基于层次细节模型的遮挡裁剪算法

lod模型简化算法

lod模型简化算法LOD模型简化算法（Level of Detail Model Simplification Algorithm）是用于在计算机图形学中管理和优化多细节级别模型的一种技术。

LOD模型简化算法的目标是在不降低模型质量的前提下，通过减少模型的细节级别来提高计算效率和渲染速度。

以下是一些常见的LOD模型简化算法：1. 随机采样（Random Sampling）：这是最简单的LOD模型简化算法，通过随机删除模型的一部分顶点和面片来减少模型的细节级别。

这种方法的缺点是简化后的模型可能会失去原始模型的一些关键细节信息。

2. 边坍缩（Edge Collapse）：边坍缩算法将模型中的顶点逐渐合并，从而减少模型的顶点数和面片数。

合并的顶点通常是距离最近的邻居顶点，使得模型的整体形状保持尽可能不变。

边坍缩算法的一个重要参数是合并的距离阈值，用于控制简化后模型的细节级别。

3. 近似保持（Approximation Preservation）：近似保持算法通过在简化过程中尽量保持模型的形状和外观特征来减少模型的细节级别。

它使用各种度量标准和优化方法来评估简化后模型与原始模型的相似度，并尽量减小其差异。

4. 基于误差度量（Error Metric-based）：基于误差度量的算法通过评估简化后模型与原始模型之间的误差来决定顶点的合并和删除。

这些算法通常使用一些误差度量函数，如距离误差、法线误差等，来计算简化后模型与原始模型之间的差异。

5. 基于层次的简化（Hierarchical Simplification）：基于层次的简化算法将模型划分为多个层次，每个层次包含不同级别的细节。

通过设置不同层次之间的联系和转换关系，可以实现在不同细节级别之间的平滑过渡和无缝切换。

这些算法可以单独或组合使用，以适应不同模型的特点和简化需求。

根据具体应用，还可能有其他更复杂和高级的LOD模型简化算法。

遮挡剔除算法

遮挡剔除算法
遮挡剔除算法（Occlusion Culling Algorithm）是一种用于提高
实时图形渲染性能的技术。

它的目标是将不可见的物体（例如被其他物体遮挡的物体）从渲染流程中排除，从而减少不必要的渲染计算。

常见的遮挡剔除算法有：
1. 视锥剔除（View Frustum Culling）：根据相机视锥体的位
置和方向，剔除完全不在视锥体内的物体。

这样可以排除不可见的物体，减少渲染计算量。

2. 边界框剔除（Bounding Box Culling）：每个物体被包围在
一个边界框中，通过检查边界框与视锥体的相交关系，判断物体是否在视锥体内部，进而进行剔除。

3. 剔除空间（Frustum Culling）：通过预先建立一个空间划分
数据结构（如八叉树、网格等），将场景划分为不同的区域。

通过检查与视锥体相交的区域，剔除与视锥体不相交的区域中的物体。

4. 基于像素的剔除（Pixel-based Culling）：在屏幕空间中对每个像素进行遮挡剔除。

根据像素与深度缓冲区中的深度值比较，判断是否对该像素进行绘制。

可以有效减少绘制不可见像素的开销。

以上只是一些常见的遮挡剔除算法，实际应用中常会综合运用多种剔除技术来提高渲染性能。

【国家自然科学基金】_视点相关_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

科研热词视点相关马尔科夫随机场飞行监控颜色校正资源诅咒资源禀赋资源丰度裂缝虚拟视点图像绘制节能减排节点评价色彩比例自由视点视频细节等级细节层次模型细节层次立体视频匹配目标识别漫游深度图模型相关核局部保留映射标签曲面渲染时域相关无缝渲染投影网格实时系统大规模矢量地图多视点视频编码多线程多分辨率模型多分辨率层次多分辨率地形块匹配图形处理器单元图形处理器图像数据库四叉树去相关颜色空间卫星全视点信息处理技术亮度补偿二叉树三维地形三维 s网络管理 nms lod em
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
科研热词网络流量网络协议拓扑对等网络分布式计算高通量筛选连续分层层次细节模型误差度量视点选择视点绘制视点相关递进网格视点相关的细化视点相关视平面蛋白质相互作用虚拟工厂网格化简线形四叉数算法立体显示矢量曲线熵渐进格网浏览定位模型简化有选择加密曲率层次遮挡剔除层次细节模型实时简化大规模场景大规模多视点视频编码多分辨率表示外存算法场景优化可视化可见性原型节点分层层次细节模型光场获取交互漫游三维表面模型三维模型三维地形 vrml

基于半边折叠的LoD三维模型简化算法

基于半边折叠的LoD三维模型简化算法熊仕勇;李沁翰;谢爱荣【摘要】针对复杂三维模型简化时引起的模型重要几何信息难以保存问题，提出一种基于半边折叠的保持三维模型重要几何特征LoD模型简化算法。

