欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35069906
大小:4.53 MB
页数:70页
时间:2019-03-17
《基于自适应高斯平滑算法的三维模型表面浮雕提取》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于自适应高斯平滑算法的三维模型表面浮雕提取AdaptiveGaussianfilter-basedReliefExtractionfrom3Dmodel领域:软件工程作者姓名:王超指导教师:万亮副教授企业导师:李松高工天津大学软件学院2015年12月中文摘要随着计算机技术的飞速发展,利用计算机图形图像技术对文物进行保护已经成为趋势。对文物进行数字化存储不但可以对文物进行有效地保护,还便于充分挖掘文物的商业价值。每一件文物都有很多珍贵信息,如形状、纹理、配色。本文将这些信息统称为文物素材。对于某些文物,仅通过图像并不能完全存储其信息,此时,可以通过
2、三维扫描来存储文物的三维信息。此时,文物表面的浮雕就是有用的文物素材。本文通过计算机图形技术来提取三维模型表面上的浮雕。本文处理的三维模型用mesh结构存储。将三维模型假设为一个基准面和浮雕部分的线性组合。通过对三维模型表面法向量使用自适应高斯平滑算法,估算出基准面的法向量。再使用估算出的基准面法向量,在相邻的mesh顶点之间建立差分方程,通过最小二乘思想建立最优化方程,使用共轭梯度下降法求得mesh上各个顶点相对于基准面的高度。在求出相对高度后,使用混合高斯模型的聚类算法,对相对高度进行聚类处理,就可以将高度值分类。此时,不同类别的高度值所对应的
3、顶点就分别代表了三维模型的基准面或者三维模型的浮雕区域。最后,经过去噪处理,就可以得到三维模型上的浮雕。与之前的方法比较,本文并没有直接估算基准面,在使用三维模型表面减去基准面求得浮雕部分。而是采用估算基准面的法向量、构建差分方程的方法。该算法思路清晰,算法容易实现,同时,估算基准面的法向量可以使用并行计算,大大提高的效率。关键词:文物素材提取;自适应高斯平滑;共轭梯度下降法;混合高斯模型ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputertechnology,theuseofcomputergraphicstechn
4、ologytoprotecttheculturalrelicshasbecomeatrend.Tocarryoutthedigitalstorageoftheculturalrelicscannotonlyprotecttheculturalrelicseffectively,butalsomakethecommercialvalueoftheculturalrelics.Eachpieceofculturalrelicshasalotofpreciousinformation,suchasshape,texture,colorandsoon.In
5、thispaper,thesepreciousinformationarereferredtoasculturalrelicsmaterial.Forsomeculturalrelics,storingtheirinformationbytwo-dimensionaldigitalimageisnotenough.Ontheotherhand,weareabletousethree-dimensionalmodeltostoretheirinformation.Therearesomereliefsinthesurfaceofthethree-di
6、mensionalmodeloftheculturalrelics.Inthispaper,wewillextractthereliefsofthree-dimensionalmodelthroughthetechnologyofthecomputergraphics.Weusethemeshstructuretohandlethethree-dimensionalmodel.Thethree-dimensionalmodelcanbeviewedasthelinearcombinationofabasesurfaceandreliefparts.
7、TheunitnormalvectorofthebasesurfaceisestimatedbyusingtheadaptiveGaussiansmoothingalgorithm.Eachvertex’sheightrelativetothebasesurfaceisobtainedbyconstructingdifferentialequationsbetweentheadjacentmeshvertices,establishingtheoptimizationequationbytheleastsquaremethodandusingcon
8、jugategradientdescentmethodontheoptimizationequation.Afterthe
此文档下载收益归作者所有