[发明专利]一种基于三维模型特征的模型简化方法

权利要求书

1.一种基于三维模型特征的模型简化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：输入三维模型顶点数据和三角面片数据；

S2：获得三维模型在正视、侧视、俯视三个方向的2D投影数据；

S3：对2D投影数据预处理，提取三维模型轮廓数据在此投影中的拟合曲线，计算特征向量；

S4：随机选择坍塌边，根据步骤S3获得的2D投影数据的拟合曲线，即特征点数据集合和每个特征点的特征向量，选出有效坍塌边和有效坍塌方向；

S5：对有效坍塌边按照有效坍塌方向进行坍塌，更新顶点数据集，在误差累积器中增加此次误差值；

S6：判断坍塌误差达是否达到设定阈值，未达到则重复步骤S4、S5，达到则进入下一步骤；

S7：合并简化数据，生成简化模型。

2.根据权利要求1所述的基于三维模型特征的模型简化方法，其特征在于，步骤S3包括如下步骤：

S3-1：将2D投影数据乘以一个变换矩阵即P_i＝p_i×M_T，其中M_T代表变换矩阵，p_i代表输入投影数据，P_i代表变换后的投影数据，以此将2D投影数据变换为以模型重心为坐标系原点的空间坐标；

S3-2：采用扇形分割方法，将包含投影数据最小包围圆进行分割，在每个扇形切分区域中，计算并选择与最小包围圆的圆心距离值最大的点作为此区域的特征点，其距离值为特征值，此特征点对应的三维模型上顶点为此投影数据扇形区域中的特征顶点，特征点的集合即构成了此三维模型轮廓数据在此投影中的拟合曲线；

S3-3：根据拟合曲线，计算特征点的特征向量。

3.根据权利要求2所述的基于三维模型特征的模型简化方法，其特征在于，步骤S3-3中所述计算特征点的特征向量，具体为：根据特征向量计算公式D_i＝d_i×k_i(i＝1，2，∧，360)计算每个扇形区域的特征点的特征向量，其中d_i代表第i个扇形区域的特征值，k_i代表第i个扇形区域的特征点在此投影拟合曲线上的曲率，Di为特征点的特征向量。

4.根据权利要求1所述的基于三维模型特征的模型简化方法，其特征在于，

步骤S4中所述选出有效坍塌边和有效坍塌方向具体步骤为：

S4-1：若坍塌边包含的两个端点数据u和v在上述获得的特征点数据集合对应的三维模型顶点集合中，则计算u和v的特征向量差值，即拟合曲线上与u和v对应的特征点的特征向量差值，并判断u和v的特征向量差值是否小于阈值β，若小于β则可作为坍塌边进行坍塌，否则不然，阈值β由用户设置，β大小代表区域特征变化显著性，区域特征变化显著性越大β值越大，区域特征变化显著性越小β值越小；

S4-2：若坍塌边的两个端点数据不同时属于特征点数据集，则根据坍塌边权值计算公式计算坍塌方向为u到v的坍塌边权值，所述公式为：

式中，u和v代表边的两个端点，

f，n是三角形面，

normal是面的法向量，

Tu是包含u点的所有面的集合，

Tuv是包含u点和v点的所有面的集合，权值不大于用户设定的阈值的边为有效坍塌边。

5.根据权利要求1所述的基于三维模型特征的模型简化方法，其特征在于，步骤S5中，所述误差值的计算方法为：坍塌边的两端为u，v点，有效坍塌方向为u到v，选择坍塌边坍塌前不与v相连、但坍塌后与v相连的p2点，由坍塌边权值公式计算误差值：所述边坍塌权值计算公式为：

，

若符合条件的P2点有多个，则随机选择其一进行计算。