通过引入二次误差量度、曲率特征、视觉特征度、折叠点的度以及折叠边长度，计算半边折叠代价，排序折叠优先级优化模型简化效果，减少模型误差累积。

实验结果表明，该算法有效解决了简化后模型重要几何特征不明显的问题，实现了三维模型的LoD 层次构建。

%To save important geometric information features when simplifying the complex 3D model ,a method of half‐edge col‐lapse keeping important geometric features of 3D model simplification algorithm based on LoD model was presented .The half‐edge collapse cost was calculated ,and folding priority was sorted to optimize simplified model .The model error accumulation was reduced by introducing two error metrics ,curvature features ,visual features ,the degree and the folded edge’s length .Experi‐mental results verify the algorithm can effect ively maintain important geometric features when the model is simplified and realize the LoD hierarchy of 3D model .【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)003【总页数】5页(P655-659)【关键词】半边折叠;层次细节模型 (LoD);模型简化;折叠代价;特征保持【作者】熊仕勇;李沁翰;谢爱荣【作者单位】重庆邮电大学软件工程学院，重庆400065;重庆邮电大学软件工程学院，重庆400065;重庆通信学院通信指挥系，重庆400035【正文语种】中文【中图分类】TP311三维信息展现技术的难点在于保持虚拟场景逼真度的同时处理好海量三维模型数据，渲染三维场景细节的同时提高模型渲染效率。

obj通过lod处理生成3dtiles的思路

obj通过lod处理生成3dtiles的思路将OBJ文件转换为3D Tiles格式是一个多步骤的过程，其中使用了 Level of Detail (LOD)（细节层次）的概念。

LOD是指在不同距离或视窗分辨率下使用不同的模型细节，以提供更好的性能和渲染效果。

下面是生成3D Tiles的思路以及相关的参考内容。

1. 转换OBJ文件为三角形网格：首先，需要将OBJ文件转换为三角形网格数据，以便可以在后面的步骤中进行处理。

这通常涉及到解析OBJ文件的顶点和面数据，并生成对应的三角形网格。

可以使用一些库来完成这一步骤，例如Open3D、Assimp等。

2. 计算模型的边界框：对于3D Tiles格式，需要将每个模型放置在一个包围盒中，以便进行空间分层和渲染优化。

因此，需要计算模型的边界框或边界球。

参考内容可以是算法和数学书籍，例如《计算机图形学导论》或相关的科学论文。

3. 创建LOD层次结构：根据模型的边界框，可以使用空间分层算法（如四叉树或八叉树）创建LOD层次结构。

这些层次结构将决定在不同距离或视窗分辨率下使用不同的细节级别。

参考内容可以是有关空间分层算法的书籍或论文。

4. 小模型合并：如果模型足够小，可以将多个模型合并为一个3D Tiles数据集。

这可以通过算法来检测模型之间的空间关系，并将相邻的小模型合并为一个更大的模型。

一种常用的算法是R-trees。

相关的参考内容可以是关于空间索引的书籍或文章。

5. 进行纹理映射和光照计算：在3D Tiles中，模型的纹理和光照信息也需要被处理和编码。

这包括从OBJ文件中提取纹理坐标信息，并将纹理映射到模型上，以及计算光照信息（如法线向量、环境光颜色等）。

参考内容可以是有关计算机图形学中纹理映射和光照计算的书籍或论文。

6. 导出为3D Tiles格式：最后，需要将处理后的模型数据导出为3D Tiles格式，以便可以在可视化引擎中使用。

这可以使用一个专门的工具或编写代码来完成。

基于层次细节模型的遮挡裁剪算法

Ｈｅｎｉｈ’ ｗｏｋｏａｙｏｃｕｉｎｇｉｕｌｇｉｈｍａｅｓａｅ。ｉｅｔｎｓｔｅｄｔｔｕｔｒｆ ‘ ｅｔｘｔｅ ’ｔｉｒｃＳｒｆｌｚｃｌｓｏｒｃｌｉｎｔｅｉｇｐｃｄｎｔｘｅｄｈａａｓｒｃｕｅｏｖｒｅｒｅｏ
ＡｎＯｃｌｉｎＧｒｄＣｕｌｎｇＡｌｏｉｈｓｄｏｃｕｓｏｉｌｉｇｒｔｍＢａｅｎＬＯＤｏｌＭｄｅｓ
ＸＵｎｊＹｕ —ｉｅ．ＨＵｈ — ｎＳｉｍｉ
（ｐｒｍｅｔｆＣｍｐｔｃｅｃｎ ’ ｈｏｏｙｓｎｈａＵｎｖｒｉＢｅｉｇ１０８）ＤｅａｔｎｏｕｅＳｉｅａｄ７（ｎｌｇ．Ｔｉｇｕｉｅｓｙ，ｉｎ００４ｏｒｎｔｊ
基于层次细节模型的遮挡裁剪算法
许云杰胡事民
（清华大学计算机科学和技术系，北京１０８）００４
摘要遮挡裁剪和应用层次细节模型是两种有效的三维复杂场景渲染加速算法．了快速地进行三维复杂场景为的渲染，出了一种结合层次细节模型与遮挡裁剪技术的算法框架，算法首先在预处理阶段，场景划分成不同提该将空间层次结构；后在运行时刻，较高的空间层次，应用遮挡裁剪技术判别场景的可见性，裁剪掉不可见场然对可并

