噪声鲁棒的分水岭网格分割算法

提出一种对逆向工程网格噪声鲁棒的分水岭分割算法.该算法在计算网格离散曲率时,针对曲率计算对网格噪声特别敏感的问题,根据拟合曲面的曲面误差估计,动态地调整拟合曲面的顶点个数,提高了曲率计算的精确性,增强了基于曲率的分水岭算法对噪声的鲁棒性;通过后续的标识、聚类和分割后处理方法,提高了算法的分割精度和效果.该算法在大量的噪声网格模型上获得了较好的分割结果,适用于逆向工程中的二次曲面识别和NURBS曲面逼近.

交互标记控制的快速网格分割

提出一种快速的三维网格分割算法。与大多数针对顶点集合的分割不同,此算法是一种面集分割,对网格的曲率估计位于相邻两个面之间。在分水岭算法的基础上,由用户交互提供分割的指示标记,完成网格曲面分割。因此不存在过度分割、噪音干扰等问题。同时利用极小值原理,使得分割结果更接近人的主观视觉原理。实验证明分割过程是快速的,能够满足交互的需要。

基于凸凹信号的网格分割

网格分割在网格参数化、纹理atlas图等几何处理问题中有着重要的应用.提出一种基于顶点或面凸凹信号的简单高效的网格分割算法.基于均匀支撑半径的顶点凸凹信号分析将顶点分为平坦点、凸点、凹点和特征点,先从平坦点进行平坦区域扩展,再从剩下的凸凹点出发进行凸凹区域扩展,最后根据顶点和边界边的光滑度进行区域竞争扩展;对于未能完全分割的简化程度高的模型,基于面的凸凹信号采用类似的过程进一步完成最后的分割.该算法可以快速地进行网格分割并能较好地保持网格特征,特别适用于CAD模型的分割.

基于区域离散曲率的三维网格分水岭分割

针对离散曲率估计对噪声敏感且特征值计算量大的特点提出了基于区域离散曲率的三维网格分水岭分割算法。寻找三维模型显著特征点;对三维模型进行预分割,确定分割带;在分割带区域上计算离散曲度极值点,利用测地距离和曲度极值点对三维模型进行分水岭分割。算法在分割前无需进行网格去噪,实验结果证明,对主体分支明显的模型具有较高的分割边缘准确度和较快的分割速度。

基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法

为了构建有意义曲面分片,提出一种基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法.首先根据Delaunay四面体剖分得到多边形网格内部的四面体,求出每个面上反映网格内部信息的Delaunay体距离;然后对Delaunay体距离进行平滑处理,再对网格上面的Delaunay体距离进行聚类,用高斯混合模型对Delaunay体距离作柱状图的拟合,利用期望最大化算法来快速求得拟合结果;最后结合图切分技术,同时考虑聚类的结果、分割区域的边界平滑和视觉认知中的最小规则,得到最终的网格分割结果.实验结果表明,采用文中算法可以有效地实现有意义的网格分割.

基于高斯映射的CAD网格法向聚类分割方法

网格模型特征的分割和识别,能够极大地提高复杂机械产品设计中模型重用、模型编辑的效率。由此,提出一种基于高斯映射的法向聚类CAD网格分割方法。对网格模型各面片法向进行高斯映射,建立各单元面片边连接邻域与高斯球面法向的对应关系。对各法向在高斯球面上进行k-means聚类分割,依据法向初始聚类类型和二面角阈值细化分割。将过分割的细小区域进行合并处理,根据各区域邻接矩阵及其类型的相似性进行特征识别和归并处理。本算法能够高效地对复杂机械产品的网格模型进行分割和识别,不受网格疏密的限制。

