Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

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Location: RB307-3

Designer: Yu-Ta Lin

以二次曲面誤差量測的屬性保留漸進式網格之化簡

 

  在電腦圖學與虛擬實境的許多應用中都需要複雜且高精細度的網格模型,這些網格通常還包括有屬性值,例如:顏色、材質與表面的法向量。但是目前的圖學硬體設備並沒有辨法即時地處理這麼複雜的模型,於是有各種加速技術被提出,其中,多層次精細度模型嘗試在不影響顯像品質下,儘量簡化模型的多邊形數目,以加快顯像的速度,它是一個常用且有效的技巧。在本篇論文中,我們提出了一個可以產生高品質近似表面網格的簡化演算法,在這個演算法中,我們使用重覆的邊界收縮法去簡化表面網格,並且利用二次曲面誤差量測法去獲得這個簡化過程中表面網格的誤差值,此簡化結果的品質著實是令人鼓舞。可是常常有一些表面網格具有各式各樣的屬性值或具有開放性的邊界,因此,我們採用一個基本的二次曲面誤差量測法,發展出一個既簡單又快速且佔用較少記憶體空間的方法來保留這些屬性值與開放性的邊界,從實驗結果我們可以發現所提方法的效果非常令人滿意。此外,我們的演算法也能產生一個可以儲存連續性的多重精細度的漸進式網格,它可以在不同的精細度之間進行快速的轉換。