【豆丁-精品】-大规模地形实时绘制中的地平线遮挡剔除算法

第35卷第6期2010年11月测绘科学Science of Surveying and MappingVol.35No.6Nov.作者简介：靳海亮（1975-），男，河南焦作人，博士，副教授，主要从事GIS与数字城市、地形三维可视化、测绘工程方面的工程实践、教学与研究工作，已发表论文40余篇。

E-mail ：jin_hailiang@收稿日期：2009-05-04基金项目：河南省教育厅自然科学研究计划项目（2010A420003）；矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室开放基金资助项目（KLM200912）；河南理工大学博士基金资助项目（B2009-23）；河南理工大学青年骨干教师资助计划项目；河南省重点攻关项目（092102210362）；先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室开放课题资助项目（2007-1）大规模地形实时绘制中的地平线遮挡剔除算法靳海亮①②，刘慧杰①，苗保亮①（①河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室，河南焦作454003；②大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室，辽宁大连116622）【摘要】大规模地形场景包含大量的几何数据，无法一次性载入内存，并具有极高的复杂度，因而无法进行实时绘制。

本文提出一种用于大规模地形场景的实时地平线遮挡剔除算法。

该算法采用四叉树结构构造地形的多分辨率层次细节模型，按照大致由前向后的顺序遍历地形时构建遮挡地平线，应用地形包围盒技术，把地形区域与地平线相比较，以确定何时它们对于视点来说完全被遮挡并剔除这些被遮挡的区域。

实验结果表明在贴地漫游的情况下，显著提高了场景绘制速度，证明了此算法的有效性。

【关键词】大规模地形；地形绘制；遮挡剔除；地形包围盒；增量地平线【中图分类号】P231.5；TP311【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307（2010）06-0084-031引言大规模地形实时交互式可视化是虚拟现实、地理信息系统、仿真等技术的关键问题。

LOD技术简介(百度百科)

LOD技术概述：虚拟现实中场景的生成对实时性要求很高，LOD技术是一种有效的图形生成加速方法。

本文主要介绍了LOD技术的研究内容、LOD模型的生成算法以及L OD模型在虚拟场景生成中的选择。

最后，对LOD技术未来的研究方向作了展望。

一、引言虚拟现实技术是一种逼真地模拟人在自然环境中视觉、听觉、触觉及运动等行为的人机交互技术。

它融合了计算机图形学、多媒体技术、人工智能、人机接口技术、数字图像处理、网络技术、传感器技术以及高度并行的实时计算技术等多个信息技术分支。

它的主要特征是沉浸感、交互性和想象力。

它的要害技术包括：环境建模技术、立体声合成和立体显示技术、触觉反馈、交互技术、系统集成技术。

虚拟现实中最重要的是人可以在随意变化的交互控制下感受到场景的动态特性，也就是虚拟现实系统要求随着人的活动即时生成相应的图形画面。

有两种重要指标衡量用户对虚拟环境的沉浸效果和程度：一是动态特性，自然的动态特性要求每秒生成和显示30帧图形画面，至少不能少于10帧，否则将会产生严重的不连续和跳动感。

另一个指标是交互延迟，系统的图形生成对用户的交互动作做出反应的延迟时间不应大于0.1秒，最多不能大于1/4秒。

以上两种指标均依靠于系统生成图形的速度。

显而易见，图形生成速度是虚拟现实的重要瓶颈。

图形生成的速度主要取决于图形处理的软硬件体系结构，非凡是硬件加速器的图形处理能力以及图形生成所采用的各种加速技术。

虽然现今的图形工作站得益于高速发展的CPU和专用图形处理器性能得到很大的提高，但距离VR的需求仍有相当大的差距。

考虑到VR对场景复杂度几乎无限制的要求，在高质量图形的实时生成要求下，如何从软件着手，减少图形画面的复杂度，已成为VR图形生成的主要目标。

1976年，Clark[1]提出了细节层次（Levels of Detail，简称LOD）模型的概念，认为当物体覆盖屏幕较小区域时，可以使用该物体描述较粗的模型，并给出了一个用于可见面判定算法的几何层次模型，以便对复杂场景进行快速绘制。

