基于拉普拉斯收缩的三维模型骨架提取算法实现
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更新于2024-08-05
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"基于拉普拉斯收缩的三维模型骨架提取算法及其Matlab实现"
这篇论文主要探讨了三维模型骨架提取的一种方法——几何收缩,特别是基于拉普拉斯收缩的算法。骨架提取在计算机图形学中有着广泛的应用,例如在物体识别、三维重建、动画制作等领域。在三维模型中,骨架是一种紧凑的表示形式,它捕捉了模型的主要结构特征,有助于减少数据存储和处理的复杂度。
拉普拉斯收缩是该算法的核心,其迭代计算基于Laplace算子。Laplace算子在几何处理中常用于检测曲面的特征点,如极值点。在公式5中,这个过程涉及到了一个最小值的求解,即找到使某一特定能量函数达到最小的几何收缩状态。这个能量函数通常与模型表面的曲率变化相关,通过迭代收缩使得模型逐渐精简,最终得到骨架。
在论文中,作者冀伟杰等人详细阐述了如何实现这一算法。首先,他们将输入的三维模型数据(网格或点云)转换为统一的文件格式(如OFF或TXT)。接着,构建每个点的单环邻域,这是进行拉普拉斯收缩的基础。通过邻域内的计算,点的位置会逐渐收缩,直至形成零体积的点集。最后,通过拓扑细化和中性处理,将点集转化为一条连续的一维曲线,这条曲线即为模型的骨架。
在实现算法的过程中,作者选择了Matlab作为编程工具。Matlab因其强大的数值计算和可视化能力,常被用于科学计算和工程应用,包括图形学算法的实现。作者通过编写Matlab代码,成功地将理论算法转化为实际操作步骤,为其他研究者提供了参考和实践基础。
关键词:三维模型,骨架提取,拉普拉斯收缩,Matlab实现。这些关键词突出了论文的研究焦点,即利用拉普拉斯收缩方法在Matlab环境中进行三维模型骨架的提取和实现。论文的贡献不仅在于理论上的探讨,还在于提供了具体的编程实现,为相关领域的研究和应用提供了实用工具。
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刘兮
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