專利名稱：一種三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)壓縮處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處 理方法。
背景技術(shù)：
計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和硬件技術(shù)的發(fā)展，為人們帶來視覺上的革命。隨著技術(shù)的發(fā)展， 傳統(tǒng)二維的表現(xiàn)方式已經(jīng)不能夠滿足人們的需求，人們對(duì)計(jì)算機(jī)的交互能力和表現(xiàn) 能力提出了更高的要求，采用三維信息技術(shù)來表現(xiàn)各種的場景己經(jīng)是大勢所趨。與 文字、圖像、視頻等二維媒體表現(xiàn)形式相比，三維圖形顯示具有真實(shí)感更強(qiáng)、直觀 性更好和交互更為靈活的特點(diǎn)，特別是在強(qiáng)調(diào)直觀性和交互能力的場合，如工程設(shè) 計(jì)、機(jī)械制造、模擬仿真、城市規(guī)劃、文物修復(fù)以及游戲娛樂等方面，三維顯示技 術(shù)起到了不可替代的作用，因此己經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。應(yīng)用的需求帶 動(dòng)了采集技術(shù)的發(fā)展，相應(yīng)的模型越來越復(fù)雜，也越來越精細(xì)，但也導(dǎo)致了模型數(shù) 據(jù)的急劇增長。例如斯坦福大學(xué)的Digital Michelangelo Project項(xiàng)目，最大的雕塑模 型數(shù)據(jù)量竟超過了 32G，而普通的模型數(shù)據(jù)量也十分可觀。但是，目前計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)傳輸能力卻相對(duì)有限，特別是網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬， 遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足模型數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸。三維顯示技術(shù)的發(fā)展和推廣受到了傳輸帶寬和 存儲(chǔ)空間的限制，因?yàn)槿S模型所能容納的信息量已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了二維形式所能容納 的，對(duì)這些模型的存儲(chǔ)和傳輸需要大量的空間和帶寬，這一點(diǎn)超出了目前硬件和網(wǎng) 絡(luò)的發(fā)展水平。為此，也對(duì)三維顯示數(shù)據(jù)壓縮處理技術(shù)提出了更高的要求。而在數(shù) 據(jù)壓縮技術(shù)方面，目前通常采用的是利用三角形面片網(wǎng)格進(jìn)行壓縮處理的方法，其 壓縮性能和傳輸性能也不能很好地適應(yīng)和滿足當(dāng)前采集技術(shù)的快速發(fā)展以及應(yīng)用的 需求。尤其是對(duì)于復(fù)雜的模型，需要有更好的壓縮處理手段。為了解決上述矛盾，滿足應(yīng)用的需求，如何解決三維模型數(shù)據(jù)的壓縮問題以盡 可能地利用目前已有的存儲(chǔ)和傳輸能力并適應(yīng)和促進(jìn)三維技術(shù)的發(fā)展，是擺在我們 面前急待解決的一個(gè)課題。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種以細(xì)分模型為基礎(chǔ)，基 于小波變換、利用四邊形面片對(duì)三維圖形數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理的方法，旨在提高三維
圖形數(shù)據(jù)的壓縮率，盡量減少三維模型所容納的信息量，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶 寬，同時(shí)又不會(huì)降低三維圖形的失真率，以確保圖形的真實(shí)感和直觀性。 本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明提供的一種三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，包括以下步驟a) 獲取模型外觀的初始掃描網(wǎng)格；b) 通過重網(wǎng)格化模塊，對(duì)所述初始掃描網(wǎng)格進(jìn)行規(guī)整處理而獲得規(guī)整的四邊形 面片網(wǎng)格，該四邊形面片網(wǎng)格具有細(xì)分連續(xù)性并支持拓?fù)湫畔⒑喕僮鳎籆)通過細(xì)分小波構(gòu)造模塊，對(duì)所述新網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂、預(yù)測、更新和合 