节点文献

部件化构建的三维服装快速编辑方法

An Efficient Mesh Editing for Component-Based 3D Garment Generation

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 刘骊付晓东王若梅罗笑南

【Author】 Liu Li;Fu Xiaodong;Wang Ruomei;Luo Xiaonan;Computer Technology Application Key Laboratory of Yunnan Province, Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology;National Engineering Research Center of Digital Life, State-Province Joint Laboratory of Digital Home Interactive Applications,School of Information Science & Technology, Sun Yat-Sen University;

【机构】 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室信息工程与自动化学院计算机科学系中山大学信息科学与技术学院国家数字家庭工程技术研究中心

【摘要】 直接设计一个三维服装模型不仅耗时而且需要专业服装设计知识。为简化这一复杂的建模过程,提出基于部件化构建的三维服装快速编辑方法,其关键在于通过分割和融合的网格编辑技术从已有的服装模型中快速构建新的三维服装模型。首先按照服装分类分割出不同类型的服装部件。其次基于分割出的三维服装部件以及已有的服装模型,建立部件间以及部件与模型间的几何约束关系,把二维均值坐标插值方法应用到三维服装网格融合中,把方程数值求解问题转化为线性插值问题,避免求解线性方程组。最后根据柔性服装的特征,构造适于柔性服装光滑保形变换的方法。实验结果表明,该算法在不影响融合效果的前提下可以提高融合的效率,能够有效地实现三维服装的快速编辑。

【Abstract】 Directly modeling 3D garments from scratch is often difficult and professional. To simplify the complicated manipulation for 3D garment modeling for untrained users, this paper proposes an efficient editing method for component-based 3D garment generation. The key idea in this work is to model the new models in given garments using segmentation and merging of mesh editing techniques. We decompose the given garments into meaningful components w.r.t. clothing prototypes. Then, the merging of new garments with components is performed interactively. Finally, we obtain the best merging results for each garment model by applying mean-value coordinates, with advantageous in terms of speed, ease of implementation. Experimental results show that our algorithm can effectively generate new garment shapes with small memory footprint.

【基金】 国家自然科学基金项目(61462051,61462056);云南省应用研究基础计划面上项目(2014FB133);云南省应用研究基础重点项目(2014FA028);昆明理工大学自然科学研究基金项目(KKSY201403119);云南省计算机技术应用重点实验室开放项目
  • 【文献出处】 图学学报 ,Journal of Graphics , 编辑部邮箱 ,2016年02期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】130
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络