沈利航

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，誕生了多媒體技術(shù)，三維模型網(wǎng)格數(shù)據(jù)作為多媒體技術(shù)中的新興研究課題，得到了相關(guān)人員的高度重視。三維模型中的網(wǎng)格數(shù)據(jù)需要采用壓縮型方法，需要對(duì)單幀網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，各項(xiàng)壓縮工作建立在離線基礎(chǔ)上。將數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)應(yīng)用到三維模型網(wǎng)格中，展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用效果，將其進(jìn)行壓縮，以此來(lái)降低存儲(chǔ)空間。

關(guān)鍵詞：三維模型流；網(wǎng)格數(shù)據(jù)；壓縮技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）05-0086-01

隨著三維技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出急劇增長(zhǎng)趨勢(shì)，為了方便人們對(duì)多媒體數(shù)據(jù)的使用需求，要加大對(duì)三維模型數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的研究力度。

1 網(wǎng)格流數(shù)據(jù)壓縮前預(yù)處理

1.1 頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)匹配問題

三維重構(gòu)通過三維模型數(shù)據(jù)流產(chǎn)生的三維網(wǎng)格流數(shù)據(jù)主要有兩種：（1）網(wǎng)格數(shù)據(jù)中的頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)是一一對(duì)應(yīng)的。（2）網(wǎng)格流數(shù)據(jù)中的頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)不是一一對(duì)應(yīng)的。網(wǎng)格點(diǎn)配主要是通過人工來(lái)進(jìn)行初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)選擇，主要是運(yùn)用匹配形變方法，產(chǎn)生了點(diǎn)匹配數(shù)據(jù)及網(wǎng)格數(shù)據(jù)。但是該種方法在實(shí)際的使用過程中也會(huì)受到較大的限制，不能應(yīng)用于模型數(shù)據(jù)中，模型中會(huì)產(chǎn)生大量的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，降低了網(wǎng)格數(shù)據(jù)的運(yùn)行效率。因此，需要加大對(duì)ICU算法中自動(dòng)點(diǎn)匹配算法的應(yīng)用力度，確保網(wǎng)格流數(shù)據(jù)中幀與幀之間點(diǎn)標(biāo)號(hào)匹配的正確性[1]。

1.2 ICP算法的頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)匹配

ICP算法作為一種三維匹配算法，通過迭代運(yùn)算的形式，來(lái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云之間的最佳匹配，目標(biāo)點(diǎn)的選取主要集中在參考點(diǎn)中，加大數(shù)據(jù)收集及整理，找出兩組數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)集，計(jì)算出坐標(biāo)中存在的誤差。將新點(diǎn)集帶入到下次跌代過程中，直到消除掉誤差。在利用ICP算法對(duì)網(wǎng)格流數(shù)據(jù)進(jìn)行頂點(diǎn)標(biāo)號(hào)匹配時(shí)，對(duì)第k次迭代進(jìn)行匹配，通過ICP算法能夠得到平移向量Tk及旋轉(zhuǎn)矩陣Rk，確保兩者相匹配，導(dǎo)致兩點(diǎn)在網(wǎng)格模型中的頂點(diǎn)。但是在匹配工作實(shí)施的過程中，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)格模型數(shù)據(jù)中的頂點(diǎn)距離變得更小，需要按照一定的邏輯進(jìn)行編號(hào)，而不要輕易設(shè)置標(biāo)號(hào)，確保編號(hào)能夠與頂點(diǎn)相匹配。

2 網(wǎng)格流數(shù)據(jù)的二重聚類方法

2.1 網(wǎng)格流數(shù)據(jù)的橫向聚類方法

模型數(shù)據(jù)中的三維網(wǎng)格流數(shù)據(jù)，由一幀一幀共同來(lái)構(gòu)成，通過數(shù)據(jù)圖形能夠看出，幀與幀之間存在著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，在時(shí)間排序上較為接近。針對(duì)該種情況，需要加大對(duì)聚類方法的應(yīng)用，將若干個(gè)幀聚集到一類中，運(yùn)用壓縮算法，找尋他們之間存在的相似度。三維網(wǎng)格流數(shù)據(jù)由模型數(shù)據(jù)通過三維構(gòu)建算法產(chǎn)生，為了提升壓縮算法的應(yīng)用效果，需要采用不間斷的壓縮方法。當(dāng)網(wǎng)格數(shù)據(jù)在接收到輸入及壓縮請(qǐng)求時(shí)，需要運(yùn)用聚類算法，將網(wǎng)格模型中的數(shù)據(jù)保存在緩沖區(qū)內(nèi)。聚類過程主要包括以下過程：將網(wǎng)格數(shù)據(jù)幀存入到緩沖區(qū)內(nèi)→度網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行算法聚類→對(duì)聚類得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類→運(yùn)用線性對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行表示。

