三维模型视觉降质度量：结构相似性与信息熵的应用

"这篇论文是2010年9月发表在《哈尔滨工业大学学报》上的，由石振锋、全凯和牛夏牧共同撰写，主题是基于结构相似性的三维模型视觉降质度量。研究针对三维网格简化操作导致的视觉质量下降和失真问题，提出了一个利用三维网格显著特性信息作为顶点属性的度量方法。通过包围盒空间剖分描述三维局部窗口，并结合结构相似性和信息熵，该方法能够定量地评估网格模型的视觉感知降质。实验结果证明，这种方法能有效评估简化过程中的视觉降质，并可应用于不同分辨率模型间的相似性比较，同时提供多尺度的视觉降质分析。关键词包括人类视觉系统、感知、结构化降质、网格显著性和F商。该研究属于自然科学领域，文献分类号为TGB91.41，文章编号为0367-6234(2010)09-01144-05。" 这篇研究论文的核心内容聚焦于三维模型的视觉降质问题，特别是在进行三维网格简化时可能出现的问题。研究人员首先指出了在三维网格简化操作中，可能会导致视觉质量的下降和形状失真，这对评估模型的质量和应用效果带来了挑战。为了解决这一问题，他们提出了一种新的度量方法，该方法的关键在于利用三维网格的显著特性信息作为顶点的附加属性。 在具体实施上，论文采用了包围盒空间剖分的技术来描述三维局部窗口，这是一种有效地处理和分析三维空间数据的方法。结合结构相似性（可能指的是网格的几何结构或拓扑结构的相似性），以及信息熵（衡量信息的不确定性或复杂性），他们构建了一个定量的度量标准，以此来客观地评估网格简化后模型的视觉感知降质程度。 论文的实验部分验证了这个度量方法的有效性，它不仅可以准确评估简化过程中的视觉降质，还能够用于比较源自同一源但分辨率不同的三维模型之间的相似性。此外，该方法还提供了对不同尺度下视觉降质的分析能力，这对于理解和优化网格简化过程，以及在各种应用场景中保持模型的视觉质量至关重要。 这篇论文贡献了一种新的、基于结构相似性和信息熵的三维模型视觉降质度量方法，对于三维模型处理、渲染和压缩等领域具有重要的理论和实践意义。它为评估和优化三维网格模型的质量提供了一种有效的工具，有助于提升三维模型在实际应用中的表现。