【摘 要】
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重新网格化方法是将非规则结构的三角网格表示为规则结构的网格数据,这种方法既有利于网格数据的压缩,又可降低几何数据采样的非一致性.几何图像是一类规格化的重新网格化方
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重新网格化方法是将非规则结构的三角网格表示为规则结构的网格数据,这种方法既有利于网格数据的压缩,又可降低几何数据采样的非一致性.几何图像是一类规格化的重新网格化方法,将任意结构的三角网格数据用图像阵列的规格形式进行表示.传统几何图像方法采用适当的参数化方法将三维网格映射到二维参数域上,然后在二维参数域上按需求进行m×n的均匀点采样,并计算出每个二维采样点对应的三维空间坐标(X,Y,Z),将其经过适当比例放缩和取整后,转换为(R,G,B)值进行存储.这样可以把三维几何模型数据按图像的方式进行存储、处理等各种操作,最终按照几何图像信息,重构得到三维几何模型. 本文提出一类全新的等距几何图像方法,该方法从参数域网格的顶点相邻关系出发,以各顶点的三维坐标经取整计算后作为几何图像阵列的像素值.在此基础上进行了基于等距几何图像的网格数据压缩,并与传统的几何图像方法进行数值比较.实验证明,我们的方法有效地避免了参数化方法因优化目标函数的复杂性带来的全局最优解难以计算问题,并且对于数据量较大的三角网格数据的压缩效率具有一定的优势.
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