三角网格模型的最小值边界分割

发布时间：2018-04-28 01:08

  本文选题：三角网格 + 网格分割　； 参考：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年01期

【摘要】：针对目前网格模型块分割算法综合效果不理想、人工干预多等问题,提出一种基于凹凸信号的最小值边界检测的三角网格模型分割算法.首先通过全局控制顶点的Laplace光顺操作对网格模型进行光顺去噪;然后通过标准化和归一化的凹度信息发现符合人眼视觉的最小值规则的凹特征点;最后结合区域中心线提取算法以及扇形探射线算法构造出闭合的分割线,并用三维主动轮廓模型方法进行优化,通过分割线将模型分割为有意义的分块.实例结果表明,该算法可以快速有效地分割模型,得到有意义的分割结果.
[Abstract]:Aiming at the problem that the synthesis effect of the mesh model block segmentation algorithm is not ideal and the artificial intervention is many, a triangular mesh model segmentation algorithm based on the minimum boundary detection of concave and convex signals is proposed. Firstly, the mesh model is smoothed and de-noised by the Laplace fairing operation of the global control vertex, and then the concave feature points which accord with the minimum rule of human vision are found by the standardized and normalized concave information. Finally, the closed Secant is constructed by combining the region centerline extraction algorithm and the sector ray detection algorithm, and optimized by using the 3D active contour model method, and the model is divided into meaningful blocks through the Secant line. The experimental results show that the algorithm can segment the model quickly and effectively and obtain meaningful segmentation results.
【作者单位】： 华侨大学厦门市数字化视觉测量重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51105150) 福建省自然科学基金(2014J01188) 华侨大学中青年教师科研提升资助计划(ZQN-PY102)
【分类号】：TP391.7

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本文编号：1813121