浅议三维网格和纹理图像的同步压缩与渐进传输

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1、北京工业大学硕士学位论文三维网格和纹理图像的同步压缩与渐进传输姓名：邵亚娟申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张鸿宾20040501摘要三维图形数据的压缩和传输技术是适应减少存储空间需求、节约网络带宽等需要而发展起来的一个新的研究课题。本文主要研究三维网格和纹理图像的同步压缩与渐进传输问题，该选题对于三维图形应用的很多领域如商业、制造业、建筑业、教育、医学、娱乐、艺术、军事都有很好的应用前景。自1995年Deering发表第一篇几何压缩的论文以来，三维图形数据的压缩和传输的研究取得了一定进展，出现了很多的压缩算法。本文对El前所存在的各类图形压缩算法进行了分析，发现了现

2、有方法存在的一些不足之处，提出了以下新的解决方案。首先，传统的网格简化算法对简化准则的选取大多基于几何失真，没有考虑实际的纹理失真。针对这一点，本文提出了一种新的基于几何和纹理信息的三维网格简化算法，该算法基于重复的半边折叠，对于简化准则的选取采用一种面投影机制，将简化后的网格在几何方面的失真和在纹理方面的失真结合起来，计算边折叠的代价，每次简化过程对代价最小的边进行折叠。实验表明本文的简化算法可以得到高度保真的模型质量，尤其对于纹理复杂的区域，显示了很好的简化效果。其次，在网格和纹理的联合压缩和渐进传输方面，需要考虑二者的同步传输问题。即传输一定质量的网格数据需要对应多少质量的纹

3、理数据，爿1能取得良好的模型效果。针对这一点，本文使用边缘分析的启发式搜索算法，寻找一定位率下的最佳网格和纹理配对。之后对这种算法的适用范围进行了分析，发现这种算法对于复杂的大地形图较为适合，然而对于网格几何模型复杂度远大于纹理图像复杂度的模型，算法效果并不显著。对这类模型，不采用该搜索算法，而是提出将网格和纹理图像简化到相同级数的细节层次(LOD，levelofdetails)，并且设计了一种交错的位流机制，渐进传输网格和纹理信息，本文提出的这种方法有效地提高了模型的压缩效率，解码后的渐进模型具有很好的视觉效果。三维模型的压缩目前还是一个比较新的课题，在以后的工作中，如何进一步提

4、高网格几何信息和连接信息的压缩效率；简化算法中边折叠方法折叠点的选择；如何寻找一种方法，利用网格和纹理图像之间在视觉空间上的依赖型，将二者更好的结合起来，从而取得渐进解码过程中更好的视觉效果，是下一步研究的重点。关键词网格压缩；图像压缩：网格一纹理同步压缩和传输；网格简化ⅡAbstractThereareavarietyofapplicationareasinwhich3Dmodelsareused，suchasmanufacturing，architecture，education，medicine，entertainment，artandmilitaryaffairs．Sinc

5、ethedataamountof3Dmodelsisusuallyveryhuge，the3Dsimplificationandcompressionisnecessary．Thispaperisfocusedontheresearchofsynchronizedmesh—texturecompressionandprogressivetransmission．Since3Dcompressionisareallynewfield，therearesomeproblemsremainingintheexistingmethods，suchasoneprobleminmeshsimp

6、lification．Theprogressivecompressionmethodsof3Dmeshesaremostlybasedonmeshsimplification．Andmostofthesimplificationmethodstraditionallyestimatetheerrorcausedbythemeshsimplificationbasedongeometricdistortion，whiletherealtexturedistortionisnotconsidered．Accordingtotheaboveproblem，weproposedanewme

7、shsimplificationmethod，whichreducesthenumberoftrianglesinamodelbyperformingasequenceofhalf-edgecollapses．Itdiffersfrommanyprevioussimplificationmethodsinthatitusesbothgeometryandtexturebasederrormetricstoestimatetheedgecosts·Asexpected，