【摘 要】
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三维网格分割算法通过对输入的三维网格模型的数据处理,将三维网格分割成有语义的组成部分,是目前计算机辅助设计与计算机图形学学科的基础研究课题。三维网格由点、线、面组
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三维网格分割算法通过对输入的三维网格模型的数据处理,将三维网格分割成有语义的组成部分,是目前计算机辅助设计与计算机图形学学科的基础研究课题。三维网格由点、线、面组成,其中显著点具有明显的凸出性,便于观察和提取,本文主要研究了两种基于显著点的三维网格分割算法,根据语义完成对三维网格模型的分割操作。基于微软基础类库(MFC)框架和开源图形库(OpenGL)显示技术实现对输入模型的读取,显示,旋转缩放。对输入网格模型进行图的构建,图的结构更便于利用数据更好的进行保存处理,对比了两种求单源点最短路径算法,采用迪杰斯特拉算法求取测地距离。研究了凸出函数特性,对比中心点与凸出点函数值的差异,使用凸出函数进行网格模型的凸出点提取。在提取凸出点后,采用聚类算法对提取后的凸出点进行分组。实现了对输入网格模型的预处理。面向局部凸起的三维网格分割算法。输入的三维网格模型需要有比较明显的凸出特性,才能将模型分割成有语义的部件。对三维模型的显著点进行区分提取,聚类分组,再估计网格的中心区域,最后再通过使用最小切割算法进一步细化分割区域后找到分割边界。实验表明,该分割算法提高了程序的健壮性和分割的效率,同时使分割出的部件语义更加明确。引入先验条件的K均值聚类分割算法,对三维网格模型进行统一的多维标度变换,提取了具有显著性的点以及距点一定范围内的特征面片作为算法的先验信息,对网格模型进行一次迭代K均值聚类的快速预分割。提高了分割效率,为了增强分割结果的语义性。在此基础上,研究了基于层次带状推进区域增长的后分割算法。实验表明此算法的分割边界较光滑,分割效果明显,相比预分割提高了分割的语义性。
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