并處理，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)的分解和重構(gòu)過程，從而獲得小波變換后的圖像；d) 通過零樹壓縮模塊，以與小波系數(shù)相關(guān)的上下兩層、四叉樹形式來構(gòu)建小波 零樹；對(duì)于四邊形面片，采用面、邊、點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，且上、下兩層四邊形面片網(wǎng) 格的面、邊可建立l-4對(duì)應(yīng)關(guān)系，下層的頂點(diǎn)與上一層的邊之間可以建立l一l對(duì)應(yīng) 關(guān)系，故通過傳遞作用在上下層頂點(diǎn)間建立l一4對(duì)應(yīng)關(guān)系；e) 通過EZW方法對(duì)獲得的小波零樹進(jìn)行量化與壓縮，從而獲得小波圖像零樹 壓縮編碼；f) 通過熵編碼模塊，對(duì)所述零樹壓縮編碼進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)壓縮，從而獲得三 維圖形壓縮數(shù)據(jù)；本發(fā)明以細(xì)分模型為基礎(chǔ)，經(jīng)過重網(wǎng)格化以規(guī)整化的四邊形面片代替三角形面 片，通過細(xì)分小波構(gòu)造、小波零樹壓縮、熵編碼步驟進(jìn)行幾何圖形壓縮，可有效提 高圖形的壓縮性能和數(shù)據(jù)的傳輸性能。在幾何模型中建立零樹是使小波系數(shù)能夠利用零數(shù)編碼進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的前提。 為使建立的零樹盡可能地平衡，即相鄰節(jié)點(diǎn)的葉結(jié)點(diǎn)數(shù)量差值較少，本發(fā)明可進(jìn)一 步采取以下方式構(gòu)建零樹本發(fā)明所述上層四邊形面片網(wǎng)格的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格中間的二條邊、以及兩側(cè) 與所述中間的邊平行且相錯(cuò)的二條邊；所述上層四邊形面片網(wǎng)格的頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)下層 網(wǎng)格所取邊的中點(diǎn)、與所取邊的整體呈90度的邊的中點(diǎn)、以及各面片的中間點(diǎn)。此 種情況，在面片的中間，邊和點(diǎn)均形成的是1-4的對(duì)應(yīng)關(guān)系；在面片的邊界處當(dāng)出 現(xiàn)空對(duì)應(yīng)時(shí)，邊和邊上的點(diǎn)則形成的是1-3的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而面片中間的點(diǎn)仍然為1-4 的對(duì)應(yīng)關(guān)系。為方便選擇和操作，本發(fā)明在零樹構(gòu)建方面也可另外采取以下方式
本發(fā)明所述上層四邊形面片網(wǎng)格的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格中間的二條邊、以及同側(cè) 與所述中間的邊平行的二條邊；所述上層四邊形面片網(wǎng)格的頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格所 取邊的中點(diǎn)、與所取邊的整體呈90度的邊的中點(diǎn)、以及各面片的中間點(diǎn)。此種情況， 在面片的中間，邊和點(diǎn)均形成的是1-4的對(duì)應(yīng)關(guān)系；在面片的邊界處當(dāng)出現(xiàn)空對(duì)應(yīng) 時(shí)，邊和點(diǎn)則形成的是l-2的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明是利用規(guī)整化的四邊形面片代替三角形面片進(jìn)行壓縮處理的，在所述步 驟b)的重網(wǎng)格化過程中，具體地可以采用Hormann提出的QR(quadrilateral remesh) 方法將任意網(wǎng)格的三角形網(wǎng)格規(guī)整為規(guī)則四邊形面片網(wǎng)格。而在所述步驟c)的細(xì)分小波構(gòu)造中，其分解過程為分裂-預(yù)測-更新，具體如下分裂一將原始的信息c"分解為兩個(gè)互不相交的信息子集c"—1和W1 ，其中c"—1為 新的信息集，""則是小波集;所有的頂點(diǎn)分為兩個(gè)集合: 一個(gè)為偶數(shù)集合Even(n-l)， 該集合記錄的是當(dāng)前層的所有控制頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)c"—、另一個(gè)為奇數(shù)集合Odd(n-l)， 該集合記錄的是由上一層控制網(wǎng)格細(xì)分所得的生成點(diǎn)，對(duì)應(yīng)cT1;預(yù)測一以細(xì)分模型為基礎(chǔ)利用Kobbelt模型的幾何變換規(guī)則作為預(yù)測算子P， 通過以下方式,—'-^尸(c"-')對(duì)集合奇數(shù)Odd(n-l)進(jìn)行變換，使得奇數(shù)集合轉(zhuǎn)換為小 波系數(shù)集合M(n-l);更新一利用信息量平衡的法則，采用偶數(shù)點(diǎn)周圍一圈的奇數(shù)點(diǎn)，也即經(jīng)過預(yù)測 已轉(zhuǎn)換形成的小波系數(shù)，來更新偶數(shù)點(diǎn)；其重構(gòu)過程為更新-預(yù)測-合并，其中合并是與分裂對(duì)應(yīng)且相逆的過程，將得到 的信息子集c"—1卩cT"合并起來，還原重構(gòu)出原始的信息集c"。