專利名稱：一種基于銳化濾波的三維模型特征線提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形圖像學(xué)領(lǐng)域，主要涉及基于模型的非真實(shí)感繪制技術(shù)，具體涉及一種基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法。
背景技術(shù)：
在基于模型的非真實(shí)感圖像繪制技術(shù)中，提取模型特征線是一個(gè)非常重要的步驟，它是許多后續(xù)處理和繪制的基礎(chǔ)。提取三維模型特征線的方法主要有以下兩種。
第一種是使用輪廓定義對模型進(jìn)行計(jì)算，繪制輪廓線作為模型的特征線。文獻(xiàn)″Illustrating smooth surfaces″(Hertzmann，A and Zorin，D.Proceeding of ACMSIGGRAPH 00，517-526，2000)中公開了第一種方法。該方法是對三維模型表面上的每個(gè)點(diǎn)，繪制視點(diǎn)到該點(diǎn)點(diǎn)的方向向量即視線向量與該點(diǎn)的法線向量垂直的點(diǎn)集，從而提取出模型的輪廓作為特征線。該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量小，容易實(shí)現(xiàn)，但缺點(diǎn)在于繪制的曲面細(xì)節(jié)較少，只能給觀察者最簡單的模型輪廓信息，該方法繪制出的結(jié)果細(xì)節(jié)很少。
第二種特征線提取方法是在依照輪廓的定義繪制線條的基礎(chǔ)上，根據(jù)模型表面曲率的特征繪制更多的線條，相比于第一種方法，能夠得到更好的效果。文獻(xiàn)″Suggestive Contours for Conveying Shape.″(DeCarlo，D.，F(xiàn)inkelstein，A.，Rusinkie-wicz，S.and Santella，A.ACM Transaction on Graphics 22，3(July)，848-855，2003)中公開了第二種提取方法的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，該方法在第一種方法的基礎(chǔ)上，通過在三維模型上估算曲面的徑向曲率，繪制出徑向曲率為零的點(diǎn)集，從而提取模型的特征線。該方法能夠得到較好的繪制結(jié)果，但由于繪制過程中需要估算模型上每個(gè)點(diǎn)的曲率及其在視線方向的方向?qū)?shù)，對于每一次視點(diǎn)的改變，都需要重新計(jì)算曲率在視線方向的方向?qū)?shù)。因此需要較大的計(jì)算量，對于大型的模型無法達(dá)到實(shí)時(shí)繪制的效果。
在文獻(xiàn)″Suggestive Contours for Conveying Shape.″里提倒了一個(gè)對模型進(jìn)行預(yù)處理的過程，該文獻(xiàn)采用了″Curve and surface smoothing without shrinkage″(TAUBIN G.In Proc.5th International Conference on Computer Vision，1995)中描述的高斯平滑的方法進(jìn)行預(yù)處理，該方法在保證原模型的每個(gè)頂點(diǎn)的連通性的情況下對模型的每個(gè)頂點(diǎn)在一定范圍內(nèi)進(jìn)行移動(dòng)，以求獲得更好的曲率估算效果。但這種方法在對模型進(jìn)行平滑時(shí)，會(huì)在模型的特征部位(如牛模型的眼睛和鼻子部分)產(chǎn)生模糊的效果，不利于特征線的提取。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是解決第一類繪制方法繪制結(jié)果細(xì)節(jié)不足，和第二類繪制方法計(jì)算量較大的不足。
本發(fā)明提出一種基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法，不但能得到更豐富的繪制細(xì)節(jié)，而且也減少了與曲率相關(guān)的計(jì)算步驟，提供更好的實(shí)時(shí)繪制支持。
本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下1)讀入三維模型數(shù)據(jù)并建立三維模型的頂點(diǎn)及每個(gè)頂點(diǎn)相鄰頂點(diǎn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；2)對模型進(jìn)行銳化預(yù)處理操作，重新計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)的新的坐標(biāo)；對于網(wǎng)格模型中的每個(gè)頂點(diǎn)vi和它的鄰居點(diǎn)vj，用下面的公式計(jì)算vi的偏移Δvi， 其中wij是權(quán)重函數(shù)，滿足 在得到偏移Δvi后，通過一個(gè)關(guān)于Δvi的函數(shù)計(jì)算點(diǎn)vi的新位置vi′，達(dá)到對模型銳化處理的效果。基本形式為vi′＝vi+S(Δvi)。
