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公开(公告)号：CN107256557A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710304102.6
申请日：2017-05-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种误差可控的细分曲面图像矢量化方法，包括如下步骤：1)检测图像边缘特征，得到一个像素宽的初始图像特征线段；2)构造基于图像特征的初始网格，并在网格中标记图像特征；3)简化初始网格，构造保持图像特征的基网格；4)误差可控的Loop细分曲面拟合求得控制网格；5)光栅化矢量表示。给定一张光栅图像，本发明能够得到较好的矢量图像，如果初始重构结果的误差不能满足用户需求，本发明可以衡量出矢量化的重构图像与原图像误差，通过对基网格进行自适应细分以达到一定范围内的指定误差，做到误差可控。本发明研究使用细分曲面技术进行图像矢量化，目的是将光栅图像转换为满足误差要求的矢量表示，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107256557B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710304102.6
申请日：2017-05-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种误差可控的细分曲面图像矢量化方法，包括如下步骤：1)检测图像边缘特征，得到一个像素宽的初始图像特征线段；2)构造基于图像特征的初始网格，并在网格中标记图像特征；3)简化初始网格，构造保持图像特征的基网格；4)误差可控的Loop细分曲面拟合求得控制网格；5)光栅化矢量表示。给定一张光栅图像，本发明能够得到较好的矢量图像，如果初始重构结果的误差不能满足用户需求，本发明可以衡量出矢量化的重构图像与原图像误差，通过对基网格进行自适应细分以达到一定范围内的指定误差，做到误差可控。本发明研究使用细分曲面技术进行图像矢量化，目的是将光栅图像转换为满足误差要求的矢量表示，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN105427360B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510767406.7
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态网格的误差可控CAGE序列表示算法，包括实矩阵控制网格生成、基于Poisson方程的权重简化、稀疏矩阵控制网格生成和控制网格优化四个部分。给定输入三维形状序列和其中一帧的控制网格，该算法通过实矩阵控制网格生成得到控制网格序列，接着通过基于Poisson方程的权重简化得到具有局部性的稀疏坐标矩阵，之后执行稀疏矩阵控制网格生成，检测重构误差，如果最大误差值大于用户输入的容忍阈值，执行控制网格优化再重新执行上面三步直到满足用户指定值。本发明解决的是误差可控的动态网格的控制网格序列表示问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、加速编辑和形状迁移。
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公开(公告)号：CN105427360A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510767406.7
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态网格的误差可控CAGE序列表示算法，包括实矩阵控制网格生成、基于Poisson方程的权重简化、稀疏矩阵控制网格生成和控制网格优化四个部分。给定输入三维形状序列和其中一帧的控制网格，该算法通过实矩阵控制网格生成得到控制网格序列，接着通过基于Poisson方程的权重简化得到具有局部性的稀疏坐标矩阵，之后执行稀疏矩阵控制网格生成，检测重构误差，如果最大误差值大于用户输入的容忍阈值，执行控制网格优化再重新执行上面三步直到满足用户指定值。本发明解决的是误差可控的动态网格的控制网格序列表示问题，可以应用到动态网格序列的压缩表示、加速编辑和形状迁移。
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