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摘要:
针对由点云数据重建的隐式曲面提出一种新的基于粒予系统的可视化算法.首先,基于平行线束的初始化方法在隐式模型表面找到均匀分布的采样点,避免原来粒子系统中的分割一死亡过程;用共轭梯度法替代原来粒子系统中的梯度下降法作为优化算法,将每一个椭圆粒子累进移动到低能量状态,避免了较长的收敛时间和围绕最小值的摆动现象;用贪婪选择法选择能够覆盖整个曲面的且不产生空洞的活动子集;松弛过程进一步改善依赖曲率的各向异性粒子采样.本文的粒子专门为基于Splats的表示法而设计,可以直接转换为椭圆Splats而不需要任何改动.因此,本算法可以快速、高质量地绘制出复杂隐式曲面模型.
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文献信息
篇名 由点云数据重建的隐式曲面的可视化算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 粒子采样 曲面splatting绘制 隐式曲面 点元 各向异性
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 1901-1905,1909
页数 6页 分类号 TP391
字数 5613字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 诸昌钤 西南交通大学信息科学与技术学院 87 923 19.0 25.0
2 杨军 兰州交通大学机电工程学院 71 349 10.0 15.0
3 邢琪 西南交通大学信息科学与技术学院 5 25 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子采样
曲面splatting绘制
隐式曲面
点元
各向异性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
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总被引数(次)
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