三维模型的中轴网格计算理论、方法与应用研究
结题报告
批准号:
61772301
项目类别:
面上项目
资助金额:
70.0 万元
负责人:
王斌
依托单位:
学科分类:
F0209.计算机图形学与虚拟现实
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
潘天翔、潘毅铃、张穗云、陈华榕、雷新约、傅熠君、冯芮东、曾华、戴兵
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中文摘要
中轴变换是一种重要的隐式形状表达方法,中轴网格则是中轴变换的一种扩展。与传统的中轴变换相比,中轴网格具有表达的精确性,简洁性,对称性以及多分辨率等优点。本申请拟研究中轴网格的计算理论、算法及其在几何领域的应用。主要研究内容包括,一、研究使用相对稀疏的采样点生成初始中轴网格的计算方法,研究如何在对中轴网格进行简化的过程中保持尖锐特征的算法。二、研究三维动画序列模型的统一中轴网格的计算与简化方法,探索用中轴网格取代当前流行的三维动画骨骼框架的可能性。三、研究如何利用中轴网格进行三维模型的分割、协同分割以及检索的新方法。四、研究如何利用中轴网格表达以及双边蓝噪声采样算法进行三维多孔材料的合成。本申请详细论述了这些研究内容的意义和价值,并提供了可行的研究方案。预计本项目顺利开展将会形成一系列关于中轴网格计算以及在计算机图形学领域应用的新理论和新方法。
英文摘要
The medial axis transform (MAT) is an important implicit function for shape representation. The medial mesh is an extension to the medial axis transform. Comparing to the original MAT, the medial mesh shares many merits including its conciseness, precision, symmetry and multiresolution. We’d like to investigate the computation theory and algorithms of the medial mesh for 3D models and its applications. Firstly, we would investigate the method of using sparse sampling points to generate the initial medial mesh, and then we’d like to investigate how to keep sharp features during the simplification procedure of the medial mesh. Secondly, this project would study how to compute a unified medial mesh sequence for 3D models of an animation sequence and develop algorithms to globally decimate the unified medial mesh sequence. This study might provide an alternative to the popular skeleton based 3D model animation research. Thirdly, we’d like to device some algorithms to make use of the characteristics of medial mesh to help geometry processing such as mesh segmentation, mesh co-segmentation and shape retrieval. Fourthly, we would investigate the method to synthesize 3D porous material by examples, which would take the advantage of medial mesh and employing the bilateral blue noise sampling algorithm. We discuss the motivations and the values of these studies in this proposal and provide feasible schemes. We expect to achieve a series of new theories and new algorithms for the computation of medial mesh and its applications in the field of computer graphics.
中轴变换是一种重要的隐式形状表达方法,中轴网格则是中轴变换的一种扩展。与传统的中轴变换相比,中轴网格具有表达的精确性,简洁性,对称性以及多分辨率等优点。本项目研究了中轴网格的计算理论、算法及其在几何领域的应用。具体内容包括:.1) 提出了一个误差可控和特征敏感的中轴网格简化理论与算法。该算法在保持基于二次误差最小化带来的简化高效性的同时,更加鲁棒,对特征敏感,并且能够通过几何误差控制的中轴变换简化。.2) 提出了一个三维动画序列模型的统一中轴网格的计算与简化方法。输入具有相同连接关系的三角网格序列,能够输出一个拓扑结构一致的统一中轴网,该网格可以用于三维网格序列的批量变形,用户只要对其中的一帧进行修改,其它帧也会自动产生相应的变化,极大提高了三维动画编辑的效率。.3) 提出了一个利用中轴网格进行模型分割的鲁棒算法。物体的中轴变换及其中轴网格包含丰富几何和结构信息,本方法利用这种全局信息,将三维物体分割成有意义的不同形状,和现有方法相比,不仅效果更好,速度也快了一个数量级以上。.4) 研究了基于深度中轴变换的三维物体识别算法,提出了一个新的神经网络模型—MAT-Net,该网络利用神经网络从中轴变换中提取特征,包括中轴球特征以及从拓扑中提取的局部几何特征,在三维物体识别、非刚性物体识别任务上达到非常高的分类性能。.5) 提出了一个基于改进高斯公式的隐式曲面重建算法和一个基于多尺度特征隐式重建深度学习方法。其中基于改进高斯公式的隐式曲面重建算法精度更高,对噪声更鲁棒,同时多核性能是已有算法多核性能的两倍。基于多尺度特征隐式重建深度学习方法将不同尺度的特征相结合,并用逐点贡献监督全局特征向量的学习,取得更高的重建精度。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Q-MAT plus : An error-controllable and feature-sensitive simplification algorithm for medial axis transform
Q-MAT plus:一种误差可控且特征敏感的中轴变换简化算法
DOI:10.1016/j.cagd.2019.04.007
发表时间:2019
期刊:Computer Aided Geometric Design
影响因子:1.5
作者:Pan Yiling;Wang Bin;Guo Xiaohu;Zeng Hua;Ma Yuexin;Wang Wenping
通讯作者:Wang Wenping
Surface Reconstruction Based on the Modified Gauss Formula
基于修正高斯公式的曲面重建
DOI:10.1145/3233984
发表时间:2019
期刊:ACM Transactions on Graphics
影响因子:6.2
作者:Lu Wenjia;Shi Zuoqiang;Sun Jian;Wang Bin
通讯作者:Wang Bin
Learning modified indicator functions for surface reconstruction
学习用于表面重建的修正指示函数
DOI:10.1016/j.cag.2021.10.017
发表时间:2022-02-25
期刊:COMPUTERS & GRAPHICS-UK
影响因子:2.5
作者:Xiao, Dong;Lin, Siyou;Wang, Bin
通讯作者:Wang, Bin
SEG-MAT: 3D Shape Segmentation Using Medial Axis Transform
SEG-MAT:使用中轴变换进行 3D 形状分割
DOI:10.1109/tvcg.2020.3032566
发表时间:2022-06-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
影响因子:5.2
作者:Lin, Cheng;Liu, Lingjie;Wang, Wenping
通讯作者:Wang, Wenping
DOI:https://doi.org/10.1016/j.cag.2021.10.017
发表时间:--
期刊:Computers & Graphics
影响因子:--
作者:Dong Xiao;Siyou Lin;Zuoqiang Shi;Bin Wang
通讯作者:Bin Wang
考虑主-客体分子耦合作用的天然气水合物微观导热机理研究
  • 批准号:
    52006118
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
标注受限的深度目标检测算法研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    --
  • 资助金额:
    59万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
强耦合资料同化背景误差协方差矩阵构造及其在年代际预测中的应用检验
  • 批准号:
    41875127
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
基于手性对映体指纹谱和CMB的PPCPs污染源解析
  • 批准号:
    21577075
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
结合三维零部件检索的智能装配建模技术研究
  • 批准号:
    61373071
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
基于逸度模型和物种敏感性分布的PPCPs概率生态风险评价模式研究
  • 批准号:
    21207076
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
三维CAD零部件检索关键技术研究
  • 批准号:
    61003096
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    王斌
  • 依托单位:
国内基金
海外基金