資料介紹
現(xiàn)有的網(wǎng)格簡化算法通常要求人為給定模型整體簡化率或者設(shè)置幾何、顏色、紋理等屬性的約束,如何合理地設(shè)置這些閾值對沒有經(jīng)驗的用戶來說比較困難。文中結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建一個多層感知機模型來實現(xiàn)局部區(qū)域自適應(yīng)簡化率的預(yù)測。該感知機模型能根據(jù)網(wǎng)格模型不同區(qū)域的局部幾何特性,提取出相應(yīng)的特征,并根據(jù)這些特征進行分類。不同的分類對應(yīng)著不同的簡化率,從而在簡化網(wǎng)格時根據(jù)分類對不同區(qū)域設(shè)置不同的法線偏差閾值,實現(xiàn)自適應(yīng)簡化率的網(wǎng)格簡化算法。為證眀該算法的效果,實驗中選擇不同種類和復(fù)雜程度的三維網(wǎng)格模型進行了簡化,并與基于QEM能量函數(shù)的簡化算法進行了整體簡化率和簡化后的視覺效果的實驗對比,結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)整體簡化算法,這種基于局部區(qū)域特征設(shè)置自適應(yīng)簡化終止條件閾值的簡化算法,能有效地根據(jù)幾何特性對網(wǎng)格進行自適應(yīng)簡化,在保持模型細節(jié)的同時,提高了網(wǎng)格的整體簡化率。
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