本發(fā)明具有以下有益效果(1) 釆用了規(guī)整化的四邊形面片代替三角形面片，提供了基于四邊形面片的幾 何圖形壓縮方法，能夠更好地適應(yīng)和滿足三維顯示數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速發(fā)展以及應(yīng) 用的需求。(2) 零樹的構(gòu)建上更加合理，平衡性更好，能夠盡可能地減少壓縮效果的失真 率，有利于確保圖形的真實(shí)感和直觀性。(3) 具有更好的光滑性，對(duì)于復(fù)雜模型可獲得更好的壓縮效果，(4) 本發(fā)明三維顯示數(shù)據(jù)的壓縮效率高、可被漸進(jìn)傳輸、壓縮效果失真率較小 并且可控制與調(diào)節(jié)，能夠更好地利用目前已有的存儲(chǔ)和傳輸能力，減少目前硬件和
網(wǎng)絡(luò)設(shè)施對(duì)三維顯示技術(shù)所造成的制約和影響。


下面將結(jié)合實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述-圖1是本發(fā)明實(shí)施例一的工作流程框圖；圖2是本發(fā)明實(shí)施例一中四邊形面片網(wǎng)格細(xì)分一次所得到的結(jié)果示意圖；圖3是本發(fā)明實(shí)施例一中局部四邊形面片的分裂過程示意圖；圖4是本發(fā)明實(shí)施例一中Kobbelt模式細(xì)分掩模圖；圖5是本發(fā)明實(shí)施例一中預(yù)測算子頂點(diǎn)標(biāo)示圖；圖6是本發(fā)明實(shí)施例一中小波圖像編碼的基本流程框圖；圖7是本發(fā)明實(shí)施例一中構(gòu)造小波零樹方法的面的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖；圖8是本發(fā)明實(shí)施例一中構(gòu)造小波零樹方法的邊的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖；圖9是本發(fā)明實(shí)施例一中構(gòu)造小波零樹方法的點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖；圖10是本發(fā)明實(shí)施例二中構(gòu)造小波零樹方法的邊的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖；圖11是本發(fā)明實(shí)施例二中構(gòu)造小波零樹方法的點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖。
具體實(shí)施方式
實(shí)施例一圖1 圖9所示為本發(fā)明三維圖形數(shù)據(jù)壓縮處理方法的實(shí)施例之一，如圖1所示，包括以下步驟a) 獲取模型外觀的初始掃描網(wǎng)格；b) 通過重網(wǎng)格化模塊，對(duì)初始掃描網(wǎng)格進(jìn)行規(guī)整處理，使獲得的新網(wǎng)格具有細(xì)分連續(xù)性并支持拓?fù)湫畔⒑喕僮?；C)通過細(xì)分小波構(gòu)造模塊，對(duì)新網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂、預(yù)測、更新和合并處 理，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)的分解和重構(gòu)過程，從而獲得小波變換后的圖像；d) 通過零樹壓縮模塊，以與小波系數(shù)相關(guān)的上下兩層、四叉樹形式來構(gòu)建小波零樹；e) 通過EZW方法對(duì)獲得的小波零樹進(jìn)行量化與壓縮，從而獲得小波圖像零樹 壓縮編碼；f) 通過熵編碼模塊，對(duì)零樹壓縮編碼進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)壓縮，從而獲得三維圖 形壓縮數(shù)據(jù)。