至此，我們已經(jīng)完成了對模型的銳化預(yù)處理操作，經(jīng)過以上的預(yù)處理操作，模型的特征部分被有效的凸現(xiàn)出來，使得模型的特征線能夠更加容易的被提取。
3)繪制模型的輪廓線。在模型上計(jì)算視線方向與法線方向垂直的點(diǎn)作為輪廓點(diǎn)，連接并繪制在屏幕上。
4)繪制三維模型上的折痕線和邊界線。
本發(fā)明的有益效果是，繪制細(xì)節(jié)豐富生動(dòng)，繪制過程中需要的計(jì)算量小，對于大型的模型也能達(dá)到實(shí)時(shí)繪制的要求。
本發(fā)明解決了在兼顧實(shí)時(shí)性和精確性的前提下繪制三維模型特征線的技術(shù)問題。本發(fā)明和已有的技術(shù)相比，不但能更好的表現(xiàn)曲面的細(xì)節(jié)，噪音更小，而且大量減少了特征線繪制過程中的計(jì)算量。


下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)地說明圖1是輪廓點(diǎn)定義的示例圖；圖2是采用第一種特征線提取方法繪制的牛的模型效果圖，模型有2903個(gè)頂點(diǎn)和5804個(gè)三角形；圖3是采用第二種特征線提取方法繪制的牛的模型效果圖，模型與圖2采用的模型相同；圖4是采用本發(fā)明的輪廓提取方法繪制的牛的模型效果圖，模型與圖2采用的模型相同；圖5是采用第一種特征線提取方法繪制的貝多芬的模型效果圖，模型有2655個(gè)頂點(diǎn)和5030個(gè)三角形；圖6是采用第二種特征線提取方法繪制的貝多芬的模型效果圖，模型與圖5采用的模型相同；圖7是采用本發(fā)明的特征線提取方法繪制的貝多芬的模型效果圖，模型與圖5采用的模型相同；圖8是采用第一種特征線提取方法繪制的足球的模型效果圖，模型有1760個(gè)頂點(diǎn)和3516個(gè)三角形；圖9是采用第二種特征線提取方法繪制的足球的模型效果圖，模型與圖8采用的模型相同；圖10是采用本發(fā)明的特征線提取方法繪制的足球的模型效果圖，模型與圖8采用的模型相同；圖11是采用第一種特征線提取方法繪制的一個(gè)卡通人物的模型效果圖，模型有3618個(gè)頂點(diǎn)和7124個(gè)三角形；圖12是采用第二種特征線提取方法繪制的一個(gè)卡通人物的模型效果圖，模型與圖11采用的模型相同；圖13是采用本發(fā)明的特征線提取方法繪制的一個(gè)卡通人物的模型效果圖，模型與圖11采用的模型相同；
圖14是采用第一種特征線提取方法繪制的一個(gè)頭像模型效果圖，模型有689個(gè)頂點(diǎn)和1355個(gè)三角形；圖15是采用第二種特征線提取方法繪制的一個(gè)頭像模型效果圖，模型與圖14采用的模型相同；圖16是采用本發(fā)明的特征線提取方法繪制的一個(gè)頭像模型效果圖，模型與圖14采用的模型相同；圖17是在網(wǎng)格模型上按照輪廓定義提取輪廓線的實(shí)例圖。
具體實(shí)施例方式
下面參照本發(fā)明的附圖，更詳細(xì)地描述本發(fā)明的最佳實(shí)施例。
一種提取三維模型特征線的銳化濾波方法，包括以下的步驟1)讀入三維模型數(shù)據(jù)并建立三維模型的頂點(diǎn)及每個(gè)頂點(diǎn)相鄰頂點(diǎn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
在本例中采用三維模型格式中，以三角形為基本構(gòu)成單元的三維模型作為原始輸入。該文件格式中已經(jīng)包含三維模型的頂點(diǎn)坐標(biāo)，每個(gè)三角形面包含的三個(gè)頂點(diǎn)索引值。在讀入文件的過程中，我們除了要將已有的頂點(diǎn)坐標(biāo)和每個(gè)面的頂點(diǎn)索引值存入相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)外，還要存儲(chǔ)每個(gè)點(diǎn)的鄰居點(diǎn)和鄰居面的信息。具體方法是通過遍歷每個(gè)面的頂點(diǎn)索引值，將具有同一頂點(diǎn)索引值的面存入該頂點(diǎn)的鄰居面結(jié)構(gòu)中，將此面中除了該頂點(diǎn)以外的另外兩個(gè)頂點(diǎn)存入該頂點(diǎn)的鄰居點(diǎn)結(jié)構(gòu)中。
在存儲(chǔ)完每個(gè)頂點(diǎn)的鄰居點(diǎn)信息后，我們還要新建兩個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)組，分別存儲(chǔ)每個(gè)面的外法線信息和每個(gè)頂點(diǎn)的外法線信息。其中，每個(gè)面的法線方向由該面的三個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)的叉乘乘積決定。具體做法為，假設(shè)該面的三個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)向量按逆時(shí)針方向排列為a，b，c，那么該面的外法線方向即為(b-a)與(c-a)的叉乘乘積，即(b-a)×(c-a)。在獲得每個(gè)面的外法線信息后，將每個(gè)頂點(diǎn)的所有相鄰面的外法線求均值即可獲得每個(gè)頂點(diǎn)的外法線值。
