Surface Simplification using Intrinsic Error Metrics
Surface Simplification using Intrinsic Error Metrics
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使用固有误差度量进行表面简化
DOI：
10.1145/3592403
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发表时间：
2023
影响因子：
6.2
通讯作者：
Crane, Keenan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Hsueh-Ti Derek;Gillespie, Mark;Chislett, Benjamin;Sharp, Nicholas;Jacobson, Alec;Crane, Keenan
本文提出了一种快速简化曲面网格的方法。虽然过去的方法专注于视觉外观，但我们的目标是在表面上求解方程。因此，而不是近似的外部几何，我们构建一个粗略的内部三角输入域。在thequadric误差度量（QEM）的精神，我们执行贪婪抽取，同时聚集的近似误差的全球信息。然而，代替外在二次曲面，我们存储内在切向量来跟踪简化过程中曲率漂移的程度。该过程还产生精细和粗糙网格之间的双射映射，以及标量和矢量值数据的延拓算子。此外，我们获得硬保证元素的质量，通过内在的三角形-一个功能独特的内在设置。整体的回报是一个黑盒的方法来处理几何，这使得网格分辨率从用于求解方程的矩阵的大小。我们展示了我们的方法如何有益于几个基本任务，包括几何多重网格，所有对测地线距离，平均曲率流，测地线Voronoi图，和离散指数映射。
This paper describes a method for fast simplification of surface meshes. Whereas past methods focus on visual appearance, our goal is to solve equations on the surface. Hence, rather than approximate the extrinsic geometry, we construct a coarseintrinsic triangulationof the input domain. In the spirit of thequadric error metric (QEM), we perform greedy decimation while agglomerating global information about approximation error. In lieu of extrinsic quadrics, however, we store intrinsic tangent vectors that track how far curvature drifts during simplification. This process also yields a bijective map between the fine and coarse mesh, and prolongation operators for both scalar- and vector-valued data. Moreover, we obtain hard guarantees on element quality via intrinsic retriangulation---a feature unique to the intrinsic setting. The overall payoff is a black box approach to geometry processing, which decouples mesh resolution from the size of matrices used to solve equations. We show how our method benefits several fundamental tasks, including geometric multigrid, all-pairs geodesic distance, mean curvature flow, geodesic Voronoi diagrams, and the discrete exponential map.
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影响因子：
2.5
作者：
Gu, Xianfeng David;Luo, Feng;Wu, Tianqi
通讯作者：
Wu, Tianqi
DOI：
10.1145/3478513.3480522
发表时间：
2021-06
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
M. Gillespie;Nicholas Sharp;Keenan Crane
通讯作者：
M. Gillespie;Nicholas Sharp;Keenan Crane
DOI：
10.1145/3243651
发表时间：
2018-05
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
Nicholas Sharp;Yousuf Soliman;Keenan Crane
通讯作者：
Nicholas Sharp;Yousuf Soliman;Keenan Crane
DOI：
10.1145/3414685.3417839
发表时间：
2020-11
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
Nicholas Sharp;Keenan Crane
通讯作者：
Nicholas Sharp;Keenan Crane
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影响因子：
6.2
作者：
Jiong Chen;Florian Schäfer;Jin Huang;M. Desbrun
通讯作者：
M. Desbrun