以下是對(duì)上述各步驟的具體闡述。 重網(wǎng)格化基于細(xì)分算法的面片簡化過程一直假設(shè)每一個(gè)簡化層次的網(wǎng)格都具有細(xì)分連接 性，都能滿足簡化過程中細(xì)分拓?fù)湫畔⒌淖兓?guī)律，不會(huì)出現(xiàn)沖突的情況。但是， 在實(shí)際模型的產(chǎn)生過程中，由于模型外觀的不規(guī)則性，通常產(chǎn)生的網(wǎng)格都是不具有 細(xì)分連續(xù)性的散亂網(wǎng)格，因此需要做一定的重網(wǎng)格化(remeshing)規(guī)整處理，才能 夠使網(wǎng)格真正支持拓?fù)湫畔⒑喕僮鳌１緦?shí)施例采用Hormann提出的QR (quadrilateral remesh)方法，首先進(jìn)行參數(shù) 化(Parameterization),然后利用半規(guī)整的網(wǎng)格進(jìn)行重采樣，從而將任意網(wǎng)格的三角 形網(wǎng)格規(guī)整為一個(gè)具有細(xì)分連續(xù)性的規(guī)則四邊形面片網(wǎng)格。其中，處于面片中間的 網(wǎng)格頂點(diǎn)全部為度為四的正則頂點(diǎn)，邊界一圈的網(wǎng)格頂點(diǎn)則為非正則的。在非正則 頂點(diǎn)中，只有面片四個(gè)角上的頂點(diǎn)的度為2，其它的非正則頂點(diǎn)均為度為3的頂點(diǎn)。細(xì)分小波構(gòu)造構(gòu)造細(xì)分小波通常需要涉及四個(gè)操作分裂(Split)、預(yù)測(Predict)、更新 (Update )、合并(Merge )。 分裂(Split)分裂的操作過程可以采用多種實(shí)現(xiàn)方式，比較簡單的可以采用Lazy小波、Haar 小波，也可以采用其它復(fù)雜的小波函數(shù)來處理。其主要作用在于將原始的信息c"分解為兩個(gè)互不相交的信息子集c"—m"""，其中c"為新的信息集，""則是小波集， 其意義類似小波分析中的小波系數(shù)集。所有的頂點(diǎn)分為兩個(gè)集合 一個(gè)為偶數(shù)集合 Even(n-l)，該集合記錄的是當(dāng)前層的所有控制頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)c"—、另一個(gè)為奇數(shù)集合 Odd(n-l)，該集合記錄的是由上一層控制網(wǎng)格細(xì)分所得的生成點(diǎn)，對(duì)應(yīng)W1。如圖2和圖3所示，對(duì)于第n層的網(wǎng)格而言，所有的頂點(diǎn)(包括實(shí)心點(diǎn)和空心 點(diǎn))都屬于偶數(shù)集合，記為Even(n)，對(duì)應(yīng)于c"。網(wǎng)格中的所有實(shí)心點(diǎn)是上一層的 控制頂點(diǎn)，所以屬于第n-l層的偶數(shù)集，記為Even(n-l)，對(duì)應(yīng)于c"'1。網(wǎng)格中的所 有空心點(diǎn)可以由Even(n-l)細(xì)分得到，記為奇數(shù)集合Odd(n-l)。這樣，便可以得到奇數(shù)集和偶數(shù)集之間互不相交并滿足下面的公式1:<formula>formula see original document page 8</formula> 預(yù)測(Predict)經(jīng)過第一步的分裂，原始的信息集c"被分解為兩個(gè)部分，這兩個(gè)部分具有較高 的相關(guān)性。為了使構(gòu)造的結(jié)果具有小波的特性，需要模擬小波變換的過程，在信息 子集c"—1和cT—1之間建立一種預(yù)測關(guān)系，使得兩部分轉(zhuǎn)換成為小波變換中的低頻和高 頻部分。以細(xì)分模型作為基礎(chǔ)，將細(xì)分模型作為一個(gè)預(yù)測器作用到c"—'上，并將其結(jié)果 作為^"的預(yù)測結(jié)果，從而建立了兩者的預(yù)測關(guān)系。預(yù)測值與d"—t的差值則稱為細(xì) 節(jié)，或者仿照小波變換稱為小波系數(shù)。分裂形成的兩個(gè)集合Even(n-l)和Odd(n-l)，實(shí)際上對(duì)應(yīng)著面片的第n-l層控制 網(wǎng)格和經(jīng)過細(xì)分后形成的新邊點(diǎn)面點(diǎn)。本實(shí)施例利用Kobbelt模型的幾何變換規(guī)則 作為預(yù)測算子P，其具體計(jì)算規(guī)則如圖4所示，各系數(shù)的計(jì)算如下<formula>formula see original document page 9</formula>
并通過以下方式""_1- = ^^"_1)對(duì)集合奇數(shù)Odd(n-l)進(jìn)行變換，使得奇數(shù)集合轉(zhuǎn) 換為小波系數(shù)集合M(n-l)，從而實(shí)現(xiàn)小波系數(shù)的構(gòu)造過程。 更新(Update)在第一步的分裂過程中，信息集的分裂是采用抽樣方式進(jìn)行處理的，即采用某 一固定的選擇模式從c"中抽取c"和,—、而不會(huì)考慮c"本身的特性。在這種方式 下，可能會(huì)出現(xiàn)大量的信息特征給抽取到cT—^之中，使得c"—'無法保持原有信息集特 征的情況。為此，需要通過更新操作來將cT—1中的部分特征信息轉(zhuǎn)移到^—]中，使得原有信 息集中的特征在c"—1能夠得到保留。本實(shí)施例采用信息量平衡的法則實(shí)現(xiàn)更新操作， 結(jié)合頂點(diǎn)分裂的過程，采用偶數(shù)點(diǎn)周圍一圈的奇數(shù)點(diǎn)，也即經(jīng)過預(yù)測已轉(zhuǎn)換形成的 小波系數(shù)，來更新偶數(shù)點(diǎn)。如圖5所示，對(duì)于頂點(diǎn)、2"—\采用其周圍一圈的小波系 數(shù)《,."—1來更新，更新式子為公式2:<formula>formula see original document page 9</formula>