模型常用的剪枝方法

模型常用的剪枝方法模型剪枝是通过减少神经网络中的参数或结构，从而减少模型的存储和计算开销，同时尽量保持模型的性能。

下面介绍几种常用的模型剪枝方法。

1. 参数剪枝（Weight pruning）：参数剪枝是指剪枝掉模型中不太重要的参数，从而降低模型的存储和计算开销。

常见的参数剪枝方法包括：-根据参数的绝对值大小进行剪枝。

可以设置一个阈值，将小于该阈值的参数剪枝掉。

这种方法简单直观但效果一般。

-使用稀疏化技术剪枝。

通过为每个参数引入一个二值掩码，如果该参数值被掩码标记为0，表示该参数被剪枝掉。

然后通过正则化方法，如L1正则化或稀疏正则化，将不重要的参数尽量变成0，从而实现剪枝。

2. 通道剪枝（Channel pruning）：通道剪枝是指剪枝掉卷积神经网络中的不需要的通道，从而降低模型的存储和计算开销。

常见的通道剪枝方法包括：-使用参数重要性排序。

通过统计每个通道的参数重要性，如参数的L1范数或梯度大小，并按照重要性对通道进行排序，然后剪枝掉最不重要的通道。

- 使用结构重要性排序。

通过计算每个通道对于模型输出的重要程度，如使用Taylor展开公式得到每个通道的输出导数对于损失函数的贡献，并按照重要性对通道进行排序，然后剪枝掉最不重要的通道。

