3D形状简化：视觉显著性与特征感知方法

"视觉显着性引导的特征感知形状简化"是一种用于3D数字工程和3D数字几何处理的形状简化技术，旨在降低内存需求和计算时间复杂性。该方法创新性地将多边形网格的内容感知视觉显着性度量纳入简化过程，强调了形状特征的保留。 在3D模型中，形状简化通常是为了减小数据量，但这一过程可能会丢失重要的视觉特征。论文作者提出了一种基于视觉显着性的度量方法，通过中心环绕运算符和高斯加权的起伏高度来提取可靠的特征信息。这种方法对不同尺度的细节具有敏感性，能够更好地反映3D模型的视觉显著特征。 在实施特征感知形状简化时，算法利用上述视觉显着性图作为指导，通过加权二次误差度量对顶点对进行收缩。这个度量不仅考虑了顶点的位置，还整合了法线信息，形成一个六维特征空间，确保了在简化过程中对形状特征的保护。加权是根据从视觉显着性图得到的权重来进行的，这样可以优先保留视觉上更重要的特征。 实验结果证明，这种视觉显着性引导的形状简化方案能够自适应地、有效地重新采样原始模型，同时保持了视觉保真度。这意味着即使经过简化，复杂的形状也能保留其关键的视觉特征，从而提供更佳的视觉效果。该方法对于3D建模、渲染、动画制作以及游戏开发等领域具有重要的应用价值，因为它能够在降低计算成本的同时，保持模型的视觉吸引力。 总结起来，"Visual salience"（视觉显着性）是该方法的核心，它帮助确定哪些特征应该在简化过程中被优先保留。"Shape simplification"（形状简化）是目标，目的是减少内存占用和计算复杂性。"Content-aware"（内容感知）意味着该方法理解并考虑了模型的视觉重要性。"Weighted quadric error metric"（加权四元误差度量）是用于衡量简化过程中形状失真的工具，而"Feature-aware"（特征感知）表示算法能够识别并保护形状的关键特征。这些标签综合起来，描绘了一个高效且保真的3D形状简化流程。