合并(Merge)合并是與分裂對(duì)應(yīng)且相逆的過程，其主要作用在于將得到的信息子集C"—!和W1 合并起來，還原重構(gòu)出原始的信息集C"，從而達(dá)到信息重構(gòu)的目的。
合并Merge的操作過程為對(duì)于得到的Even(n-l)和Odd(n-l),按照Kobbelt細(xì) 分模式的拓?fù)渥儞Q規(guī)律合并成為Even(n);在幾何信息的處理上，采用公式1直接合并幾何信息。采用Split、 Merge、 P、 U分別表示上述分裂、合并、預(yù)測、更新四個(gè)操作，則可以按照以下的方式構(gòu)建小波的分解和重構(gòu)過程<formula>formula see original document page 10</formula> 公式3<formula>formula see original document page 10</formula>
零樹壓縮編碼小波圖像編碼的基本框架如圖6所示?？蚣芊譃槿齻€(gè)部分，其中量化模塊，也 即零樹壓縮編碼，是整個(gè)框架的壓縮基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)損失的來源，需要涉及兩個(gè)方面的內(nèi)容 一個(gè)是零樹的構(gòu)建方式，另一個(gè)則是小波系數(shù)的量化方式。EZW主要是指這個(gè)模塊的算法。在EZW算法原文中，它們分別對(duì)應(yīng)著Embedding和Zerotree 模塊。零樹的構(gòu)建在幾何模型上建立零樹是使小波系數(shù)能夠利用零樹編碼技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的前 提。對(duì)于面片簡化過程中形成的小波系數(shù)，它們之間存在著層次對(duì)應(yīng)關(guān)系。但是這 并不足夠，因?yàn)樵诮?jīng)典的零樹編碼中，小波系數(shù)都是采用四叉樹形式進(jìn)行組織，如 果要對(duì)模型簡化生成的小波系數(shù)進(jìn)行壓縮，同樣也需要在各層次的小波系數(shù)之間尋 找一種對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得上下兩層形成l-4對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而可以構(gòu)建出能夠遍歷所有 層次小波系數(shù)的、具有唯一性的四叉樹。本實(shí)施例利用Kobbelt細(xì)分模型中的1-4分裂關(guān)系來處理建立1-4對(duì)應(yīng)關(guān)系。面的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖7所示。邊的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖8所示，上層四邊形面片網(wǎng)格A的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格B中間 的二條邊l、 2，以及兩側(cè)與中間的邊l、 2平行且相錯(cuò)的二條邊3、 4。點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖9所示，上層四邊形面片網(wǎng)格A的頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格B所 取邊的中點(diǎn)6、與所取邊的整體呈卯度的邊的中點(diǎn)8、以及各面片的中間點(diǎn)7。如
圖9所示，在簡化的過程中，標(biāo)記為空心的頂點(diǎn)都會(huì)被刪減并被轉(zhuǎn)換成為小波系數(shù)， 其中空心的頂點(diǎn)為實(shí)心頂點(diǎn)的子結(jié)點(diǎn)，它們之間存在著l-4對(duì)應(yīng)關(guān)系。在面片的中間，邊和點(diǎn)均形成的是1-4的對(duì)應(yīng)關(guān)系。而在面片的邊界處當(dāng)出現(xiàn) 空對(duì)應(yīng)時(shí)，邊和邊上的點(diǎn)(正方形空心點(diǎn)和圓形空心點(diǎn))則形成的是1-3的對(duì)應(yīng)關(guān) 系，而面片中間的點(diǎn)(三角形空心點(diǎn))仍然為l-4的對(duì)應(yīng)關(guān)系。