【摘 要】
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浮雕作为一种常见的艺术表现形式,在日常生活和工业生产中应用广泛。传统浮雕建模需要大量手工交互,且费时费力。近年来,国内外学者以提升浮雕建模质量和建模效率为目标,开展了大量卓有成效的研究工作。然而,已有工作主要面向浅浮雕建模,很少出现针对高浮雕建模的研究工作。本文以高浮雕建模为研究对象,从3D网格和3D点云两种不同的数据类型出发,探究高质量、高效率的高浮雕建模方法。具体来说,本文完成了以下两个方面:
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浮雕作为一种常见的艺术表现形式,在日常生活和工业生产中应用广泛。传统浮雕建模需要大量手工交互,且费时费力。近年来,国内外学者以提升浮雕建模质量和建模效率为目标,开展了大量卓有成效的研究工作。然而,已有工作主要面向浅浮雕建模,很少出现针对高浮雕建模的研究工作。本文以高浮雕建模为研究对象,从3D网格和3D点云两种不同的数据类型出发,探究高质量、高效率的高浮雕建模方法。具体来说,本文完成了以下两个方面:（1）基于微分变形理论的高浮雕建模方法:以微分变形理论为依据,提出了一种基于拉普拉斯网格变形理论的高浮雕建模方法。本研究以3D网格模型为输入,在视点定位后对模型进行深度压缩,根据平均曲率和法向夹角等要素在模型背面选择若干种子点,通过求解基于双拉普拉斯的线性系统来实现模型形变,并将浮雕模型附着在背景平面之上。对于拓扑分离的输入模型,本研究设计了一种虚拟连接算法,保证形变能量能从种子点正确传递到模型的每一个部件,使压缩后的高浮雕始终保持输入模型的几何信息与视觉外观。实验证明,该方法能够处理具备任意拓扑结构的稠密3D网格模型,操作灵活,设计质量高。（2）基于点云神经网络的高浮雕建模方法:为了进一步改善高浮雕建模效率,本研究将最新的深度学习技术引入到浮雕建模中,提出了一种基于点云神经网络的高浮雕建模方法。本研究以三维点云数据为输入,通过有监督学习,自动输出高浮雕的深度坐标。为了实现网络训练和预测,本研究构建了高质量点云数据集,根据神经网络提取特征的原理不同,搭建了两种端到端的点云浮雕建模网络,通过实验对比,选择基于MLP的高浮雕神经网络进行建模工作。实验结果表明,该方法可以有效解决无拓扑连接信息的点云数据的建模工作,建模结果具备合理的深度层次和丰富几何细节,计算时间大大缩减,能够一次批量生成多个高浮雕模型。
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