大规模网格简化与自适应等值面生成算法研究

1. 大规模网格简化与自适应等值面生成算法研究 侯涛 陈莉 副教授 2013-6-7 答辩人： 指导教师： 答辩日期：

2. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲

3. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲 研究背景与论文主要工作

4. 研究意义 高质量 生成 需要简化 点云 过大 大规模网格 CSG 体数据 研究背景与论文主要工作 研究意义与工程背景

5. 研究内容 • 大规模网格的分片简化 • 大规模等值面即时简化 • 基于GPU并行的自适应等值面生成 研究背景与论文主要工作 研究内容

6. 大规模网格分片简化 内存简化 分片 高质量 生成 点云 合并 大规模网格 CSG 体数据 简化网格 外存简化 研究背景与论文主要工作 研究意义与工程背景

7. 大规模等值面即使简化 简化 点云 生成一部分等值面 CSG 体数据 迭代 简化网格 研究背景与论文主要工作 研究意义与工程背景

8. 基于GPU并行的自适应等值面生成 建立自适应八叉树 CSG 单形分割 生成等值面 体数据 自适应生成：自动简化 简化网格 研究背景与论文主要工作 研究意义与工程背景

9. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲 大规模网格分片简化

10. 算法总览 内存简化 分片 输入 合并 大规模网格 输出 简化网格 外存简化 大规模网格分片简化 算法总览

11. 主要特点 方法： 好处： 大规模网格分片简化 主要特点

12. 简化 主要特点 边界保持，密度不一致 分片1 分片2 对三角形分割 边界 分片3 分片2 分片1 对顶点分割 边界 简化 分片3 边界简化，密度一致 大规模网格分片简化 主要特点

13. 算法流程 获取包围盒 创建二进制顶点文件 • 根据包围盒对网格进行统一分割 • 分别对分片进行边收缩简化 • 合并分片 大规模网格分片简化 算法介绍

14. 顶点数据的缓存策略 方法： • 采用了LRU缓存来缓存顶点 • 使用哈希表来支持顶点快速查找 结点数据结构： 哈希表前驱 哈希表后继 LRU结点 LRU链表前驱 LRU链表后继 缓存系统的读取效率比较 大规模网格分片简化 算法介绍

15. 分片 全局边界点索引映射表 内部点 边界点输出索引 分片简化与合并过程 输出索引 分片边界三角形 简化 分片边界点 退化的边界三角形 简化模型 简化 三角形 操作 数据 大规模网格分片简化 算法介绍

16. 不同模型使用两种算法进行简化的误差对比 两种方法的误差无明显差距 大规模网格分片简化 执行结果

17. 部分模型简化结果的示意图 第一列: 原模型 第二列: 使用Qslim的简化结果 第三列: 使用分片算法的简化结果 大规模网格分片简化 执行结果

18. Dragon模型在不同简化率下两种算法的简化误差的比较Dragon模型在不同简化率下两种算法的简化误差的比较 大规模网格分片简化 执行结果

19. 大规模网格的简化结果 大规模网格分片简化 研究意义与工程背景

20. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲 大规模等值面即时简化

21. 算法总览 简化 生成一部分等值面 体数据 迭代 简化网格 大规模等值面即时简化 算法总览

22. 主要特点 在等值面没有完全生成的情况下直接对其进行简化 • 不需要将所有生成的等值面全都装入内存 • 不需要在进行一次外存的等值面生成之后再进行out-of-core简化 大规模等值面即时简化 主要特点

23. 算法要点 生成的边界不简化 “终结”信息的判断 重建拓扑关系 保持全局最优队列 大规模等值面即时简化 算法介绍

24. 算法要点 离开生成边界 生成的边界不简化 “终结”信息的判断 重建拓扑关系 保持全局最优队列 边界不被简化 大规模等值面即时简化 算法介绍

25. 算法要点 生成的边界不简化 “终结”信息的判断 (a) 重建拓扑关系 保持全局最优队列 (c) (b) 等值面上的点，会落在立方体的边或顶点上。在遍历到某个立方体的时候能够获知，当前立方体的某个边或顶点所邻接的立方体，是否已经被遍历完。 (d) (e) 大规模等值面即时简化 算法介绍

26. 算法要点 生成的边界不简化 • 对边界顶点的坐标做哈希 • 只需要保存边界顶点的信息 “终结”信息的判断 重建拓扑关系 保持全局最优队列 大规模等值面即时简化 算法介绍

27. 执行结果 不同模型简化的统计数据 大规模等值面即时简化 执行结果

28. 部分模型简化结果 (a)：Foot模型的原始网格 (b)：Foot 20%简化后的网格 (c)：Head ZMW 10%简化后的网格 (d)：Head ZMW 5%简化后的网格 大规模等值面即时简化 执行结果

29. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲 基于GPU并行的自适应等值面生成

30. 算法总览 建立自适应八叉树 CSG 单形分割 生成等值面 体数据 自适应生成：自动简化 简化网格 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

31. 主要特点 • 基于对八叉树单形分割[Manson & Schaefer 2010] • 简化了分割方法 • GPU并行的改进 基于GPU并行的自适应等值面生成 主要特点

32. 并行建立八叉树 并行遍历最小边 八叉树结点进行四面体分割 对四面体生成等值面 算法流程 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法介绍

33. 建立八叉树 … 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 … … … … 结点i 第n层 首个孩子偏移量 … … … … 孩子1 孩子2 … 孩子m 第n+1层 八叉树建立过程 m个孩子 用户指定开始层次 迭代地并行生成下一层次 八叉树存储结构 … 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

34. 建立八叉树 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 Node2 Node1 Node4 Node3 边的数据结构 3 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

35. 建立八叉树 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 当前一层边 根据分割个数执行数组分割 可分割的当前层边 当前一层最小边 边分割 展开结点得到的新边 分割当前层面得到的新边 上一层分割得到的边 下一层边 3 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

36. 建立八叉树 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 面上的新边 结点中的新边 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

37. 建立八叉树 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 面的对偶点分割出三角形 体的对偶点分割出四面体 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法介绍

38. 建立八叉树 遍历最小边 四面体分割 生成等值面 不同点配置下， Marching Tetrahedron生成的等值面 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法介绍

39. 不同模型的执行时间与加速比 使用即时简化的运行时间 • Sl：StartingLevel，建树的开始层次 • Et：Error Threshold，误差阈值 • Gs：Generation Simplification，指使用即时简化的运行时间 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

40. (c) (a) (d) (b) (d) (e) • 部分模型生成的等值面(a)：Blunt模型使用Marching Tetrahedron生成的等值面(b)：Blunt模型使用本文算法生成的等值面(c)：CT_256x256x106模型使用Marching Tetrahedron生成的等值面(d)：CT_256x256x106模型使用本文算法生成的等值面(e)：Engine模型使用Marching Tetrahedron生成的等值面(f)：Engine模型使用本文算法生成的等值面 基于GPU并行的自适应等值面生成 算法总览

41. 内容提纲 研究背景与论文主要工作 大规模网格分片简化 大规模等值面即时简化 基于GPU并行的自适应等值面生成 总结 内容提纲 大规模等值面即时简化

42. 总结 • 大规模网格分片算法 -只需要一次处理，能输出大于内存装载能力的网格 -能达到与内存简化算法相比拟的简化质量 • 大规模等值面即时简化 -不需要全部生成，占用内存小，耗时短，效果较好 • 基于GPU并行的自适应等值面生成 -流形且无自交 -并行加速 总结

43. 谢谢