2.2 網(wǎng)格流數(shù)據(jù)的縱向聚類方法

首先，要合理選擇種子三角形。明確X軸、Y軸Z軸及圓心O的位置，在網(wǎng)格中找到種子三角形及相對(duì)應(yīng)的局部坐標(biāo)系。種子三角形的的選擇步驟為：計(jì)算網(wǎng)格圖形中的幾何坐標(biāo)位置→將離網(wǎng)格最遠(yuǎn)的頂點(diǎn)作為第一個(gè)種子→觀察網(wǎng)格圖形中的頂點(diǎn)，對(duì)頂點(diǎn)距離進(jìn)行計(jì)算→提取種子頂點(diǎn)中的種子三角形。其次，構(gòu)建局部坐標(biāo)框架。以坐標(biāo)系為基礎(chǔ)，對(duì)種子對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行合理分類，實(shí)現(xiàn)三角形種子頂點(diǎn)的初始化。要任意選取網(wǎng)格面上的一條邊，將局部坐標(biāo)上的點(diǎn)固定在一條邊上，沿著邊對(duì)X軸定義，確保X軸與Y軸保持垂直狀態(tài)，Z軸垂直于X軸和Y軸，實(shí)現(xiàn)對(duì)坐標(biāo)系上點(diǎn)的互相轉(zhuǎn)換[2]。

3 過濾思想的網(wǎng)格流數(shù)據(jù)壓縮算法

按照橫向聚類方法，將緩沖窗口中的網(wǎng)格流數(shù)據(jù)聚為k個(gè)簇，確保每個(gè)簇中都有一個(gè)關(guān)鍵幀，網(wǎng)格數(shù)據(jù)流于簇內(nèi)之間的距離較為相近。需要運(yùn)用第二重基于局部坐標(biāo)框架中的縱向聚類方法，將簇中的網(wǎng)格數(shù)據(jù)提取出來(lái)，需要將三角面與剛性部分中的頂點(diǎn)全部聚類到同一簇內(nèi)。在運(yùn)用過濾思想對(duì)網(wǎng)格流數(shù)據(jù)壓縮進(jìn)行計(jì)算時(shí)，主要是采用過濾思想壓縮方式，對(duì)一串網(wǎng)格流數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾壓縮，需要做好關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)的傳輸及儲(chǔ)存工作，過濾掉一些冗雜信息，來(lái)達(dá)到節(jié)約儲(chǔ)存空間的目的。通過運(yùn)用壓縮過濾算法，能夠得到壓縮后的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)查分析顯示，數(shù)據(jù)信息中的剛性部分存在明顯的特征點(diǎn)，節(jié)省了網(wǎng)格流數(shù)據(jù)的空間。

4 結(jié)語(yǔ)

三維模型數(shù)據(jù)中的壓縮處理技術(shù)在生活及生產(chǎn)中被廣泛應(yīng)用，在對(duì)三維網(wǎng)格流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，需要充分利用幀與幀之間的相關(guān)性，對(duì)壓縮算法進(jìn)行計(jì)算分析，需要做好網(wǎng)格流數(shù)據(jù)壓縮前預(yù)處理、對(duì)于大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息要做好二重聚類分析，運(yùn)用過濾思想對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理。通過不斷實(shí)踐的過程，完成了對(duì)整個(gè)壓縮方法的有效驗(yàn)證，說(shuō)明壓縮處理技術(shù)在三維模型數(shù)據(jù)中具有良好的應(yīng)用效果，具有很高的壓縮率，降低了數(shù)據(jù)誤差。

參考文獻(xiàn)

[1]李海生，劉成，蔡強(qiáng)，曹健.三維模型網(wǎng)格數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2013（09）：2150-2156.

[2]金偉祖，潘偉龍.基于網(wǎng)格分割的三維模型輕量化算法及構(gòu)建[J].實(shí)驗(yàn)室科學(xué)，2015（05）：20-23.endprint