网格模型第j条边，E_shape(e_j)为e_j几何特征的能量损失，为最大几何特征能量损失，E_seam(e_j)为e_j的纹理接缝损失，α为预置权重系数，ε为阈值。

可选地，所述根据用户输入的目标简化率和边简化优先级对所述目标家具模型进行网格简化，得到简化后的第一家具模型，之后还包括：

检测是否接收到新的目标简化率，若是，则将所述简化后的第一家具模型复原为所述目标家具模型后，根据所述新的目标简化率和所述边简化优先级对所述目标家具模型进行网格简化，得到简化后的第二家具模型。

可选地，所述读取目标家具模型，获取所述目标家具模型的网格模型信息和纹理信息之后，根据用户输入的目标简化率和边简化优先级对所述目标家具模型进行网格简化，得到简化后的第一家具模型，之前还包括：

根据所述网格模型信息基于最小化边几何特征能量损失确定边合并顶点，得到收缩边；

计算所述收缩边的纹理接缝损失和对称纹理因子；