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尖锐特征诱导的点云自动分片算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 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:南京师范大学教育技术系,江苏南京210097
  • 相关基金:国家自然科学基金(41271383;60873175)
中文摘要:

通过运用度量多维尺度分析(Metric multidimensional scaling,MMDS)技术,将低维曲面上的测地距离计算转化为高维空间中的欧氏距离计算问题,提出一种快速求解三角网格上任意两点间近似测地距离的算法。首先对给定三角网格模型进行简化,得到原网格模型的简化版本。在原始网格模型上求取简化网格中所有顶点对的测地距离,并根据得到的测地距离将简化网格嵌入到高维空间中。运用最小二乘方法将原网格中其他顶点也嵌入到该高维空间。最后,在高维空间中计算顶点之间的欧氏距离来近似表示原网格上任意两点间的测地距离。实验表明,该文算法运行稳定,能够快速计算出不同网格模型上不同顶点间的近似测地距离。

英文摘要:

A novel algorithm is proposed for rapidly calculating approximate geodesic distance between any vertex pair on a triangular mesh based on the metric multidimensional scaling( MMDS)technique. The geodesic calculating on the surface of a given mesh in the low-dimensional space is transformed into the Euclidean distance computing in a high-dimensional Euclidean space. The given mesh is decimated to its simplified version,then all geodesic distances are calculated on the original mesh only for the vertex pairs of the simplified mesh,and subsequently the simplified mesh is embeded into a high-dimensional space according to the computed distances by employing the MMDS. Re-garding the vertices of the simplified mesh as control points,the remaining vertices of the original mesh is embeded into the high-dimensional space by using the least square method. Finally the Euclidean distances are calculated in the high-dimensional Euclidean space to express the approximate geodesic distances between any two points in the originat mesh. Experiments show that the method is robust and can deal with different models with various complexities of topology and geometry,and it has ability to quickly calculate the approximate geodesic distance between any two points with a predefined precision on 3D mesh models.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:23212