3. 卷积核剪枝（Filter pruning）：卷积核剪枝是指剪枝掉卷积神经网络中的不需要的卷积核（卷积核是卷积层中的参数），从而降低模型的存储和计算开销。

常见的卷积核剪枝方法包括：-根据卷积核的绝对值大小进行剪枝。

可以设置一个阈值，将小于该阈值的卷积核剪枝掉。

-使用一定规则进行卷积核剪枝。

如对特征图进行聚类分析，将相似的特征图通过融合实现卷积核剪枝；或者通过遗传算法等方法，找到最优的卷积核剪枝方案。

4. 结构剪枝（Structural pruning）：结构剪枝是指剪枝掉模型中的一整个结构单元，如剪枝掉一整个残差块或一整个dense层。

常见的结构剪枝方法包括：-使用模型的结构特征进行剪枝。

大模型剪枝算法

大模型剪枝算法
大模型剪枝算法是一种用于减少深度学习模型大小的技术，同时保持其准确性。

它的目标是通过删除模型中不重要的参数或神经元，来减少模型的计算量和存储空间，从而提高模型的效率和可移植性。

常见的大模型剪枝算法包括以下几种：
1. 权重剪枝（Weight Pruning）：通过删除模型中不重要的权重连接来减少模型的参数数量。

这可以通过设置一个阈值，将小于该阈值的权重设置为零来实现。

2. 神经元剪枝（Neuron Pruning）：通过删除模型中不重要的神经元来减少模型的大小。

这可以通过计算每个神经元的重要性得分，并根据得分来决定是否保留该神经元。

3. 通道剪枝（Channel Pruning）：通过删除模型中不重要的通道来减少模型的参数数量。

这可以通过计算每个通道的重要性得分，并根据得分来决定是否保留该通道。

4. 结构化剪枝（Structured Pruning）：通过删除模型中不重要的结构化元素，如卷积核、池化层等，来减少模型的大小。

在使用大模型剪枝算法时，需要注意以下几点：
1. 剪枝应该在训练完成后进行，以避免对模型的训练造成干扰。

2. 剪枝应该在验证集上进行评估，以确保剪枝后的模型仍然具有良好的准确性。

3. 剪枝应该是一个迭代的过程，即先进行少量的剪枝，然后评估剪枝后的模型，如果准确性没有明显下降，则可以继续进行更多的剪枝。

4. 剪枝应该考虑模型的架构和应用场景，不同的模型和应用场景可能需要不同的剪枝策略。

总之，大模型剪枝算法是一种有效的减少模型大小的技术，但需要谨慎使用，以确保剪枝后的模型仍然具有良好的准确性和效率。

一种基于层次细节技术的植物形态系统模型优化算法

ＫｙｏｄＬｓｓｅＩｖｌｆｅａ，ｅｆｒｊｃｉｅｗｒｓ —ｙｔｍ，ｅｅｏｔｉＡｒａｏｏｅｔｎ．ｄｌｐｏ
１引言
植物或树木的三维建模是计算机图形学的一个重要应用研究领域，广泛应用于虚拟现实、教学、娱乐、游戏、影视场景的规划等。学者们从不同角度构建数学模型束力求模拟更真
ＩＵＯｎ．ＹａＷＵｈｎ —ｕＺｏｇｆＧＵＯａ－ｈｎＸｕｎｃａｇＺ）Ｓａｇｂ ’ Ｈ（Ｕｈｎ — ｏ
（ｌｇｆ（ｏｐｔｒＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｇ．Ｃｏｌｅｏ＇ｍｕｅｃｅｃｎｇｎｅｉＣｈｏｇｑｎｅｎｎｉｇＵｎｉｅｓｔＣｈｎｑｎ００４，ｉａｖｒｉｙ，ｏｇｉｇ４０４Ｃｈｎ）（ｌｅｅｏｔＣｈｎｑｎＣｏｌｇｆＡｒ，ｏｇｉｇＵｎｉｅｓｔＣｈｎｑｎ００４，ｖｒｉｙ．ｏｇｉｇ４０４Ｃｈｉａｎ）
（重庆大学计算机学院重庆４０４）（００４重庆大学艺术学院重庆４０４）０Ｏ４。
摘要基于层次细节Ｌ）（ｅｅｏＤｅｉ－术，（ＤＬｖ］ｆｔｌ｝ａ）￣在植物形态系统的精度控制中，出一种以植物投影在视平面上ｔ提
ＡｂｔａｔＢｓｄｏＸ）ｅｈｏｏｙａｄｐｅｉｉｎｃｎｒｌｏ－ｙｔｍｒｅｍｏｅｉｇｔｅｒ，ｏｅｌｏｉｈｗａｓｒｃａｅｎＩＤｔｃｎｌｇｎｒｃｓｏｏｔｏｆＬｓｓｅｔｅｄｌｈｏｙａｎｖｌａｇｒｔｍｓｎ

计算机图形学的裁剪算法

计算机图形学的裁剪算法
计算机图形学的裁剪算法是图形学的一种重要算法，它的基本思想是将一个完整的几何图形（如线段、多边形、圆圈等）按照指定的裁剪窗口（矩形）进行裁剪，只保留在窗口内的部分，而把窗口外的部分抛弃掉。

由于裁剪算法的应用非常广泛，像图形显示系统、图形设备接口（GDI）和图形处理器（GPU）等都广泛使用裁剪算法。

计算机图形学的裁剪算法可以分为两种：2D裁剪算法和
3D裁剪算法。

2D裁剪算法是基于二维空间的，它将一个几何
图形投影到一个平面上，然后按照指定的窗口裁剪；而3D裁
剪算法是基于三维空间的，它将一个几何图形投影到一个三维空间，然后按照指定的窗口裁剪。

2D裁剪算法的基本步骤如下：首先，将要裁剪的几何图
形投影到平面上；其次，计算出投影后的几何图形以及裁剪窗口之间的交点；最后，将裁剪窗口内的部分保留，而把窗口外的部分抛弃掉。

3D裁剪算法的基本步骤如下：首先，将要裁剪的几何图
形投影到三维空间；其次，计算出投影后的几何图形以及裁剪窗口之间的交点；最后，将裁剪窗口内的部分保留，而把窗口外的部分抛弃掉。

