3D点云形状特征的二维主流形描述

首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然后,以基本几何变换作为快速粗对齐、以迭代最近法向点(ICNP)方法作为精准对齐,确定两个主曲面网格之间最佳刚性变换,ICNP方法在寻找最近点时考虑法向夹角,利用了更多的几何信息,实现快速精准的刚性对齐,兼顾计算精度和速度;最后,以对齐误差作为两个3D点云之间形状差异测度.实验结果表明:所提出的基于主流形二次曲面网格优化逼近的三维点云模型形状描述方法对三维点云的分辨率和噪声等干扰因素具有较高的健壮性,可以用于三维检索的形状描述.

三维耳廓点云的D2统计分布形状识别

提出三维耳廓点云形状特征的D2统计分布曲线构造方法,进而实现了三维耳廓点云的识别.首先在三维耳廓点云模型上随机选取若干对点,计算随机点对之间的欧氏距离,并使用最小二乘法拟合点对之间离散的距离直方图,得到描述耳廓三维点云形状分布的统计特征曲线;然后以任意两个耳廓形状特征曲线之间的Minkowski距离作为两者之间的相似测度,比较相似测度最终实现基于统计形状特征的三维耳廓点云识别.相关实验结果显示,本文算法对于旋转、平移等基本几何变换,以及多种噪声干扰具有较高的健壮性,与其他同类算法相比,本文算法具有较高的识别精度和计算效率.

眼周皱纹三维形态的隐式曲面拟合构造方法

真实感皱纹生成是三维表情模拟的关键问题之一.文中提出一种基于隐式曲面拟合的眼周皱纹三维建模方法.首先对眼周三维扫描数据预处理,生成用于提取皱纹形状特征的构造模型和用于嵌入三维皱纹的光顺模型;其次采用隐式曲面拟合方法在构造模型上提取曲率张量和曲率导数,连接特征点后得到连续的眼周皱纹特征线;最后构造皱纹特征线的三维等距区域,在等距区域内构造并嵌入皱纹三维网格,在等距区域外对光顺模型进一步简化.实验结果表明,与同类工作相比,该方法能够以较高的真实感模拟眼周皱纹的三维形态特征,皱纹定位健壮性和计算效率较高.

耳廓三维网格去补丁合并算法

针对耳廓多角度扫描获取的三维网格合并问题,提出了一种新的三维网格合并方法——去补丁合并法.首先,基于kd-tree算法将三维耳廓配准后的两幅网格快速分割为重叠区域与非重叠区域;然后,根据连通性对重叠区域和非重叠区域进行分块,并从重叠区域分块中去除冗余的补丁块、构建边界点;最后,基于边界点将保留的重叠区域网格与邻接的非重叠区域网格缝合.实验结果表明,与同类算法相比,该方法具有较好的合并效果与较高的计算效率.

基于Sparse ICP的三维点云耳廓识别

提出一种新颖的三维耳廓识别方法,首先基于PCA和SVD分解对三维耳廓点云模型进行归一化预处理,以统一数据库中所有耳廓点云模型的位置与姿态;然后基于Iannarelli分类系统提取三维耳廓的4个局部特征区域,并利用Sparse ICP算法对局部特征区域进行匹配;最后根据局部特征区域中对应点间的距离判断耳廓之间的差异测度,实现耳廓形状识别。实验证明,本文算法与其他算法相比具有较高的识别精度和识别效率。

基于平均自旋图的三维形状特征描述

基于自旋坐标和自旋图理论,给出基于平均自旋图的三维形状特征描述方法,用于三维模型检索。给出三维模型顶点自旋图坐标的定义,对于三维模型上任意顶点,给出能够描述其形状特征的自旋图,在对模型顶点密度归一化后得到三维模型的平均自旋图。该方法对三维模型分辨率、法向和位置扰动、空间姿态等影响因素具有较高的健壮性,且具有较好的查准率和查全率,能够有效用于三维形状检索。

基于深度学习的3维点云处理综述

深度学习在2维图像等结构化数据处理中表现出了优越性能,对非结构化的点云数据分析处理的潜力已经成为计算机图形学的重要研究方向,并在机器人、自动驾驶、虚拟及增强现实等领域取得一定进展.通过回顾近年来3维点云处理任务的主要研究问题,围绕深度学习在3维点云形状分析、结构提取、检测和修复等方向的应用,总结整理了典型算法.介绍了点云拓扑结构的提取方法,然后对比分析了变换、分类分割、检测跟踪、姿态估计等方向的以构建神经网络为主要研究方法的进展.最后,总结常用的3维点云公开数据集,分析对比了各类方法的特点与评价指标,指出其优势与不足,并从不同角度对基于深度学习的方法处理点云数据所面临的挑战与发展方向进行了讨论.

层次八叉的三维模型并行碰撞检测

针对复杂虚拟场景中碰撞检测效率低、精度差等问题,基于层次八叉包围盒的构建,提出多线程并行碰撞检测算法。构建三维网格模型的层次八叉包围盒,采用多线程并行的算法实现多层次包围盒的并行碰撞检测,基于动态任务分配策略,在保证负载均衡度的前提下提高检测速度和检测精度。相关实验结果表明了该算法的有效性。

曲面的展开与折叠方法综述

作为曲面变形领域的重要课题,展开与折叠已经成为近年来的研究热点.为了满足三维物体在美学、力学等方面的约束,通常需要为其设计展开与折叠结构.利用计算机相关技术模拟物体的展开与折叠,可设计出满足约束条件的几何结构.目前,展开与折叠广泛应用于工业设计、生物医疗、智能机器人、家具设计等领域.主要介绍近年来计算机展开与折叠物体的研究现状:首先对展开与折叠算法进行分类,并简述每类方法的基本思想;然后对各类方法进行归纳分析,总结各类方法的优势与局限性;最后给出相应的评价准则,用于进一步对比.曲面的折叠与展开方法逐步发展创新,趋于成熟,但由于实际应用需求复杂,变形结果并不完美.对目前的折叠与展开方法进行综述,能够为未来的工作提供研究方向.

