免费论文摘要：鉴于体数据的非如实感绘制的接洽与实行

非如实感绘制(Non-Photorealistic Rendering, NPR)是指计划机图形本领和美术艺术相贯串的接洽范围，它着眼于超过场景的要害消息，使人赢得更直觉和更深沉的回忆。暂时对准体数据的非如实感绘制接洽对立不足，保守本领大局部是对体数据索取等温面，建立三维网格，在该网格长进行非如实感绘制，该本领的外存，功夫本钱会跟着数据范围的增大而增加，共存在着等温面掩饰题目。 本舆论贯串暂时GPU宏大的可编制程序图形清流线以及通用并行计划本领，提出了一种径直在体数据中索取三维特性线并矢量化，举行非如实感绘制的本领，并博得了以次功效： （1）给出并实行了一种对体数据举行径直三维特性线索取本领。正文提出并实行了一种鉴于能量最小化牵制的二维特性线向三维特性线映照的本领，该本领不须要借助等温面包车型的士索取进程。开始，从多个视点对体数据举行径直体绘制，沿用的是鉴于GPU的光彩投射算法，赢得多个二维衬托截止。其次，对它们运用表面线检验和测定算法，索取二维特性线。结果，按照能量最小化牵制，把二维特性线映照为三维特性线，同声借助动静筹备思维在GPU上求解，加速了计划功效。 （2）给出并实行了一种鉴于标量场和矢量场的对三维特性线聚类的本领。在发端获得的候选三维特性线，在确定水平上较为凌乱无序 ，须要进一步聚类。开始，正文设置了反应三维特性线好多拓扑消息的弧线密度场，弧线目标场。弧线密度场是标量场，反应了三维特性线在空间中的散布；弧线目标场是矢量场，反应了三维特性线在空间中的目标消息。其次，对准标量场或矢量场的启发消息，经过引入最小二乘解思维并迭代求解，对场内的分割点，举行聚类成点集并求解目标，点集及其目标不妨越发精确的反馈出三维特性线的散布和目标消息。 （3）给出并实行了一种特性线拟兼并矢量化算法。在对三维特性线聚类后，须要对聚类截止举行特性线拟合。开始，正文为聚类截止引入图(Graph)数据构造，图中的节点为各个聚类截止，边的权重为两个聚类点集之间的隔绝；其次，为该图求解对应的多颗最小天生树构造，进而到达特性线拟合的手段；结果，在此普通上运用贝塞尔弧线进一步拟合，天生越发润滑的矢量化弧线。

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