计算机图形学的裁剪算法在图形处理中有着重要的作用，它不仅能够有效减少图形处理时间，而且还可以节约存储空间。

此外，它还可以有效提高图形处理效率，提高图形显示效果。

但是，它也存在着一定的局限性，比如，当几何图形的运动变得复杂时，它就会变得费时费力，这就对性能产生了一定的影响。

总之，计算机图形学的裁剪算法是图形学的重要算法，它的应用非常广泛，在图形处理中有着重要的作用。

虽然它也存在着一定的局限性，但是它仍然是一种有效的图形处理算法。

模型剪枝的步骤

模型剪枝的步骤模型剪枝是一种优化神经网络模型的方法，通过减少网络中的参数和连接来提高模型的效率。

以下是模型剪枝的一般步骤：选择剪枝方法：选择适合任务和模型结构的剪枝方法。

常见的剪枝方法包括权重剪枝、通道剪枝、结构剪枝等。

模型训练：在原始模型上进行正常的训练，确保达到一个较好的性能基线。

权重剪枝：对模型中的权重进行剪枝。

这可以通过设定一个阈值，将小于阈值的权重置零，或者使用一些专门的剪枝算法。

Feasible Pruning Rate（可行剪枝率）：确定每个层中可以被剪枝的权重的比例。

这有助于在保持模型性能的同时减小模型的规模。

Fine-tuning（微调）：对剪枝后的模型进行微调，以补偿由于剪枝引入的性能损失。

这有助于保持模型的准确性。

通道剪枝（可选）：如果选择通道剪枝，对模型中的通道进行剪枝。

通道剪枝可以通过保留对模型性能贡献较大的通道，从而减小模型的规模。

结构剪枝（可选）：在某些情况下，还可以进行结构剪枝，即通过减少网络的层数或模块数来降低模型的规模。

评估和比较：在验证集上评估剪枝后的模型性能，比较剪枝前后的准确性和推理速度。

确保剪枝不会显著影响模型的性能。

量化（可选）：如果需要进一步减小模型的规模，可以考虑对模型进行量化，将参数由浮点数转换为更小的定点数。

部署：将剪枝后的模型部署到相应的环境中，例如移动设备、边缘设备或服务器。

在进行模型剪枝时，需要根据具体的任务、模型结构和硬件平台来选择适合的剪枝方法和参数。

同时，剪枝过程需要谨慎，以确保在减小模型规模的同时不丧失过多的性能。

第3章 5 裁剪算法

80年代初提出了著名的Liang-Barsky裁剪算法,通过线段的参数化表示，实现快速裁剪,至今仍是计算机图形学中最经典的算法之一; 80年代末到90年代,梁友栋先生致力于几何连续性的研究,提出了一系列几何连续性方面的理论和方法,成为国际上几何连续性研究的重要力量; 1991年梁友栋先生为首完成的成果“计算机图形生成与几何造型研究”获国家自然科学三等奖;
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Sutherlan-Cohen算法中点分割算法
梁友栋-Barsky算法 Sutherlan-Hodgman逐边裁剪算法
裁剪的意义为了描述图形对象,我们必须存储它的全部信息,但有时为了达到分区描述或重点描述某一部分的目的,往往将要描述的部分置于一个窗口内,而将窗口外的部分“剪掉”,这个处理过程叫做裁剪,裁剪在计算机图形处理中具有十分重要的意义。裁剪就是将指定窗口作为图形边界，将窗口内的图形保留，而窗口外的图形则被舍弃。裁剪处理过程 1、图元在窗口内外的判别； 2、图形元素与窗口的求交。

直线裁剪方法
◦ Cohen-Sutherland裁剪算法
◦ 中点分割算法 ◦ 梁友栋－barskey算法

多边形裁剪方法
◦ Sutherland-Hodgman逐次多边形裁剪算法 ◦ Weiler-Atherton多边形裁剪算法
对于线段的裁剪基本思想是：
线段是否全不在窗口里，若是，转5 ② 线段是否全在窗口，若是，转4 ③ 计算该线段与窗口边界的交点，以此将线段分为两部分，丢弃不可见的部分，剩余线段转2 ④ 保留并显示该线段 ⑤ 算法结束可以看到算法的核心有两个：

区域编码
◦ 由窗口四条边所在直线把二维平面分成9个区域,每个区域赋予一个四位编码,CtCbCrCl,上下右左

模型裁剪的方法

模型裁剪的方法模型裁剪的方法1. 什么是模型裁剪模型裁剪是一种优化深度学习模型以减少模型大小和计算需求的技术。

通过模型裁剪，我们可以去除冗余参数和层，从而减小模型大小、加快推理速度，并降低能源消耗。

2. 模型裁剪的好处•减小模型尺寸：模型裁剪可以有效减小模型的尺寸，从而节省存储空间和传输成本。

•提高推理速度：裁剪后的模型可以在推理阶段更快地执行，因为参数更少，计算量更小。

•降低能耗：由于模型裁剪减少了计算需求，因此可以降低硬件设备的能源消耗。

3. 模型裁剪的方法剪枝（Pruning）剪枝是一种常用的模型裁剪方法，通过将参数值接近于零的权重删除或设置为零来减少模型大小。

剪枝可以基于权重的重要性进行，常见的剪枝方法包括绝对值剪枝、敏感度剪枝和L1正则化剪枝。

量化（Quantization）量化是将模型中的浮点参数转换为定点表示的过程。

通过减少参数和激活的比特数，可以显著减小模型的尺寸。

常见的量化方法有对称量化和非对称量化两种。

分解（Decomposition）分解是将大型的参数矩阵分解为多个小矩阵的过程。

通过对权重矩阵进行低秩分解，可以减少模型的参数量和计算量。

常见的分解方式包括SVD分解、CP分解和Tucker分解等。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）知识蒸馏是通过使用已训练好的大型模型的“知识”来训练小型模型的一种方法。