基于PBD和体积约束的薄壳弹性碰撞变形模拟

针对薄壳弹性碰撞变形问题,提出基于位置动力学的体积约束法。构造薄壳的几何模型和弹性约束物理模型,构造拉伸约束,基于内部球填充方法构造体积约束,基于位置动力学方法求解,以迭代次数控制薄壳模型在碰撞时的弹性强度和局部细节变形。实验结果表明,该算法在弹性变形的局部细节控制方面具有效性,采用位置动力学方法实现薄壳弹性变形,与显式欧拉法等相比,其具有较高的稳定,与隐式欧拉法相比,其计算效率较高,计算开销较低。

局部各向异性的薄壳收缩变形

基于位置动力学提出局部各向异性的薄壳收缩变形方法.首先针对基于位置动力学变形模拟方法的材质局限性的不足,提出薄壳收缩变形的弹性变形能,实现了多材质的弹性收缩变形.其次,针对薄壳收缩变形过程中的抖动问题,给出适当的弯曲能系数,实现了稳定的收缩变形.第三,针对薄壳局部类球面结构收缩变形缓慢且细微的不足,定义了局部各向异性ARAP变形能等,实现了薄壳局部类球结构的快速、显著、稳定的收缩变形.最后以轴向平行包围盒与非渗透滤波器作为碰撞检测的预处理,剔除不可能发生碰撞的图元对,提高了收缩变形过程中的碰撞检测效率.相关实验结果表明,提出的薄壳收缩变形算法适用于多种材质模型以及多种各向异性能量,且有效地解决了抖动及局部类球结构收缩变形缓慢且不显著等问题.

基于能量约束及高斯曲率的薄壳弹性膨胀变形

三维薄壳膨胀变形是VR/AR/MR关键技术之一,自碰撞和自相交是膨胀变形的主要问题。基于离散高斯曲率和弹性形变能量函数,提出无碰撞、无自交的薄壳弹性膨胀变形算法。在三维薄壳的离散网格上定义弹性形变能量函数的膜能和弯曲能,构造离散高斯曲率约束以避免膨胀过程产生自碰撞和自相交问题,通过Newmark-beta运动控制方程求解变形运动下一时刻薄壳顶点的位置和速度。实验结果表明,该算法能够有效避免自碰撞和自相交问题产生。

几何展开与折叠算法及应用综述

展开与折叠是计算机图形学中的重要研究问题,已经广泛应用于工业制造、建筑设计、医学治疗和航空航天等方面.通过回顾近年来图形学中展开与折叠方面的主要研究问题,总结整理它们的典型算法.首先介绍展开与折叠的基本概念,并从机器人设计、计算机动画、深度学习和其他4个领域介绍它们的应用情况.之后,按照展开程度分类,从完全展开和近似展开2方面总结展开问题的研究进展和典型算法思想;按照折叠形式不同,将折叠问题分为Origami折叠和Kirigami折叠2类,分别论述其研究进展并总结算法思路.之后,整理展开与折叠的评价指标,总结各类展开与折叠算法的特点,并分析比较它们的优势与不足.最后,总结并提出展开与折叠的4个发展趋势.

基于刚性平面布局的折痕设计

折叠是近年来柔性机器人领域的研究热点之一.在折痕设计方法中,针对平面布局误差大、分布不均和折痕复杂等问题,提出基于刚性平面布局的折痕设计方法,可在无剪切、拉伸和粘贴的约束下,实现三角网格模型的顶点折痕和边折痕设计.首先,基于ARAP刚性局部参数化拆解三角网格模型,并以最优旋转和平移变换实现刚性平面布局,将三角网格模型拆分为参数平面空间内均匀分布、互不相连的三角面片;然后,构造边折痕,并基于增量法Voronoi和站点约束筛选有效站点,并以其构造顶点折痕;最后,将局部折痕嵌入平面布局,实现三角网格模型完整的折痕设计.在相同环境下对LSCM、均值参数化方法以及文中方法的平面布局误差值进行比对分析,同时对平面布局过程中的能量值,以及平面布局结果的有效值进行分析.结果表明,文中方法平面布局误差较低,稳定性较高,三角面片空间分布较为均匀,适用于较大规模的三角网格模型.

几何折叠综述

近年来三维模型的几何折叠在工业设计、医疗器械、机器人运动和生物模拟的领域得到广泛应用,其核心基础理论已经成为计算机图形学的热门问题.本文整理分析了近年来几何折叠方向的经典算法,首先介绍了几何折叠在生物医疗、工业设计和机器人设计等3个领域的应用情况;然后根据折叠对象不同,将几何折叠问题分为杆折叠、平面折叠和三维折叠3类,并进一步将平面折叠分为折痕设计、切割和自折叠路径规划,分别总结论述其研究进展和算法思想.之后给出几何折叠算法的评价指标和典型折叠算法的对比分析;最后结合机器学习和自驱动材料等交叉学科,预测几何折叠今后的发展方向.