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面向复杂三维场景的高质量纹理映射
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310058
  • 相关基金:国家科技支撑计划(2012BAH35B02); 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2013AA013802); 国家自然科学基金(61272048,61103104); 全国优秀博士学位论文作者专项资金(201245); 新加坡新科劲力有限公司资助
中文摘要:

为三维模型创建纹理贴图是真实感图形学领域的一个重要课题,然而现今针对大数据的复杂结构的自然场景的纹理映射方法还很少.该文提出了一种新的多视图纹理映射方法,能够利用多角度拍摄的图像序列为三维模型进行高真实感的纹理贴图.相比现有的方法,该文的方法在针对模型中存在复杂遮挡的纹理映射以及大纹理数据的融合这两方面有着明显的优势.首先将多视图纹理映射转化为一个马尔可夫随机场问题,并用能量优化的方法获得模型每个面片最优的纹理图像对应关系;然后将映射的纹理数据进行精简化,并对部分不可见区域的无效纹理进行修复;最后,利用梯度融合的方法消除纹理拼接边界的颜色差异,最终获得无缝隙的纹理贴图效果.一系列复杂场景的实例证明了该文方法的有效性和鲁棒性.

英文摘要:

Texture mapping of 3D models is an important problem in photorealistic graphics.However,few methods are proposed to deal with large-scale texture mapping of natural scenes with complicated structures.This paper presents a novel multi-view texture mapping method,which can recover photorealistic texture maps for 3D models using multi-view images.Compared to the existing methods,our method has obvious advantages in texture mapping with complicated occlusions and fusion of large-scale texture data.We first formulate multi-view texture mapping as a Markov Random Field problem,and minimize the energy function to get an optimal texture image map for each face on the 3D model.Then,we simplify the mapped texture data,and restore the invalid textures in some invisible regions.Finally,we eliminate color differences along the texture stitching boundaries by gradient fusion to achieve seamless texture mapping.A variety of challenging examples demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433