量化本實(shí)施例使用EZW方法進(jìn)行小波零樹的量化。綜合壓縮率、失真率兩個(gè)因素 進(jìn)行考慮，采用四次、六次及八次量化重構(gòu)都是較為理想的次數(shù)選擇。結(jié)合視覺效 果考慮，六次是最為合適的量化重構(gòu)次數(shù)。熵編碼熵編碼(entropy encoding)是一類利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行壓縮的無語義數(shù)據(jù) 流的無損編碼，是一種根據(jù)信息本身的統(tǒng)計(jì)特性，特別是同一字符重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù) 和概率來壓縮信息數(shù)據(jù)，使得重復(fù)出現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)采用一個(gè)較為簡單的標(biāo)示符來表 示的一種數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)。在熵編碼的過程中，沒有采用任何近似或者舍去的方式進(jìn) 行處理，所以該壓縮過程本身是可以完全恢復(fù)的，也就是說，熵編碼過程中不會(huì)造 成數(shù)據(jù)精度的丟失， 一般都是和有損壓縮的相關(guān)技術(shù)結(jié)合在一起，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有 損壓縮，進(jìn)而采用熵編碼做進(jìn)一步熵編碼做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)壓縮。本實(shí)施例采用 Haffman編碼進(jìn)行熵編碼，簡單來說就是將連續(xù)重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼以減少數(shù) 據(jù)冗余度。實(shí)施例二圖10和圖11所示為本發(fā)明三維圖形數(shù)據(jù)壓縮處理方法的實(shí)施例之二，與實(shí)施例一不同之處在于在零樹的構(gòu)建中，邊的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖IO所示，上層四邊形面片網(wǎng)格A的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格B中間的二條邊1、 2、以及同側(cè)與中間的邊l、 2平行 的二條邊3、 5。點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖ll所示，上層四邊形面片網(wǎng)格A的頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng) 下層網(wǎng)格B所取邊的中點(diǎn)6、與所取邊的整體呈90度的邊的中點(diǎn)8、以及各面片的 中間點(diǎn)7。此種情況，在面片的中間，邊和點(diǎn)均形成的是1-4的對(duì)應(yīng)關(guān)系；在面片 的邊界處當(dāng)出現(xiàn)空對(duì)應(yīng)時(shí)，邊和點(diǎn)則形成的均是1-2的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
權(quán)利要求
1、 一種三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，包括以下步驟a) 獲取模型外觀的初始掃描網(wǎng)格；b) 通過重網(wǎng)格化模塊，對(duì)所述初始掃描網(wǎng)格進(jìn)行規(guī)整處理，使獲得的新網(wǎng)格具 有細(xì)分連續(xù)性并支持拓?fù)湫畔⒑喕僮?；C)通過細(xì)分小波構(gòu)造模塊，對(duì)所述新網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂、預(yù)測、更新和合 并處理，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格信息數(shù)據(jù)的分解和重構(gòu)過程，從而獲得小波變換后的圖像；d) 通過零樹壓縮模塊，以與小波系數(shù)相關(guān)的上下兩層、四叉樹形式來構(gòu)建小波 零樹；e) 通過EZW方法對(duì)獲得的小波零樹進(jìn)行量化與壓縮，從而獲得小波圖像零樹 壓縮編碼；f) 通過熵編碼模塊，對(duì)所述零樹壓縮編碼進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)壓縮，從而獲得三 維圖形壓縮數(shù)據(jù)；其特征在于所述步驟b)中獲得的新網(wǎng)格為規(guī)整的四邊形面片網(wǎng)格；所述步驟d)的零樹構(gòu)建過程中，對(duì)于四邊形面片，采用面、邊、點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系， 且上、下兩層四邊形面片網(wǎng)格的面、邊可建立l-4對(duì)應(yīng)關(guān)系，下層的頂點(diǎn)與上一層 的邊之間可以建立l一l對(duì)應(yīng)關(guān)系，故通過傳遞作用在上下層頂點(diǎn)間建立l一4對(duì)應(yīng) 關(guān)系。