基于拉普拉斯算子的三角网格模型的平滑与压缩算法
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Smoothing and Compression Algorithm of Triangular Mesh Models Based on Laplacian
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    摘要:

    三角网格模型被广泛应用于各个领域并迅速发展,为了既保留网格模型的局部几何特征,又在平滑去噪的同时能够较好地保持边缘、纹理等细节信息,提出一种基于拉普拉斯算子的偏微分方程平滑方法,可以得到较好的去噪效果;为了更加方便三维数据的传输与操作,采用了一种在拉普拉斯算子的基础上,对三角网格模型进行特征分解进而进行光谱压缩的方法,可以实现对模型的压缩.

    Abstract:

    Triangular mesh models are widely used in various fields and develops rapidly. In order to preserve the local geometric features of the mesh model, and at the same time can better keep the edge and texture details while smoothing and denoising, a partial differential equation smoothing method based on Laplacian is came up, and it can get good denoising effect. In order to transmit and operate three-dimensional data more conveniently, an eigen-decomposition and spectral compression method based on Laplacian is came up, and it can realize the compression of the model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王卉,黄玉清.基于拉普拉斯算子的三角网格模型的平滑与压缩算法.计算机系统应用,2015,24(12):191-195

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  • 收稿日期:2015-04-17
  • 最后修改日期:2015-05-28
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  • 在线发布日期: 2015-12-04
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