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摘要:
识别与提取模型几何特征在几何模型的编辑处理中起着重要作用,然而大多数已有算法在处理质量较差的三角网格模型时往往会失效,为此提出一种基于张量投票理论的特征边提取算法.首先根据张量投票矩阵特征值分布与顶点几何特征之间的对应关系对顶点进行分类;采用断点连接方法来保证顶点分类过程中能够正确地区分平滑特征上的边点及角点;根据顶点的类别结果进行区域增长,并提取区域增长后的边界,从而得到网格特征边.实验结果表明,文中算法对大多数模型可靠有效,能够处理网格分布不均匀,以及含有狭长三角形或含有孔、缝的模型,处理有噪声的模型也能达到较好的效果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 采用张量投票理论的三角网格特征边提取算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 张量投票理论 区域增长 聚类 特征边提取
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 62-70
页数 分类号 TP391
字数 5289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 汪国平 北京大学计算机系人机交互与多媒体实验室 53 944 16.0 30.0
5 张慧娟 北京大学计算机系人机交互与多媒体实验室 3 38 2.0 3.0
9 耿博 北京大学计算机系人机交互与多媒体实验室 1 34 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
张量投票理论
区域增长
聚类
特征边提取
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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