免费论文摘要：大范围三角网格模子处置本领接洽

跟着3D扫描本领的兴盛，三维网格模子正变成继声响、图像和视频之后的第四代多媒介数据典型。与此同声，来自文娱和创造等行业对高辨别率模子的需要引导了大范围网格模子的爆发，进而对三维模子处置算法提出了新的诉求。连年来，接洽者们提出了很多对于大模子处置算法，但那些算法大多面向简化和表露等简直的运用。纵然那些算法很好地满意了那种一定的需要，但咱们仍旧不足一种一致高效的处置计划。大范围网格模子处置算法要处置的是数据量与外存含量重要不配合的冲突。在模子处置的任何功夫，仅有模子的一局部坐落外存中，所以怎样赶快地获得处置进程中所须要的好多消息和贯穿消息是外部存储器处置算法的要害题目。正文提出了一个大范围三角网格模子的外部存储器处置框架(Out-of-core Processing Framework, OPF)。OPF的基础思维是按模子元素被处置的程序，预先在外部存储器中排序，而后再将模子读入外存举行处置。在处置进程中的任何功夫，惟有正在被处置的模子元素居于外存中，过程处置不复被用到的元素被清理并辞退出外存。对于须要动静变换处置程序的处置工作，则运用B-树数据构造把模子元素生存到外部存储器，以实行模子元素的搜索和分配。OPF的实行重要包括外部存储器排序、拓扑重构、流形辨识和表里存数据调换四个模块。如许，很多大范围网格模子的处理当用都不妨在OPF下实行。其余，正文的奉献还囊括 运用OPF对大范围三角网格模子举行了分隔。三维模子的分隔是连年兴盛的接洽热门之一，展示了稠密的算法。但暂时简直一切的算法只能处置中型小型范围的模子，而对于外存包含不下的大范围模子则爱莫能助。基于计划机图形学、CAD和计划机视觉等接洽范围对模子分隔的日益延长的须要，咱们在OPF的框架结构下对外部存储器模子的分隔举行了试验。 为了普及鉴于点簇会合的网格简化的品质，接洽了点簇会合的目的极点场所的计划题目。当计划进程中获得的目的极点不在小单位之内，大概固然在小单位之内，但目的极点的场所不许独一决定时，则将求解目的极点的题目变化为求解带牵制的二次优化题目。此二次优化题目的解既能保护目的极点坐落小单位之内，在场所上又最逼近该点簇的中心。这种本领随后被贯串进大范围网格的点簇会合简化中，用以决定目的极点的场所。 在OPF的框架结构下实行了对大范围三角网格模子的简化。为了满意各别简化精度的诉求，咱们辨别沿用了边折叠和点簇会合两种简化本领。因为鉴于点簇会合的简化进程仅依附于好多属性，所以咱们只对原模子的元素依空间场所举行排序，而后经过这一程序启发简化进程。与此各别的是，鉴于边折叠操纵的简化进程依附于待折叠的边的价格，所以咱们在实行简化操纵之前先计划边的折叠价格，以折叠价格为要害字排序后，将模子生存到外部存储器，简化的进程本质上是模子元素按照折叠价格的程序流经外存接收处置的进程。 开拓了一个大范围网格模子处置原形体例。该体例在为本舆论的试验考证处事供给宏大扶助的同声，也为咱们此后开拓真实适用的大范围网格模子处置体例供给了普通。

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