三維模型流網格數據壓縮技術的研究

沈利航

摘要：隨著科學技術的快速發展，誕生了多媒體技術，三維模型網格數據作為多媒體技術中的新興研究課題，得到了相關人員的高度重視。三維模型中的網格數據需要采用壓縮型方法，需要對單幀網格數據進行壓縮處理，各項壓縮工作建立在離線基礎上。將數據壓縮技術應用到三維模型網格中，展現出了良好的應用效果，將其進行壓縮，以此來降低存儲空間。

關鍵詞：三維模型流；網格數據；壓縮技術

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）05-0086-01

隨著三維技術的快速發展，數據量呈現出急劇增長趨勢，為了方便人們對多媒體數據的使用需求，要加大對三維模型數據壓縮技術的研究力度。

1 網格流數據壓縮前預處理

1.1 頂點標號匹配問題

三維重構通過三維模型數據流產生的三維網格流數據主要有兩種：（1）網格數據中的頂點標號是一一對應的。（2）網格流數據中的頂點標號不是一一對應的。網格點配主要是通過人工來進行初始對應點選擇，主要是運用匹配形變方法，產生了點匹配數據及網格數據。但是該種方法在實際的使用過程中也會受到較大的限制，不能應用于模型數據中，模型中會產生大量的網格數據，降低了網格數據的運行效率。因此，需要加大對ICU算法中自動點匹配算法的應用力度，確保網格流數據中幀與幀之間點標號匹配的正確性[1]。

1.2 ICP算法的頂點標號匹配

ICP算法作為一種三維匹配算法，通過迭代運算的形式，來實現點云之間的最佳匹配，目標點的選取主要集中在參考點中，加大數據收集及整理，找出兩組數據中的對應點集，計算出坐標中存在的誤差。將新點集帶入到下次跌代過程中，直到消除掉誤差。在利用ICP算法對網格流數據進行頂點標號匹配時，對第k次迭代進行匹配，通過ICP算法能夠得到平移向量Tk及旋轉矩陣Rk，確保兩者相匹配，導致兩點在網格模型中的頂點。但是在匹配工作實施的過程中，會導致網格模型數據中的頂點距離變得更小，需要按照一定的邏輯進行編號，而不要輕易設置標號，確保編號能夠與頂點相匹配。

2 網格流數據的二重聚類方法

2.1 網格流數據的橫向聚類方法

模型數據中的三維網格流數據，由一幀一幀共同來構成，通過數據圖形能夠看出，幀與幀之間存在著較強的關聯性，在時間排序上較為接近。針對該種情況，需要加大對聚類方法的應用，將若干個幀聚集到一類中，運用壓縮算法，找尋他們之間存在的相似度。三維網格流數據由模型數據通過三維構建算法產生，為了提升壓縮算法的應用效果，需要采用不間斷的壓縮方法。當網格數據在接收到輸入及壓縮請求時，需要運用聚類算法，將網格模型中的數據保存在緩沖區內。聚類過程主要包括以下過程：將網格數據幀存入到緩沖區內→度網格數據進行算法聚類→對聚類得到的數據進行分類→運用線性對關鍵幀進行表示。

2.2 網格流數據的縱向聚類方法

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，在網格中找到種子三角形及相對應的局部坐標系。種子三角形的的選擇步驟為：計算網格圖形中的幾何坐標位置→將離網格最遠的頂點作為第一個種子→觀察網格圖形中的頂點，對頂點距離進行計算→提取種子頂點中的種子三角形。其次，構建局部坐標框架。以坐標系為基礎，對種子對應點進行合理分類，實現三角形種子頂點的初始化。要任意選取網格面上的一條邊，將局部坐標上的點固定在一條邊上，沿著邊對X軸定義，確保X軸與Y軸保持垂直狀態，Z軸垂直于X軸和Y軸，實現對坐標系上點的互相轉換[2]。

3 過濾思想的網格流數據壓縮算法

按照橫向聚類方法，將緩沖窗口中的網格流數據聚為k個簇，確保每個簇中都有一個關鍵幀，網格數據流于簇內之間的距離較為相近。需要運用第二重基于局部坐標框架中的縱向聚類方法，將簇中的網格數據提取出來，需要將三角面與剛性部分中的頂點全部聚類到同一簇內。在運用過濾思想對網格流數據壓縮進行計算時，主要是采用過濾思想壓縮方式，對一串網格流數據進行過濾壓縮，需要做好關鍵幀數據的傳輸及儲存工作，過濾掉一些冗雜信息，來達到節約儲存空間的目的。通過運用壓縮過濾算法，能夠得到壓縮后的數據，對數據進行調查分析顯示，數據信息中的剛性部分存在明顯的特征點，節省了網格流數據的空間。

4 結語

三維模型數據中的壓縮處理技術在生活及生產中被廣泛應用，在對三維網格流數據進行分析時，需要充分利用幀與幀之間的相關性，對壓縮算法進行計算分析，需要做好網格流數據壓縮前預處理、對于大規模的數據信息要做好二重聚類分析，運用過濾思想對數據進行壓縮處理。通過不斷實踐的過程，完成了對整個壓縮方法的有效驗證，說明壓縮處理技術在三維模型數據中具有良好的應用效果，具有很高的壓縮率，降低了數據誤差。

參考文獻

[1]李海生，劉成，蔡強，曹健.三維模型網格數據壓縮技術研究[J].系統仿真學報，2013（09）：2150-2156.

[2]金偉祖，潘偉龍.基于網格分割的三維模型輕量化算法及構建[J].實驗室科學，2015（05）：20-23.endprint