[發(fā)明專利]基于層次聚類的二次曲面基元提取方法、系統(tǒng)、裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910452685.6
• 申請日: 2019-05-28
• 公開（公告）號: CN110223378B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)冬明;楊小龍;賈曉紅;張曉鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00
• 代理公司: 北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會(huì)

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于層次聚類的二次曲面基元提取方法、系統(tǒng)、裝置，旨在解決簡單二次曲面基元檢測不適定的問題。本系統(tǒng)方法包括獲取三維模型的三角網(wǎng)格，將每個(gè)三角形作為一個(gè)聚類區(qū)域，得到聚類區(qū)域集合；分別將兩兩邊相鄰的聚類區(qū)域作為一個(gè)有序?qū)Γ謩e計(jì)算各有序?qū)Φ臄M合代價(jià)；選取擬合代價(jià)最小的一組有序?qū)Γ瑢ο鄳?yīng)的聚類區(qū)域進(jìn)行擬合，作為新的聚類區(qū)域更新聚類區(qū)域集合；基于新的聚類區(qū)域集合，根據(jù)預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)迭代計(jì)算各聚類區(qū)域的擬合代價(jià)并擬合，獲取各類型聚類區(qū)域的擬合結(jié)果；基于得到擬合結(jié)果提取二次曲面基元。本發(fā)明提供一種高效的二次曲面基元檢測的方法，提取了高品質(zhì)的簡單二次曲面基元。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于層次聚類的二次曲面基元提取方法、系統(tǒng)、裝置。

背景技術(shù)

三角網(wǎng)格是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和三維視覺中最常用的三維圖形表示形式。近年來，隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)在硬件和軟件上的快速發(fā)展，獲取高精度幾何數(shù)據(jù)變得越來越容易。但是，所獲得的原始數(shù)據(jù)往往規(guī)模較大，缺乏有意義的信息，難以直接用于各種實(shí)際應(yīng)用。例如，在工業(yè)設(shè)計(jì)和制造應(yīng)用中，由于各種原因，原有設(shè)計(jì)的三維模型可能會(huì)損壞，或者無法在其他軟件中進(jìn)行處理，只有三角網(wǎng)格仍然可以獲取和使用。即使只是想實(shí)現(xiàn)很小的修改，也很難通過簡單地調(diào)整形狀參數(shù)來完成。因此，在三維場景、3D打印等眾多數(shù)字技術(shù)中，從復(fù)雜的三維數(shù)據(jù)中檢測和識(shí)別高品質(zhì)的基元是非常必要的。

基元提取可以看作是一個(gè)網(wǎng)格分割問題，這個(gè)問題在過去的幾十年中得到了廣泛的研究。針對不同的任務(wù)提出了不同的標(biāo)準(zhǔn)，例如，近似保真度和區(qū)域光滑度是逆向工程和形狀近似的主要關(guān)注點(diǎn)，3D打印要求每個(gè)部分的可打印性和尺寸約束，形狀分析通過沿脊谷線分割形狀，而場景理解則對高級原語進(jìn)行語義標(biāo)注。與之對應(yīng)，目前也存在大量網(wǎng)格分割算法和基元提取算法，例如凸分解算法(J.-M.Lien,N.M.Amato,Approximate convexdecomposition of polyhedral and its applications,Comput.Aided Geom.Des.25(7)(2008)503–522.)、參數(shù)化提取算法中關(guān)于平面(C.-S.David,A.Pierre,D.Mathieu,Variational shape approximation,ACM Trans.Graph.(SIGGRAPH)23(3)(2004)905–914.)、關(guān)于球面和柱面(L.K.Wu,Jianhua,Structure recovery via hybrid variationalsurface approximation,Comput.Graph.Forum 24(3)(2005)277–284.)、關(guān)于橢球體(P.D.Simari,K.Singh,Extraction and remeshing of ellipsoidal representationsfrom mesh data,in:Proceedings of Graphics Interface,2005,pp.161–168.)或一般的二次曲面(D.-M.Yan,W.Wang,Y.Liu,Z.Yang,Variational mesh segmentation viaquadric surface fitting,Computer Aided Design 44(11)(2012)1072–1082.)，和室內(nèi)/室外場景語義對象識(shí)別算法(Y.M.Kim,N.J.Mitra,D.-M.Yan,L.J.Guibas,Acquiring 3Dindoor environments with variability and repetition,ACM Trans.Graph.(SIGGRAPH435 ASIA)31(6)(2012)138:1–138:11.)。

然而，簡單基元的檢測仍然還是一個(gè)不適定問題，對于其他類型的原語，這些方法都不容易推廣。在所有這些已有方法中，層次聚類是用于基元檢測的最簡單和最有效的算法。尤其是對于三維模型，通過一些精心合理設(shè)計(jì)的擬合標(biāo)準(zhǔn)，自下而上地執(zhí)行相鄰類別的兩兩聚類，可以獲得高品質(zhì)擬合結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容