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文檔簡介
1、隨著用戶在遠(yuǎn)程教育、在線三維游戲等應(yīng)用中對(duì)三維模型逼真度的需求的逐漸增加,各種三維模型的數(shù)據(jù)量急劇增長。為了有利于三維模型在有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬上實(shí)時(shí)傳輸,各種三維模型的壓縮編碼技術(shù)就成了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。
三維模型的高通量化壓縮編碼技術(shù)將網(wǎng)格的幾何數(shù)據(jù)的笛卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為δ-coordinates相對(duì)坐標(biāo),盡管量化δ-coordinates坐標(biāo)引起的數(shù)據(jù)丟失會(huì)造成重構(gòu)模型的低頻誤差,這種誤差表現(xiàn)為與原始三維模型相比重構(gòu)模型會(huì)發(fā)生輕微的
2、平移、旋轉(zhuǎn)或縮放,但重構(gòu)模型的局部細(xì)節(jié)保持完好,并不會(huì)引起視覺上的干擾。為此,本文基于高通量化壓縮編碼技術(shù)主要做了以下工作:
1)提出了用戶指定誤差精度的三維模型傳輸方法,該方法讓用戶指定所需傳輸模型的視覺誤差級(jí)別Sq和低頻誤差級(jí)別Mq。服務(wù)端首先將模型幾何數(shù)據(jù)的笛卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為δ-coordinates相對(duì)坐標(biāo),根據(jù)接收到的視覺誤差Sq將模型的δ-coordinates坐標(biāo)作相應(yīng)的量化。然后基于BFS錨點(diǎn)選取法增量式的記錄不
3、同參數(shù)v(參數(shù)v表示錨點(diǎn)的密集程度)時(shí)的具體錨點(diǎn)。擬合重構(gòu)模型低頻誤差與參數(shù)v具體的函數(shù)關(guān)系式:Mq=f(v),由其反函數(shù)v=f-1(Mq)以及用戶指定的低頻誤差Mq可知所需添加錨點(diǎn)的大體數(shù)量。最后通過Greedy方法選取少量錨點(diǎn)用于調(diào)節(jié)重構(gòu)模型的實(shí)際誤差,使之滿足用戶的需求。
2)根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出了δ-coordinates坐標(biāo)的量化精度對(duì)重構(gòu)模型的視覺誤差有決定性影響的結(jié)論,隨著量化精度的提高,每提升一級(jí)δ-coordin
4、ates坐標(biāo)的量化精度,重構(gòu)模型的視覺誤差Sq則相應(yīng)地減少為原來的1/2,通過控制δ-coordinates坐標(biāo)的量化精度,從而決定重構(gòu)模型的視覺誤差級(jí)別Sq。
3)探討了重構(gòu)模型低頻誤差Mq與錨點(diǎn)分布密集程度之間的關(guān)系,這種衡量方式為不同頂點(diǎn)數(shù)量的三維模型比較錨點(diǎn)與重構(gòu)誤差Mq的關(guān)系統(tǒng)一了標(biāo)準(zhǔn)。并通過實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn),重構(gòu)模型的低頻誤差Mq與參數(shù)v的函數(shù)關(guān)系式Mq=f(v)主要呈2種形態(tài):線性或指數(shù)型,但隨著δ-coordina
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