基于采样半径优化的最大化Poisson圆盘采样

发布时间：2018-06-13 06:43

  本文选题：最大化Poisson圆盘采样 + 采样半径优化　； 参考：《中国科学:信息科学》2017年04期

【摘要】：最大化Poisson圆盘采样(maximal Poisson-disk sampling,MPS)是计算机图形学领域的一个基础研究问题.一个理想的采样点集应该满足无偏差采样性质、最小距离属性和最大化性质.传统的最大化Poisson圆盘采样一般通过投镖法(dart throwing)来实现,但是众所周知,该方法的不足之处在于无法精确控制采样点数目.针对该问题,本文提出了一种新的方法可以实现精确控制二维等半径最大化Poisson圆盘采样的点数并且同时满足其他性质.与已有方法不同的是,本文提出的方法通过调整采样半径达到控制采样点数的目的.首先,根据用户指定的采样点数目和采样区域(闭合的多边形)生成随机点集,并进行Delaunay三角化,并且将当前三角化中的最短边长作为当前的采样半径;接着,迭代地移除全局最短边中邻域平均边长较大的采样点,然后采用投镖法将其随机插入到以当前采样半径计算得到的空隙区域内.通过迭代地调整采样点的位置,采样半径不断增大,从而最后实现固定点数的最大化Poisson圆盘采样.大量实验结果表明,该方法可以得到高质量的采样点集,同时很好地保持了采样点集的蓝噪声性质.
[Abstract]:Maximal Poisson-disk sampling (MPS) is a fundamental problem in the field of computer graphics. An ideal set of sampling points should satisfy the properties of unbiased sampling, minimum distance attribute and maximization. The traditional maximum Poisson disk sampling is usually realized by dart throwing, but it is well known that the method can not accurately control the number of sampling points. In order to solve this problem, a new method is proposed to accurately control the number of Poisson disk sampling points and satisfy the other properties at the same time. Different from the existing methods, the method proposed in this paper can control the sampling points by adjusting the sampling radius. First, a random set of points is generated based on the number of sampling points specified by the user and the sample region (closed polygon), and Delaunay triangulation is performed, and the shortest side length of the current triangulation is taken as the current sampling radius. The sampling points with larger average edge length in the global shortest edge are removed iteratively and then inserted randomly into the void region calculated from the current sampling radius by using the dart-throwing method. By iteratively adjusting the position of the sampling point, the sampling radius increases continuously, and the maximum Poisson disk sampling of fixed points is realized at last. A large number of experimental results show that the proposed method can obtain high quality sampling points, and at the same time, the blue noise properties of the sampling points are well maintained.
【作者单位】： 模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61271431,61372168,61620106003,61571439)资助项目
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2013099