基于视觉面距离的三维模型检索

研究计算机视觉图像优化问题,针对目前三维模型检索较低的的检索精度,为改善检索结果与人视觉上保持一致,减少计算量,提出一种新的基于视觉面距离的模型检索算法。利用模型的整体特征;根据表层视觉特性构建视觉面距离模型将三维模型映射到二维模型;由于二维傅立叶算法不仅对噪音具有很好的鲁棒性,而且对几何变换具有不变性。采用二维傅立叶变换提取二维模型特征向量对特征进行融合,从而有效地评估三维模型之间的相似度。进行仿真分析,仿真结果表明,改进方法较传统其他三维模型检索有更高的精度,并与人视觉的一致性。

科学计算可视化理论与应用研究进展

清华大学计算机系计算机图形学与可视化技术研究组 10年来先后对三维规则数据场的体绘制算法、面绘制算法、非规则数据场可视化、散乱数据可视化、科学计算可视化的并行算法、三维复杂模型的多分辨率表示等问题进行了研究 ,提出并实现了多项有创新性的科学计算可视化算法 ,并将其应用于医学数据、气象数据及石油勘探数据的可视化 ,自主开发了三维数据场可视化实用系统。该文介绍研究组在科学计算可视化领域取得的主要理论和应用成果 ,并指出进一步的工作方向。