三维模型流网格数据压缩技术的研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。三维模型流网格数据压缩技术的研究　　摘要：随着科学技术的快速发展，诞生了多媒体技术，三维模型网格数据作为多媒体技术中的新兴研究课题，得到了相关人员的高度重视。三维模型中的网格数据需要采用压缩型方法，需要对单帧网格数据进行压缩处理，各项压缩工作建立在离线基础上。将数据压缩技术应用到三维模型网格中，展现出了良好的应用效果，将其

2、进行压缩，以此来降低存储空间。　　关键词：三维模型流；网格�稻荩谎顾跫际�　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1007--0086-01　　随着三维技术的快速发展，数据量呈现出急剧增长趋势，为了方便人们对多媒体数据的使用需求，要加大对三维模型数据压缩技术的研究力度。　　1网格流数据压缩前预处理　　顶点标号匹配问题为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活

3、。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　三维重构通过三维模型数据流产生的三维网格流数据主要有两种：网格数据中的顶点标号是一一对应的。网格流数据中的顶点标号不是一一对应的。网格点配主要是通过人工来进行初始对应点选择，主要是运用匹配形变方法，产生了点匹配数据及网格数据。但是该种方法在实际的使用过程中也会受到较大的限制，不能应用于模型数据中，模型中会产生大量的网

4、格数据，降低了网格数据的运行效率。因此，需要加大对ICU算法中自动点匹配算法的应用力度，确保网格流数据中帧与帧之间点标号匹配的正确性[1]。　　ICP算法的顶点标号匹配　　ICP算法作为一种三维匹配算法，通过迭代运算的形式，来实现点云之间的最佳匹配，目标点的选取主要集中在参考点中，加大数据收集及整理，找出两组数据中的对应点集，计算出坐标中存在的误差。将新点集带入到下次跌代过程中，直到消除掉误差。在利用ICP算法对网格流数据进行顶点标号匹配时，对第k次迭代进行匹配，通过ICP算法能够得到平移向量Tk

5、及旋转矩阵Rk，确保两者相匹配，导致两点在网格模型中的顶点。但是在匹配工作实施的过程中，会导致网格模型数据中的顶点距离变得更小，需要按照一定的逻辑进行编号，而不要轻易设置标号，确保编号能够与顶点相匹配。　　2网格流数据的二重聚类方法　　网格流数据的横向聚类方法为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我

6、校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　模型数据中的三维网格流数据，由一帧一帧共同来构成，通过数据图形能够看出，帧与帧之间存在着较强的关联性，在时间排序上较为接近。针对该种情况，需要加大对聚类方法的应用，将若干个帧聚集到一类中，运用压缩算法，找寻他们之间存在的相似度。三维网格流数据由模型数据通过三维构建算法产生，为了提升压缩算法的应用效果，需要采用不间断的压缩方法。当网格数据在接收到输入及压缩请求时，需要运用聚类

7、算法，将网格模型中的数据保存在缓冲区内。聚类过程主要包括以下过程：将网格数据帧存入到缓冲区内→度网格数据进行算法聚类→对聚类得到的数据进行分类→运用线性对关键帧进行表示。　　网格流数据的纵向聚类方法　　首先，要合理选择种子三角形。明确X轴、Y轴Z轴及圆心O的位置，在网格中找到种子三角形及相对应的局部坐标系。种子三角形的的选择步骤为：计算网格图形中的几何坐标位置→将离网格最远的顶点作为第一个种子→观察网格图形中的顶点，对顶点距离进行计算→提取种子顶点中的种子三角形。其次，构建局部坐标框架。以坐标系为

8、基础，对种子对应点进行合理分类，实现三角形种子顶点的初始化。要任意选取网格面上的一条边，将局部坐标上的点固定在一条边上，沿着边对X轴定义，确保X轴与Y轴保持垂直状态，Z轴垂直于X轴和Y轴，实现对坐标系上点的互相转换[2]。　　3过滤思想的网格流数据压缩算法为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备