看了一篇不错的博客,是关于三角网格优化内容的,解决了我的一些困惑。
贴出地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_79b67dfe0102wzt0.html
文章是新浪微博的。
我在做图像拼接的过程中,研究了一篇论文As-Rigaid-as-possible shape maintain。其中有关于三角网格生成的描述,使用标准的delaunay三角约束。要生成网格,必须先有网格的顶点数据,顶点是如何生成的,paper中还有对顶点的约束和不通顶点的运行时间对比。顶点的生成一度困扰我,看了上述的博文之后,我才有点明白。既然paper中给出了顶点的运行时间对比,那网格生成的约束条件肯定就是顶点无疑了,而且特征点数量庞大,作为顶点的话cpu会爆炸。我想是使用随机生成的点,但是随机生成点形成的网格难看的不能用,这就牵涉到博客中提到的Voronoi重心优化,迭代进行重心优化,设定一定的迭代递归条件,就可以得到理想的网格了。忍不住盗几张效果图给大家看看。
这是经过voronoi重心优化的voronoi图,效果很NB了。

delaunay三角剖分形成的网格经过voronoi重心优化remesh形成的三角网格。


上述是转载的博客中的图像以及个人的一些理解,希望能帮到大家。
不对 想错了,paper中提供的rigid demo,跑出来网格是固定的,不可能
Delaunay三角网格优化及顶点选择问题

本文介绍了在图像拼接过程中遇到的Delaunay三角网格优化问题,以及如何通过Voronoi重心优化解决网格生成的美观性。论文《As-Rigaid-as-possible shape maintain》提出了一种方法,但顶点生成的过程令人困惑。通过阅读博客,了解到Voronoi重心优化可以迭代改善网格质量,从而得到理想的三角网格。虽然初始理解为随机点生成,但发现论文中的网格是固定的,引发对于点选择方法的疑问。
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