2)利用一個(gè)三維模型銳化濾波器對模型進(jìn)行銳化操作，重新計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)的新的坐標(biāo)。
對于網(wǎng)格模型中的每個(gè)頂點(diǎn)vi和它的鄰居點(diǎn)vj，首先用下面的公式計(jì)算vi的偏移Δvi
其中權(quán)重wij可以取鄰居點(diǎn)數(shù)目的倒數(shù)作為每個(gè)鄰居點(diǎn)的權(quán)重，或者取中心點(diǎn)到鄰居點(diǎn)的長度作為每個(gè)鄰居點(diǎn)的權(quán)重。本實(shí)施例中取鄰居點(diǎn)數(shù)目的倒數(shù)作為權(quán)重。對于每個(gè)頂點(diǎn)的三個(gè)分量x，y，z，以x分量為例，按照上面的公式首先計(jì)算第一個(gè)鄰居點(diǎn)的x分量與該頂點(diǎn)x分量之差，再乘以該鄰居點(diǎn)的權(quán)重，這個(gè)乘積就是該鄰居點(diǎn)對頂點(diǎn)偏移度的x方向影響值，將每個(gè)鄰居點(diǎn)對頂點(diǎn)偏移度的x方向影響值相加就獲得了vi偏移的x分量。對y分量和z分量同理計(jì)算，就可以分別得到的Δvi三個(gè)分量，從而也就得到了頂點(diǎn)vi的偏移量Δvi。
令S(Δvi)＝(μ-λ)p(Δvi)-μλΔvi計(jì)算點(diǎn)vi的新位置vi′為vi′＝vi+S(Δvi)＝vi+(μ-λ)p(Δvi)-μλΔvi其中μ、λ分別為縮放參數(shù)，0＜λ＜μ＜1。p(Δvi)代表一個(gè)向量，其三個(gè)分量分別是Δvi的三個(gè)分量的絕對值的平方根。即如果Δvi＝(x，y，z)，那么p(Δvi)=(|x|,|y|,|z|).]]>具體計(jì)算方法如下，對于每個(gè)頂點(diǎn)的三個(gè)分量x，y，z，以x分量為例，在選定μ、λ的值以后，計(jì)算μ-λ與Δvi的x分量絕對值的平方根的乘積A，再計(jì)算μ，λ與Δvi的x分量的乘積B，用該頂點(diǎn)初始坐標(biāo)的x值加上值A(chǔ)再減去值B就可以得到該頂點(diǎn)移動(dòng)后的新位置的x分量。對于每個(gè)頂點(diǎn)y分量和z分量可同理計(jì)算，這樣就可以得到每個(gè)頂點(diǎn)移動(dòng)后的新坐標(biāo)位置。
對于本例中采用的計(jì)算新位置的公式S(Δvi)，將高斯平滑公式中的右邊第二項(xiàng)符號(hào)變?yōu)樨?fù)號(hào)，即令S(Δvi)＝-μλΔvi，就能夠起到與平滑相反的效果，凸現(xiàn)模型特征，達(dá)到銳化的目的。但高斯平滑會(huì)導(dǎo)致模型的收縮，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，如果僅僅采用公式S(Δvi)＝-μλΔvi的話，會(huì)使得模型邊角等特征突出程度過大，產(chǎn)生與模型收縮相反的“擴(kuò)張”的效果，導(dǎo)致無法接受的特征線提取結(jié)果。因此我們加入了第二項(xiàng)(μ-λ)p(Δvi)，令S(Δvi)＝(μ-λ)p(Δvi)-μλΔvi。從p(Δvi)的定義可以看出，當(dāng)Δvi的分量大于0時(shí)，該項(xiàng)的符號(hào)與第三項(xiàng)相反，起到了減弱擴(kuò)張效果的作用，當(dāng)Δvi的分量小于0時(shí)，該項(xiàng)起到了對頂點(diǎn)移動(dòng)在方向和大小上的小的隨機(jī)擾動(dòng)作用，從而使得一些原本無法被提取的特征被凸現(xiàn)出來。這一步可以反復(fù)迭代進(jìn)行，迭代次數(shù)N和所選的參數(shù)相關(guān)，所選的參數(shù)越小，迭代次數(shù)越大。圖4，圖7，圖10，圖13，圖16的繪制結(jié)果生成過程中所選擇的縮放參數(shù)μ、λ和迭代次數(shù)N如表1所示3)采用如圖1所示的輪廓的定義進(jìn)行輪廓部分的提取。具體做法為，遍歷所有的三角形面，用每個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)減去視點(diǎn)坐標(biāo)獲得視線向量的方向。在每個(gè)面的三個(gè)頂點(diǎn)上分別計(jì)算視線向量與該點(diǎn)的法線向量的乘積，一般情況下，得到的乘積的值都是不為0的，而是有的大于0，有的小于0。此時(shí)，如果該三角形面的三個(gè)頂點(diǎn)的視線向量和法線向量乘積都為正，則該三角形面向觀察者；如果都為負(fù)，則該三角形背向觀察者；如果三角形的三個(gè)頂點(diǎn)中有一個(gè)頂點(diǎn)的視線向量與法線向量的乘積與另兩個(gè)頂點(diǎn)計(jì)算出的乘積異號(hào)，則一定存在輪廓點(diǎn)。通過線性插值的方法，一定可以在三角形的其中兩條邊上找出這個(gè)乘積為0的兩個(gè)點(diǎn)，并進(jìn)行連接，如圖17所示，從而找到該模型的輪廓線并繪制在屏幕上。