在知识蒸馏中，大型模型的预测结果被用作训练小型模型的“标签”，以便小型模型能够学习到更多的细节信息。

深度可分离卷积（Depth-wise Separable Convolution）深度可分离卷积是一种将标准卷积拆分为深度卷积和逐点卷积的方法。

深度可分离卷积可以减少参数数量和计算需求，并在一定程度上提高模型的泛化性能。

网络剪枝（Network Pruning）网络剪枝是一种将整个网络的参数同时裁剪的方法。

通过迭代地训练和裁剪，网络剪枝可以逐步减小模型的参数量并提高性能。

lod方法

lod方法LOD方法是一种优化三维场景渲染的技术，即Level of Detail（细节层次）方法。

它主要通过调整物体的细节层次，从而达到高效渲染的效果。

在大型游戏、虚拟现实、模拟器等领域，该技术已被广泛应用。

一、LOD方法的原理LOD方法的原理是，根据观察距离调整模型的细节层次。

在较远的距离时，在模型上只显示一些低细节的替代模型，减少模型的多边形数，降低渲染压力，提高渲染效率。

而在近距离时，则需要显示高细节的模型，以保证更真实的视觉效果。

二、LOD方法的分类1.基于几何该分类主要指采用不同的多边形数的几何模型替代原有的模型来实现细节层次。

这样做不仅降低了多边形数，还就能更好地减轻模型在GPU上的开销，进而提高渲染速度。

2.基于纹理这种方法则通过修改纹理贴图的大小和清晰度从而实现不同层次的细节。

使用该方法可以显著减少多边形数，加快渲染速度。

但是，需要使用很多纹理文件，会增加内存占用。

3.基于深度该种方法则是利用深度缓冲区的信息进行细节层次的控制。

当摄像机距离模型越远，模型所占的屏幕空间越小，深度值越高，模型的细节就越低；反之，模型的细节越高。

该方法是比较常用且效果最好的LOD 方法之一。

4.基于屏幕空间误差基于屏幕空间误差的 LOD 方法利用了人眼的视觉特性。

具体来说，该方法根据人眼在不同距离下所能识别的细节尺寸，计算屏幕上每个像素的测量误差，然后根据误差的大小，动态地调整细节层次。

这种方法的优点是可以提高场景的真实感，使物体靠近时逐渐呈现更多的细节，更能引起玩家的共鸣。

三、LOD方法的应用LOD方法已经被广泛应用于许多领域，特别是在游戏、虚拟现实等大型场景的渲染方面。

利用LOD技术，游戏设计师可以通过逐级退化的技巧，将远处的几何形状进行简化，从而在低层次细节上节省计算资源。

同时，随着层次的提高，游戏画面可以更加逼真，给玩家身临其境的感觉。

例如，在《刺客信条》等类型的游戏中，使用LOD技术在远处只显示建筑物的雕塑，但在近处却显示更详实的建筑物。

遮挡物体的图像恢复原理

遮挡物体的图像恢复原理
遮挡物体的图像恢复原理是利用计算机视觉和图像处理技术来分析和处理遮挡物体的图像，以恢复被遮挡部分的信息。

具体原理包括以下几个步骤：
1. 图像分割：首先对遮挡物体和背景进行分割，将图像中的不同区域进行区分。

常用的图像分割算法有基于边缘检测、阈值分割和分水岭算法等。

2. 特征提取：对分割后的图像区域进行特征提取，以获取更多的信息。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

