基于水平集的扫描点云简化算法及在人体模型上的应用

作     者：卫维恕 罗笑南 李峥 Wei Weishu;Luo Xiaonan;Li Zheng

作者机构：中山大学计算机应用研究所广州510275 中山大学数字家庭教育部重点实验室广州510275 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT)

年 卷 期：2008年第45卷第9期

页      面：1605-1611页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(60533030) 国家自然科学基金(60525213) 教育部科技创新工程基金(706045) 高等学校博士学科点专项科研项目(2006352404111065) 广州市粤港招标项目(2006Z1-D6131) 国家自然科学基金(60273063) 

主　　题：真实性建模 水平集 简化 多分辨率 人体模型 

摘      要：简化是计算机图形学的一个重要课题.针对真实性建模技术在图形领域的迅速发展和三维扫描设备的广泛应用,提出一种基于水平集的扫描点简化算法,对高密度的扫描点模型作简化处理,并能解决扫描点模型中普遍存在的重影与空洞问题.该方法具有自动排序特点,并且使筒化结果保留原扫描点模型按层划分的特性.通过指定不同的简化半径,该算法自动生成多分辨率的层次细节模型.实验结果显示,新方法在高简化精度下具有好的保形性,所得模型的误差优于角度简化结果.该方法对于高曲率细节显示的特殊需求可作自适应拓展.简化所得的点模型可通过多边形或曲线、曲面重建.三维人体模型重建工作是服装仿真、计算机动画等方面研究的基础性工作.经简化方法处理所得不同精度的人体模型能作为后续应用的基础.