Advertisement

高效的Quadric网格简化方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究提出了一种高效Quadric网格简化算法,旨在优化3D模型在渲染和传输时的性能,同时保持视觉质量和几何精度。 基于二次边界collapse的网格简化方法使用quadric来确定哪些三角形可以删除,这种方法通过设置阈值避免了排序过程,但可能会导致生成的质量较低。其速度大约是Meshlab的四倍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Quadric
    优质
    本研究提出了一种高效Quadric网格简化算法,旨在优化3D模型在渲染和传输时的性能,同时保持视觉质量和几何精度。 基于二次边界collapse的网格简化方法使用quadric来确定哪些三角形可以删除,这种方法通过设置阈值避免了排序过程,但可能会导致生成的质量较低。其速度大约是Meshlab的四倍。
  • OpenCV二值
    优质
    本文介绍了基于OpenCV库实现的一种高效二值化图像处理方法,适用于快速准确地将灰度图转换为黑白图。 OpenCV函数可以实现自动阈值处理以及快速二值化功能。
  • 模型
    优质
    简介:本文探讨了针对复杂三维网格模型进行高效简化的一种新算法,旨在减少模型多边形数量同时保持其原有形态与细节特征。通过优化计算过程,该方法在保证渲染效率的同时提高了图形处理的应用灵活性。 这是一个采用二次误差技术的简化网格模型算法。
  • 利用纹理特征优(显著提升果)
    优质
    本研究提出了一种创新方法,通过引入纹理特征来改进网格简化算法,显著增强了模型细节保留与压缩效率之间的平衡,大幅提升了简化效果。 国外大学的一项研究成果展示了使用纹理边界特征简化网格算法的效果非常出色,并且在简化过程中保持了UVs边界的完整性。
  • Unity中体素
    优质
    本文将介绍在Unity引擎中实现网格体素化的技术与方法,包括算法原理、代码示例及应用场景分析。 网格体素化项目在Unity中的目标是将网格转换为体素。这一过程涉及射线追踪网格并确定每条射线与三角形的交点位置。随后可以利用这些交点信息来创建3D体素阵列。为了加速光线跟踪,可以通过AABB树对网格上的三角形进行分组处理。对于大型复杂模型而言,使用AABB树能够显著提高效率;然而,在小型简单网格的情况下,这种优化所带来的性能提升可能并不明显。有关构建和操作AABB树的代码细节可以在核心部分中找到(参考Macklin的工作)。在演示场景里,通过向每个体素边缘添加四边形的方式将体素重新转换为网格模型。 以下是项目中的两个重要阶段: 1. 体素化之前的原始网格。 2. 完成体素处理后的最终网格。
  • gaSVMcgForClass.zip_SVMForClass_gaSVMcgForClass_搜索优_搜索
    优质
    本项目为SVM分类器结合遗传算法进行超参数优化,采用网格搜索方法以提升模型性能。包含源代码及示例数据集。 使用SVM进行分类,并通过网格搜索法确定最佳的C和g参数值。编写了一个小程序来实现这一过程。
  • 八叉树实现
    优质
    本研究探讨了八叉树网格简化算法的设计与实现,旨在提高三维模型数据处理效率及可视化效果,适用于大规模场景渲染和实时交互应用。 基于八叉树的网格简化算法能够正常运行并对网格进行有效简化。
  • AMESHREF:二维自适应MATLAB实现
    优质
    AMESHREF是一款高效实现二维自适应网格细化的MATLAB工具。它能够智能地调整网格密度,适用于复杂几何图形和流动问题中的数值模拟与分析。 ameshref 是一个基于 MATLAB 实现的二维自适应网格细化(Adaptive Mesh Refinement, AMR)工具,专门用于有限元方法(Finite Element Method, FEM)计算。该工具的核心功能在于通过动态调整网格分辨率来提高计算精度,在处理具有复杂几何形状或强烈局部不连续性的物理问题时尤其有效。 在2D自适应网格细化过程中,ameshref 首先创建一个基础网格,并根据问题特性如解的梯度、误差估计或其他用户指定准则对网格进行细化。这种方法允许增加需要更高精度区域的网格节点数量,在其他平坦区域保持较低密度以节约计算资源。 有限元方法是一种求解偏微分方程的数值技术,它将连续区域划分为互不重叠的小子域(即元素),并在每个元素上近似解。ameshref 利用 MATLAB 的强大功能和易编程性简化了FEM实现步骤,使用户能够专注于物理模型及算法设计而无需过多关注底层细节。 AMESHREF 的关键特点包括: 1. **网格生成与操作**:提供四边形和三角形网格的创建和编辑工具,以适应不同几何形状。 2. **误差估计器**:内置错误评估功能能指示哪些区域需要细化。通常通过比较粗细网格上的解来实现这一目标。 3. **自适应细化策略**:支持多种基于用户定义函数如梯度或残差的细化方法选择。 4. **自动代码生成**:可以为特定问题自动生成有限元求解代码,减少手动编程工作量。 5. **可视化功能**:提供图形界面和数据展示工具帮助观察网格结构及解分布。 使用ameshref进行2D自适应网格细化的一般流程包括: 1. 定义物理参数、边界条件等; 2. 根据几何形状创建初始基础网格; 3. 应用有限元方法求解问题; 4. 使用内置错误估计器评估当前结果质量; 5. 依据误差分析选择需要精细化的区域并生成新网格。 6. 迭代以上步骤直到达到预定精度标准或最大细化次数。 ameshref 是适合研究人员和工程师在 MATLAB 环境中进行复杂2D有限元模拟的强大工具,尤其适用于自适应网格需求场景。通过掌握其使用方法可以显著提高数值模型的精确度与效率并降低计算成本。
  • C++代码工具
    优质
    这是一个能够高效处理C++代码格式化的工具,它能自动调整代码风格,提高编码效率和代码可读性,适合所有希望快速美化其C++项目的开发者使用。 这里介绍了一些强大的代码格式化工具的集合,其中最常用的是greatcode,可以方便地配置在VC菜单中使用,非常实用。
  • 基于局部多项式拟合 (2006年)
    优质
    本文提出了一种新颖的网格简化算法,采用局部多项式拟合技术以高效地减少多边形网格模型中的顶点数量,同时保持几何细节和拓扑结构。该方法适用于三维图形学与计算机辅助设计等领域的模型优化。 为了提高网格简化后的三角形质量,提出了一种新的基于顶点局部多项式曲面拟合的三角网格简化算法。该方法利用三次多项式曲面对每个顶点及其邻域进行拟合,以此计算每条边折叠时产生的误差估计,并衡量了顶点与拟合曲面之间的偏离程度。在每次迭代过程中,删除具有最小误差估计值的一条边,直到网格的顶点数量达到预设的目标数为止。 此外,在简化后的网格基础上通过引入Laplace算子、增加顶点约束以及考虑顶点邻域重心约束条件进行一次线性整体优化处理。实验结果显示,该算法能够更好地保留模型细节特征,并在三角形质量方面优于Garland的二次误差度量方法。此算法适用于快速构建高质量简化模型的需求场景中。