可以使用特征描述算子如SIFT、SURF等进行特征提取。

3. 遮挡的修复：通过图像修复技术，使用邻近区域的信息填充遮挡区域。

常用的修复方法有基于像素插值的方法，如基于拉格朗日插值、双线性插值等，还有基于局部纹理合成的方法，如基于纹理合成或基于梯度域重建等。

4. 纹理、颜色的融合：将修复后的区域与周围区域进行融合，以保持整体图像的一致性。

常用的融合方法有基于像素的颜色平滑、基于纹理合成的融合等。

5. 图像优化：对恢复后的图像进行细节优化，以获得更好的视觉效果。

可以利用图像增强算法进行亮度、对比度等调整，还可以使用去噪算法减少噪声等。

总的来说，通过对遮挡物体图像进行分割、特征提取、修复和融合等处理，可以从原始图像中还原出被遮挡部分的信息，从而实现遮挡物体的图像恢复。

三维裁剪算法

三维裁剪算法三维裁剪算法是计算机图形学中的一种重要算法，它可以用来对三维模型进行裁剪，从而实现对三维模型的显示和处理。

在计算机图形学中，三维裁剪算法是非常重要的，因为它可以帮助我们实现对三维模型的精确处理和显示，从而提高计算机图形学的应用效果和实用性。

三维裁剪算法的基本原理是将三维模型分割成多个小块，然后对每个小块进行裁剪，最后将所有小块合并起来，得到完整的三维模型。

这个过程需要使用到一些数学知识和计算机图形学的基本算法，比如平面方程、向量运算、矩阵变换等等。

三维裁剪算法的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 将三维模型分割成多个小块。

这个过程需要根据三维模型的形状和大小来确定分割的方式和数量。

一般来说，可以将三维模型分割成多个立方体或长方体，然后对每个小块进行裁剪。

2. 对每个小块进行裁剪。

这个过程需要使用到平面方程和向量运算等数学知识。

首先，需要确定裁剪面的位置和方向，然后将裁剪面转换成平面方程的形式。

接着，需要将小块中的每个顶点和面都进行裁剪，得到裁剪后的顶点和面。

这个过程需要使用到向量运算和矩阵变换等计算机图形学的基本算法。

3. 将所有小块合并起来，得到完整的三维模型。

这个过程需要将每个小块的裁剪结果进行合并，得到完整的三维模型。

这个过程需要使用到三维模型的拼接和合并算法，以及一些计算机图形学的基本算法。

三维裁剪算法的应用非常广泛，可以用来实现对三维模型的显示和处理。

比如，在计算机游戏中，三维裁剪算法可以用来实现对游戏场景的裁剪，从而提高游戏的运行效率和流畅度。

在工业设计和建筑设计中，三维裁剪算法可以用来实现对产品和建筑模型的裁剪，从而提高设计的精度和效率。

在医学图像处理中，三维裁剪算法可以用来实现对医学图像的裁剪和分割，从而提高医学诊断的准确性和效率。

三维裁剪算法是计算机图形学中非常重要的一种算法，它可以帮助我们实现对三维模型的精确处理和显示，从而提高计算机图形学的应用效果和实用性。

在未来的发展中，三维裁剪算法将会得到更广泛的应用和发展，成为计算机图形学领域中的重要技术和工具。

解决计算机视觉技术中的目标遮挡问题的技巧

解决计算机视觉技术中的目标遮挡问题的技巧目标遮挡是计算机视觉技术中常遇到的挑战之一。

当目标物被遮挡或部分遮挡时，传统的计算机视觉算法可能无法准确地识别和定位目标，从而影响相关应用的精确度和性能。

针对这一问题，研究者们提出了许多技巧和方法来解决目标遮挡问题，本文将介绍其中一些主要的技术和方法。

首先，多尺度目标检测是一种常用的解决目标遮挡问题的技术。

目标在不同尺度下可能表现出不同的外观特征，多尺度目标检测技术可以通过在不同尺度上搜索目标来提高目标检测的表现。

一种常用的多尺度目标检测方法是基于图像金字塔的方法，通过对图像进行逐层缩小或放大，从而在不同分辨率下进行目标检测，以解决目标遮挡问题。

其次，上下文信息的利用也是解决目标遮挡问题的关键。

目标在真实场景中往往存在与其他物体之间的关联和依赖关系，因此，借助上下文信息可以提供更多有关目标的相关信息，从而帮助解决目标遮挡问题。

一种常用的方法是利用目标的局部特征和全局特征进行联合建模，从而提高目标的识别和定位精度。

此外，通过引入语义信息、空间约束等方法，也可以从上下文中推断出目标的位置和属性。

另外，基于深度学习的方法在解决目标遮挡问题中取得了显著的成就。

深度学习模型可以自动从大量的数据中学习特征表示和模式识别能力，从而提高目标的检测和识别性能。

一种常用的深度学习技术是卷积神经网络（CNN），通过在网络中引入不同的结构和层次，可以提取出具有鲁棒性的特征表示，从而增强模型对目标遮挡的鲁棒性。

此外，通过引入残差结构、注意力机制等技术，还可以进一步提高模型在目标遮挡情况下的性能。

此外，数据增强也是解决目标遮挡问题的有效手段之一。

数据增强通过对原始数据进行变换、扩充和合成，从而增加数据的多样性和丰富性，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。

在解决目标遮挡问题时，可以通过生成不同程度的遮挡、遮挡物的变化形状和位置等方法，扩展训练数据集，从而提高模型对目标遮挡的适应性。

最后，联合学习和弱监督学习也是解决目标遮挡问题的重要技术。

基于三角形折叠的多细节层次模型

基于三角形折叠的多细节层次模型
陈军;崔汉国
【期刊名称】《海军工程大学学报》
【年(卷),期】2009(021)003
【摘要】提出了一种新的三角形折叠误差计算方法,针对网格简化程度的不同引入阈值控制折叠误差,生成满足不同需要三雏模型的多个细节层次;提出通过建立不同细节层次模型间顶点的对应关系,在对应点之间进行线性插值,以此实现了绘制过程中不同细节层次模型问的平滑过渡.
【总页数】5页(P108-112)
【作者】陈军;崔汉国
【作者单位】海军工程大学,船舶与动力学院,武汉,430033;海军工程大学,船舶与动力学院,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于切割环分解的三维建筑物细节层次模型构造 [J], 杨必胜;姜少波
2.基于三角形折叠的视相关多层次细节模型 [J], 赵争鸣;顾耀林
3.基于三角形折叠的多细节层次模型 [J], 廖富魁
4.基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制 [J], 孔剑虹;杨超;于晓辉;祁广源;王赜坤
5.基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法 [J], 胡正华; 王尚媛
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