基于网格分割的自适应细分曲面算法研究

细分曲面中,随着对模型细分次数的增多,模型的面片数迅速增长,巨大的数据量加大了模型后处理的难度。为此,结合网格分割技术,提出了一种自适应细分曲面算法。该算法利用控制网格每个顶点与其对应的极限位置之间的欧氏距离不同、采用K-均值算法和区域合并技术对控制网格进行分割,随后对用户指定的网格区域或不满足精度的区域进行局部自适应细分。实验结果表明,该算法在给定精度范围内,有效地以相对较少的面片数获得了理想光滑的细分曲面,且大大提高了模型的后处理速度。

基于体半径函数的网格分割算法

为解决现有网格分割算法对表面局部特征和噪声敏感的问题,定义一种刻画模型体属性的测度——体半径,该测度具有姿态不变性和噪声鲁棒性。在此基础上,提出一种网格层次分割算法。计算模型顶点的体半径值,采用二状态高斯混合模型对体半径分布拟合,进行连通分量标注,获取模型的各子部件,结合图切分技术得到有视觉意义的分割结果。实验结果表明,该算法可以实现有意义的网格分割,且对物体的姿态变化及噪声具有较好的鲁棒性。

基于网格分割人体模型的高压交流输电线路下车辆对人体电击效应

车辆停靠在高压输电线路下方时,由于静电感应会产生一定的感应电压,当人触摸该带电体时,由此产生的接触电流对人体具有电击效应。为此,首先利用有限元法计算了输电线路下人体和停靠车辆的感应电压,并在此基础上,引入基于网格分割法的人体模型分析了这种电击效应。计算结果表明,环境场强选定为5kV/m时,其放电能量为0.549mJ,根据ICNIRP设定的参考标准,不会超过人体的疼痛阈值。最后利用理论分析的方法求解其暂态放电能量,当环境场强选定为5kV/m时,其放电能量为0.512mJ,与仿真计算求解结果的误差≤8%,证明了引入基于网格分割法的人体模型进行电击效应分析的有效性。

基于网格Laplace的三维几何模型分割

模型分割是模型分析的重要方法和手段。针对已有网格分割算法对姿态敏感和计算速度慢的问题,提出了一种基于网格Laplace和k-means聚类的三维几何模型分割算法。通过网格Laplace将三维模型从空域嵌入到谱空间中进行分析,得到了模型的归一化形式,克服了姿态变化对分割结果的影响,并极大地减少了计算时间,获得了视觉上有意义的分割结果。实验结果表明,本算法能快速有效地实现网格模型的正确分割,并对模型姿态的变化有较好的鲁棒性。

结合网格分割和边折叠的网格简化算法

传统网格简化算法简化效率较低,且在大幅度简化时难以保持网格模型的外形特征。为此,提出一种结合网格分割和边折叠的网格简化算法。采用分水岭算法对网格模型进行分割,以提高网格模型的简化效率。在Garland算法折叠代价函数的基础上,加入三角形形状和相邻曲面弯曲程度的相关因子,从而更好地保持网格模型的外形特征。实验结果表明,该算法在网格模型的简化速度和外形特征保持方面性能较好。

基于参数化技术的网格分割

为了构建曲面分片,对三角网格数据进行分割.传统网格参数化通过求解线性方程组,获取参数化结果后逆映射,然后通过局部参数化调整分片边界.新算法则完全不同.利用全局光顺参数化中的边归类结果,新算法对原网格边进行插点,然后重新三角化并光顺分割片边界.在保有网格特征的优点下,对原网格进行分割,并获取分片的光顺边界曲线.新算法使用参数化的技术和方法,而不是参数化结果,避免了求解线性方程组和复杂的局部参数化调整等方法,克服了方程组病态对算法鲁棒性的影响.

三角网格模型的最小值边界分割

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.

