高斯曲率约束的MRG骨架提取优化算法

三维模型的骨架保持了模型的拓扑特性,并被广泛应用于模型相似性比较、计算机动画及压缩等领域.根据多分辨率Reeb图的原理,提出了一种基于离散高斯曲率约束的骨架提取优化算法.通过计算网格顶点的离散高斯曲率判断曲面局部凸凹特性,以获取模型表面的双曲极值点作为约束点;并依据约束点及其邻域的μ函数值产生的分裂线进行区域细分,获得子连通区域、确定关节点、形成优化的骨架结构.实验结果表明,该算法有效地突出了模型的拓扑分支特征以及模型表面的细节,提高了骨架提取的精度和效率.

一种MRG骨架树的三维模型检索方法

根据多分辨率Reeb图(MRG)原理,依据测地线函数分割模型,有效地提取反映模型拓扑结构的Reeb图骨架。进而,映射Reeb图为树结构,分析各骨架节点的拓扑属性,并提取其相应区域的离散曲率信息作为局部形状属性。最终,有效结合拓扑和几何形状特征,计算模型的相差度。该方法突出了模型的总体拓扑特征以及模型的表面细节,一系列的实验结果验证了其高效性、鲁棒性。

融合形状特征的MRG骨架树三维检索方法

提出一种基于MRG骨架树的三维模型检索方法。根据多分辨率Reeb图(MRG)的原理,提取反映模型拓扑特征的Reeb图骨架并且映射成树形结构,分析了节点的拓扑属性。针对拓扑属性在形状特征上的表达能力不足,在节点相应区域提取离散曲率和面积比例描绘局部的形状特征。有效地结合了模型的拓扑特征和形状特征计算模型的相似度。该方法突出了模型的整体拓扑特征和形状特征,实验结果表明了该方法的高效性和鲁棒性。

关节特征约束的3维模型骨架提取算法

根据多分辨率Reeb图（MRG）的原理，提出一种基于关节特征约束的骨架优化算法。它克服了基于曲率约束提取骨架方法中逐点计算顶点的曲率约束轮廓的低效性，通过分析网格顶点的离散高斯曲率，获取模型表面上具有凹陷特性的双曲极值点作为约束点，进行关节特征区域的有效提取。进而增加关节特性点，优化MRG骨架。实验结果表明，本方法有效地突出了模型的拓扑分支特征以及模型表面的细节，提高了骨架提取的精度和效率。