基于三維模型幾何信息的紋理圖像壓縮.pdf

1、隨著計算機圖形學(xué)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)以及相關(guān)軟硬件技術(shù)不斷成熟，三維虛擬現(xiàn)實建模技術(shù)及時地融入了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，豐富了網(wǎng)絡(luò)用戶的體驗。然而，現(xiàn)有的高精度掃描及三維重建技術(shù)在滿足用戶對物體模型真實感的需要的同時，也造成了承載模型顏色信息的紋理圖像的數(shù)據(jù)量十分龐大。這些數(shù)據(jù)不僅占據(jù)大量存儲空間，還降低了模型傳輸和加載的速度，嚴重影響網(wǎng)絡(luò)用戶的體驗，制約了web3D的普及。因此，研究一種針對三維模型紋理圖像的壓縮方法成為了當(dāng)務(wù)之急。
　　本文提出

2、了一種新的基于三維模型幾何信息的紋理圖像壓縮算法，利用三維模型表面的幾何信息對三維特征點進行提取，進而獲得紋理空間特征點及感興趣區(qū)域，然后結(jié)合基于感興趣區(qū)域的嵌入式零樹小波壓縮算法，實現(xiàn)對模型紋理圖像數(shù)據(jù)的編碼和解碼。相比于基于圖像分割的ROI區(qū)域提取方法，本算法提取的紋理圖像感興趣區(qū)域更精確，重建紋理經(jīng)過貼圖映射后具有更好的視覺效果。
　　本文通過分析當(dāng)今流行的三維網(wǎng)格的多分辨率處理方法的工作原理及其對模型表面幾何信息的分析性能

3、，提出了提取三維網(wǎng)格幾何特征點及提取紋理圖像特征點的方法。同時，為了快速高效地進行特征提取，本文提出了特征點偏移量閾值選取方法。其次，根據(jù)紋理圖像特征點的位置信息，對特征點應(yīng)用聚類算法確定圖像的感興趣區(qū)域。并對噪聲及紋理空間內(nèi)重復(fù)特征點對感興趣區(qū)域提取結(jié)果的影響進行了優(yōu)化。同時，用最大位移法對圖像各個頻帶內(nèi)感興趣區(qū)域的Haar小波變換系數(shù)的位平面做提升，并用嵌入式零樹小波壓縮方法對圖像小波系數(shù)編碼，完成紋理圖像的壓縮。最后，本文在通過三

4、維重建生成的物體三維模型上進行了大量的實驗，對提出的基于三維模型幾何信息的紋理圖像壓縮算法進行了驗證，最終獲得了本文提出的方法對紋理圖像的感興趣區(qū)域進行壓縮時的規(guī)律和特征。
　　實驗結(jié)果表明，本文提出的基于三維模型幾何信息的紋理圖像壓縮方法能夠準確地完成對紋理圖像內(nèi)容進行感興趣區(qū)域壓縮的問題。我們用多組模型的紋理圖像壓縮文件進行了不同碼率的解壓操作，都獲得了非常理想的實驗結(jié)果。用不同碼率的解壓和重建的圖像對三維模型進行貼圖操作的顯