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，其特征在于所述上層四邊形面片網(wǎng)格(A)的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格(B)中間的二條邊(l、 2)、以及兩側(cè)與 所述中間的邊(I、 2)平行且相錯(cuò)的二條邊(3、 4);所述上層四邊形面片網(wǎng)格(A)的頂 點(diǎn)，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格(B)所取邊的中點(diǎn)(6)、與所取邊的整體呈90度的邊的中點(diǎn)(8)、以 及各面片的中間點(diǎn)(7)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，其特征在于所述 上層四邊形面片(A)網(wǎng)格的邊，對(duì)應(yīng)下層網(wǎng)格(B)中間的二條邊(l、 2)、以及同側(cè)與 所述中間的邊(l、 2)平行的二條邊(3、 5);所述上層四邊形面片網(wǎng)格(A)的頂點(diǎn)，對(duì) 應(yīng)下層網(wǎng)格(B)所取邊的中點(diǎn)(6)、與所取邊的整體呈90度的邊的中點(diǎn)(8)、以及各面 片的中間點(diǎn)(7)。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，其特征在于 所述步驟b)中采用Hormann提出的QR方法將任意網(wǎng)格的三角形網(wǎng)格規(guī)整為規(guī)則四邊 形面片網(wǎng)格。
5、根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，其特征在 于所述步驟c)中，其分解過程為分裂-預(yù)測-更新，具體如下分裂一將原始的信息c"分解為兩個(gè)互不相交的信息子集c"—'和^T1 ，其中c"一1為新的信息集，t/""則是小波集；所有的頂點(diǎn)分為兩個(gè)集合 一個(gè)為偶數(shù)集合Even(n-l)，該集合記錄的是當(dāng)前層的所有控制頂點(diǎn)，對(duì)應(yīng)c"—、另一個(gè)為奇數(shù)集合Odd(n-l)，該集合記錄的是由上一層控制網(wǎng)格細(xì)分所得的生成點(diǎn)，對(duì)應(yīng)^T、預(yù)測一以細(xì)分模型為基礎(chǔ)利用Kobbelt模型的幾何變換規(guī)則作為預(yù)測算子P， 通過以下方式,—'-:戶(c"-')對(duì)集合奇數(shù)Odd(n-l)進(jìn)行變換，使得奇數(shù)集合轉(zhuǎn)換為小 波系數(shù)集合M(n-l);更新一利用信息量平衡的法則，采用偶數(shù)點(diǎn)周圍一圈的奇數(shù)點(diǎn)，也即經(jīng)過預(yù)測 已轉(zhuǎn)換形成的小波系數(shù)，來更新偶數(shù)點(diǎn)；其重構(gòu)過程為更新-預(yù)測-合并，其中合并是與分裂對(duì)應(yīng)且相逆的過程，將得到的信息子集c"—'和c/"合并起來，還原重構(gòu)出原始的信息集c"。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種三維圖形數(shù)據(jù)的壓縮處理方法，采用規(guī)整化的四邊形面片代替三角形面片，通過重網(wǎng)格化、細(xì)分小波構(gòu)造、零樹壓縮、熵編碼步驟對(duì)圖形數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，提供了一種基于四邊形面片的幾何圖形壓縮方法。本發(fā)明能夠更好地適應(yīng)和滿足三維顯示數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速發(fā)展以及應(yīng)用的需求。對(duì)于復(fù)雜模型可獲得更好的壓縮效果，可被漸進(jìn)傳輸、壓縮效果失真率較小并且可控制與調(diào)節(jié)，能夠更好地利用目前已有的存儲(chǔ)和傳輸能力，減少目前硬件和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施對(duì)三維顯示技術(shù)所造成的制約和影響。
文檔編號(hào)G06T9/00GK101123000SQ200710029038
公開日2008年2月13日 申請(qǐng)日期2007年7月5日 優(yōu)先權(quán)日2007年7月5日
發(fā)明者羅笑南, 任 陳 申請(qǐng)人:廣東中大訊通軟件科技有限公司;中山大學(xué)