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LOD模型简化算法的研究与实现

作　者: 程堃
导　师: 赵丽红
学　校: 东北大学
专　业: 计算机技术
关键词: 边折叠细节层次 LOD 色异三角形纹理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 79次
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内容摘要

网格模型表示法是一种有效的三维实体表达方式。随着计算机技术在军事领域的广泛应用,在巡航导弹地理图像导航信息识别、打击敌重要目标效果自动评估、进口武器装备国产化生产、重要军事目标伪装效果模拟和评估,复杂环境下战场重建等领域所构造和使用的三维网格模型越来越精细、越来越复杂。这些复杂的模型不但对计算机的存储容量、处理速度提出了很高的要求,而且已经成为实时绘制、识别、网络处理、传输的瓶颈。并且,很多情况不需要对模型的每一细节都作详细的刻画,只需要保留模型的重要几何纹理特征。因此模型简化成为非常重要的研究课题。模型简化是指在保持原模型几何形状基本不变的前提下,采用适当的算法减少该模型的面片数、顶点数和边数。近年来,军内外学者在网格模型简化方面作了大量的研究,并取得了很大的成绩。但网格模型的简化速度和简化精度互为矛盾,始终无法达到最佳平衡。目前,虽然已经出现了很多模型简化算法,但大多数模型简化算法在进行大规模简化后并不能很好保证模型的视觉特征,从而产生视觉失真。针对上述问题,本文提出-种模型简化算法,该算法通过引入顶点曲度特征因子保持了模型的几何特征；通过标记色差明显的三角形,很好地保持模型的纹理特征;通过衡量边折叠代价队列和边变化队列中的数据,解决误差累积在模型简化后影响视觉效果的问题,进而保证模型简化后的几何特征和纹理特征。实验表明,该算法高效、可靠、能很好保持模型的视觉特征。本论文针对各种模型简化算法进行了研究。首先,介绍了三角网格模型的有关概念和简化准则,对当前各种简化算法进行了详细的综述。然后,详细阐述了基于几何纹理特征的LOD模型简化算法的思想和简化流程。最后,以VC++编程验证该算法,使用DirectX 9.0实现模型显示并且对多组网格模型进行简化,验证了算法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-19
  1.1 模型简化技术的研究内容  11-12
  1.2 模型简化算法的性能要求  12
  1.3 模型简化技术的应用领域  12-16
  1.4 本课题研究内容及目的  16-18
    1.4.1 内容  16-17
    1.4.2 目的  17-18
  1.5 本章小结  18-19
第2章 LOD模型简化相关概念及简化算法综述  19-37
  2.1 三维几何模型表示方法  19-20
  2.2 层次细节技术概述  20-25
    2.2.1 LOD技术的提出  20-22
    2.2.2 LOD技术简述  22-23
    2.2.3 LOD模型的光滑过度  23-24
    2.2.4 LOD模型的尺度选择  24-25
  2.3 简化误差度量准则  25-28
    2.3.1 基于图像的误差度量  26
    2.3.2 基于几何形状的误差度量  26-27
    2.3.3 其它常用简化误差度量准则  27-28
  2.4 简化分类  28-36
    2.4.1 顶点聚类法  28-29
    2.4.2 几何元素删除法  29-33
    2.4.3 顶点采样法  33-34
    2.4.4 自适应细分法  34-35
    2.4.5 重新布点法  35
    2.4.6 小波分解法  35-36
    2.4.7 基于包络网格的简化算法  36
  2.5 本章小结  36-37
第3章一种基于几何纹理特征的LOD模型简化算法  37-51
  3.1 相关问题描述  37-38
  3.2 LOD模型的生成与表示  38-40
    3.2.1 多边形生存期的定义  38
    3.2.2 LOD模型的生成  38-40
    3.2.3 LOD模型的存储  40
    3.2.4 LOD模型的提取  40
  3.3 多分辨率LOD模型  40-42
  3.4 半边折叠  42-43
    3.4.1 半边折叠操作  42-43
    3.4.2 折叠边的选择  43
  3.5 基于几何纹理特征的LOD模型简化算法  43-50
    3.5.1 几何特征顶点视觉重要度  43-46
    3.5.2 误差累积  46
    3.5.3 纹理特征色异三角形  46-47
    3.5.4 一致性判断  47
    3.5.5 堆排序  47-48
    3.5.6 边界处理  48-49
    3.5.7 狭长三角形的检查  49-50
  3.6 本章小结  50-51
第4章算法实现及结果分析  51-61
  4.1 算法流程框图  51-52
  4.2 算法基本步骤  52-53
  4.3 误差计算  53-54
  4.4 实验结果与分析  54-60
    4.4.1 利用GPU提高绘制速度  54-57
    4.4.2 算法运行效果图  57-59
    4.4.3 算法运行时间及帧频比较  59-60
  4.5 本章小结  60-61
第5章总结与展望  61-63
  5.1 总结  61
  5.2 展望  61-63
参考文献  63-67
致谢  67

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