骨架曲面分割算法：T恤与裤子的高效分割

"基于骨架的曲面T-shirt和pants分割算法" 在计算机图形学领域，三维模型的分割是许多重要应用的基础，如参数化、纹理映射、形状匹配、变形、多分辨率建模、网格编辑以及动画等。朱登奎和钱晓元提出的“基于骨架的曲面T-shirt和pants分割算法”旨在解决特定类型的三维网格模型——T-shirt和pants的精确分割问题。 该算法的核心是体素化方法，它首先通过解二维方程组对三维模型进行体素化处理。体素是三维空间中的基本单元，类似于二维图像中的像素，可以将连续的三维几何对象离散化为一系列的立方体单元。体素化使得复杂的几何形状能够被简化为更易于处理的结构。 在体素化之后，算法利用体素之间的邻接关系来提取模型的骨架。骨架是物体内部结构的精简表示，通常由物体的中心线或主轴组成。在本算法中，通过分析体素的邻接关系，可以找出连接各个部分的“脊骨”，这有助于识别和区分T-shirt和pants的不同部分。 接下来，骨架被进一步分割为H型或X型结构。H型结构对应于T-shirt的特征，包括躯干和两条臂部；而X型结构则对应于pants，包含两条裤腿和腰部。这种分类基于骨架的拓扑特性，有助于准确地区分衣物的上下部分。 通过骨架的H型或X型分割，可以得到与之匹配的表面T-shirt和pants分割结果。这意味着每个部分的边界被精确地定义出来，这对于后续的几何处理任务至关重要。例如，高质量的曲面四边形剖分可以基于这些分割结果进行，确保模型的平滑性和渲染效率。 关键词：骨架、曲面分割、体素化、骨架图、细化。这些关键词揭示了算法的主要技术手段和目标。骨架作为核心概念，是进行分割的基础；曲面分割是研究的核心问题；体素化是实现分割的一种有效手段；骨架图用于描述和处理骨架结构；细化过程则可能涉及到对骨架的精简优化，以提高分割的精度。 总结来说，这篇论文提出的算法为三维模型的T-shirt和pants分割提供了一种新颖且实用的方法，特别是在需要精确区分衣物不同部分的应用中。通过体素化、骨架提取和分割，该算法为后续的几何处理步骤奠定了坚实的基础，对于提升三维模型的处理质量和效率具有重要意义。