【摘 要】
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通过智能技术进行3D形状创新是人工智能专家和设计师共同追求的目标.由于3D形状的曲面表示(如网格)对形变有诸多限制,具有内部属性的体模型成为3D形状创新更通用的基础,所以有必要把网格模型进行实体体素化.实体体素化的主要问题是效率、鲁棒性和误差控制.本文提出基于启发式种子填充算法的实体体素化方法,很大程度提高了种子填充算法的效率,是一种高效、鲁棒和误差受限的算法.计算过程分为三个步骤:松弛深度过滤得
【机 构】
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浙江大学计算机学院,杭州,310012
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通过智能技术进行3D形状创新是人工智能专家和设计师共同追求的目标.由于3D形状的曲面表示(如网格)对形变有诸多限制,具有内部属性的体模型成为3D形状创新更通用的基础,所以有必要把网格模型进行实体体素化.实体体素化的主要问题是效率、鲁棒性和误差控制.本文提出基于启发式种子填充算法的实体体素化方法,很大程度提高了种子填充算法的效率,是一种高效、鲁棒和误差受限的算法.计算过程分为三个步骤:松弛深度过滤得到初始二值体模型(PBVM);改进的曲面体素化得到保6分性的曲面二值体模型(BBVM):基于BBVM和PBVM,启发式种子填充得到修正二值体模型(RBVM).
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