三维模型压缩及网络传输关键技术的研究

发布时间：2020-04-14 03:15

【摘要】：三维网格作为最为常见的三维模型与表面的表示方法之一,在三维领域有着巨大的应用潜力。随着网络应用的发展以及模型精细度的提高,网格的原始数据量也在不断地提高。在面向不可靠网络传输应用时,由于原始数据量大且带宽有限,丢包情况时有发生。如何减少网格数据量,同时应对不可靠的网络就是我们在本文中要谈论的。对于前一个问题,网格压缩无疑是最好的解决方法。网格压缩算法自上世纪九十年代开始成为热门课题,那时的主要研究领域包括单分辨率网格压缩和渐进式网格压缩,到现在其延伸的许多方向,包括动态网格压缩,可随机访问的网格压缩以及超大规模的网格压缩算法等,依然是研究的热点。近几年来关于单分辨率网格压缩的研究不算多,研究的焦点更多的集中在动态网格与超大规模网格方面,即使有关于拓扑编码或几何预测的方法也只是有关压缩的一部分内容,少有提出一种新的完整的压缩与解压缩方法。我们认为在单分辨率网格压缩领域,依然存在研究的必要性,效率也依然还有提升的空间。本文就三维网格压缩算法自研究以来的数个经典算法做了简要分析介绍,并提出了一种新的单分辨率三角形网格拓扑编码算法,主要思路包括同心环面片的分割,网格生成树的构造,由内而外的层次遍历方式,创新性地解决了生成树编码过程中遇到的顶点分裂与边分裂的问题。同时提出了一种基于局部柱坐标系变换的几何数据预测编码算法。在本文中我们详细介绍了该算法的具体思路与算法细节,并就多个三维网格模型做了大量实验,我们认为这个压缩方法能够在保证网格失真情况在可以接受的范围内的同时得到较好的压缩效率。同时,对于后一个问题,即如何应对不可靠网络的情况的问题,由于我们的方法将网格模型保存在结构化的树形结构中,我们认为这种编码方法能够方便地处理客户端丢包后快速重新向服务器端请求并恢复网格的问题。在本文中我们对三种不同的网格传输策略做了实验对比,就实验结果做了初步的分析与研究。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.02

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