基于图的网格分割

为了简化模型反求过程，提出了一种基于图的网格分割算法，分别以网格中的顶点和三角面片作为图中的元素，生成2种未定向加权全连通图的表达．对于由顶点生成的图把网格顶点的几何信息转化为颜色信息，对曲率计算引入的噪声采用中值滤波和均值滤波的方法滤除，并利用顶点之间颜色的差别作为图中连接相邻元素的边的权．对于由三角面片生成的图，利用相邻面片的二面角作为图中相邻元素的边的权；然后利用一个不相交集合的森林分割图，进而实现网格的分割．结果表明，这种分割方法可以快速、有效地实现网格的分割．

基于图的网格分割

为了简化模型的反求过程,提出了一种基于图的网格分割算法,分别以网格中的顶点和三角面片作为图中的元素,生成两种未定向加权全连通图的表达.对于由顶点生成的图,把网格顶点的几何信息转化为颜色信息,对曲率计算引入的噪声采用中值滤波和均值滤波的方法滤除,并利用顶点之间颜色的差别作为图中连接相邻元素的边的权.对于由三角面片生成的图,利用相邻面片的二面角作为图中相邻元素的边的权,然后利用一个不相交集合的森林分割图来实现网格的分割.结果表明,这种分割方法可以快速、有效地实现网格的分割.

基于张量投票的快速网格分割算法

为了根据网格模型上的尖锐几何特征对三角网格曲面进行合理分片,提出一种新的基于张量投票(tensorvoting)理论的三角网格分割算法.该算法将输入网格模型上所有的三角面片聚类成由用户指定数目的若干个区域,使得区域内部三角面片上点的尖锐几何特征尽可能接近.根据网格模型顶点上基于法向的张量投票矩阵的特征值分布与顶点尖锐几何特征的对应关系,算法将网格分割转化为能量最小化问题,并适当简化能量函数的形式,用快速聚类算法求解.通过引入启发式约束,算法较好地防止了分割区域的分离.实验表明:与已有算法相比,该算法具有较快的速度,同时能够较好地分割网格曲面上的尖锐几何特征区域.

三角网格分割综述

三角网格分割是数字几何处理的重要问题之一,从分割驱动信号、分割类型、分割策略、算法复杂度、适用范围等方面对典型的网格分割算法如迭代聚类法、区域生长算法、分水岭算法、层次分解或合并法、谱分析法、骨架方法等进行了详细的比较和论述。并结合实际工作,对网格分割的研究趋势进行了展望。

基于最小化最大类内距离的面聚类网格分割算法

介绍了一种简单、有效的三维网格分割算法.该算法是基于最小化最大类内误差的聚类方法.先将表面网格转换成连接图,通过最短路径定义任意两个三角形之间的"距离",然后利用新的距离度量将传统的聚类算法应用到网格表面分割问题.提出的算法不仅确保使最大类内距离实现最小,而且可以确保每个类别的所有三角形都构成网格表面上单独的一片.提出了一种受限边界直化算法,极大改善了分割后的区域形状.实验表明,这种两步(最小化最大类内距离聚类和受限边界直化)的网格分割算法在区域平面性和区域形状方面都表现出了良好效果.

一种基于特征线的曲面网格分割方法

各类网格分割法将曲面网格进行分割后,各子网格区域之间的交界线便可以作为曲面网格的封闭特征线。相反,如果根据网格模型的几何、拓扑特征,确定了网格模型的封闭特征线后,网格曲面便被这些特征线分割开来。为此,从曲面网格封闭特征线的角度出发,提出一种基于特征线的曲面网格分割方法。实验验证了该方法的可行性和有效性。

并行计算中一种非结构网格分割方法

将递归谱对剖分方法应用于流体力学并行计算中的非结构网格分割,以解决负载平衡和最小切割问题。为使用这种方法,计算了网格伴随图的离散Laplacian矩阵的第二特征矢,然后从该特征矢的分量引入网格的对剖分。特征矢计算中应用了Rayleigh商迭代,并进行了一些修正以使收敛强烈地偏向于第二特征矢及考虑逆迭代步中线性方程组的迭代求解。最后,通过非结构自适应网格上Euler方程分区计算的数值结果验证了所发展的网格分割方法。