[发明专利]基于重要性采样的三维模型自动化简化方法有效

专利信息
申请号: 201310508241.2 申请日: 2013-10-24
公开(公告)号: CN103530472A 公开(公告)日: 2014-01-22
发明(设计)人: 张桂娟;陆佃杰;刘弘 申请(专利权)人: 山东师范大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06T17/00
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
地址: 250014 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明公开了一种基于重要性采样的三维模型自动化简化方法,包括以下步骤:定义三维模型的重要性几何特征、对三维模型的重要性几何特征进行自动化提取、简化后三维模型的表达与恢复。上述自动化三维模型简化方法,通过三维模型表面主曲率在主方向的极值点,对重要性几何特征如褶皱、尖角、凿痕、边界等进行有效量化。对具有重要性几何特征的区域,使用更大的采样概率获取采样点,而其他区域则使用较小的采样概率,获取采样点。故简化模型中的采样点集能够在有效保持褶皱、尖角、凿痕、边界等几何特征的基础上,极大减少网格模型顶点数。具有简化程度高、模型精度好、简化过程高效等特点。
搜索关键词: 基于 重要性 采样 三维 模型 自动化 简化 方法
【主权项】:
一种基于重要性采样的三维模型自动化简化方法,其特征是,包括以下步骤:(1)输入待简化的三维模型;(2)定义所述三维模型的重要性几何特征,即所述三维模型中曲率变化大的特征区域;(3)对三维模型的重要性几何特征的自动化提取;(4)设定重要性采样概率,根据设定的重要性采样概率对提取到的三维模型重要性几何特征中的点进行随机采样,得到重要性采样点集合及其对应的重要性采样点法向集合;(5)设定普通模型点的采样概率,普通模型点的采样概率值小于重要性采样概率;利用普通模型点采样概率对三维模型表面上的点进行随机采样,得到普通采样点集合及其对应的普通采样点法向集合;(6)重要性采样点集合及其法向集合、普通采样点集合及其法向集合的并集即为简化后的三维模型表达式;(7)使用基于紧支撑基函数的模型恢复方法,将简化后的三维模型表达恢复为三维模型。
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