4)繪制三維模型上的折痕線和邊界線。我們定義三維模型上的折痕線是相連的兩個(gè)三角形的面夾角小于90度的邊，定義三維模型上的邊界線是只與一個(gè)三角形相連的邊。繪制過程中遍歷所有的三角形面，將滿足以上兩個(gè)條件的三角形的邊繪制在屏幕上，得到最后的結(jié)果。
繪制的效果如圖4，圖7，圖10，圖13，圖16所示。在附圖中，圖2，圖5，圖8，圖11，圖14是采用第一鐘方法繪制的模型特征線效果，圖3，圖6，圖9，圖12，圖15是采用第二種方法繪制的模型特征線效果。相比之下，本方法的特征線繪制效果噪音更少，表現(xiàn)出了更多的模型細(xì)節(jié)，繪制結(jié)果也更加生動(dòng)。
表1圖4，圖7，圖10，圖13，圖16的繪制過程采用的參數(shù)列表

盡管為說明目的公開了本發(fā)明的具體實(shí)施例和附圖，其目的在于幫助理解本發(fā)明的內(nèi)容并據(jù)以實(shí)施，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解在不脫離本發(fā)明及所附的權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)，各種替換、變化和修改都是可能的。因此，本發(fā)明不應(yīng)局限于最佳實(shí)施例和附圖所公開的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法，具體包括以下步驟1)讀入三維模型數(shù)據(jù)并建立三維模型的頂點(diǎn)及每個(gè)頂點(diǎn)相鄰頂點(diǎn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；2)對模型進(jìn)行銳化預(yù)處理操作，重新計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)的新的坐標(biāo)；3)繪制模型的輪廓線4)繪制三維模型上的折痕線和邊界線。
2.如權(quán)利要求1所述的基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法，其特征在于，步驟2)具體還包括以下步驟1)對于網(wǎng)格模型中的每個(gè)頂點(diǎn)vi和它的鄰居點(diǎn)vj，用下面的公式計(jì)算vi的偏移Δvi， 其中wij是權(quán)重函數(shù)，滿足 2)在得到偏移Δvi后，通過關(guān)于Δvi的函數(shù)計(jì)算點(diǎn)vi的新位置vi′，達(dá)到對模型銳化處理的效果，基本形式為vi′＝vi+S(Δvi)。
3.如權(quán)利要求1所述的基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法，其特征在于，步驟3)具體步驟為在模型上計(jì)算視線方向與法線方向垂直的點(diǎn)作為輪廓點(diǎn)，連接并繪制在屏幕上。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于銳化濾波器的三維模型特征線提取方法，不但能得到更豐富的繪制細(xì)節(jié)，而且也減少了與曲率相關(guān)的計(jì)算步驟，提供更好的實(shí)時(shí)繪制支持。本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下1)讀入三維模型數(shù)據(jù)并建立三維模型的頂點(diǎn)及每個(gè)頂點(diǎn)相鄰頂點(diǎn)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；2)對模型進(jìn)行銳化預(yù)處理操作，重新計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)的新的坐標(biāo)；3)繪制模型的輪廓線。在模型上計(jì)算視線方向與法線方向垂直的點(diǎn)作為輪廓點(diǎn)，連接并繪制在屏幕上。4)繪制三維模型上的折痕線和邊界線。本發(fā)明繪制細(xì)節(jié)豐富生動(dòng)，繪制過程中需要的計(jì)算量小，對于大型的模型也能達(dá)到實(shí)時(shí)繪制的要求。
文檔編號(hào)G06T15/00GK1870053SQ200510011768
公開日2006年11月29日 申請日期2005年5月23日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月23日
發(fā)明者景昊, 周秉鋒 申請人:北京大學(xué)