Mesh segmentation represents a crucial task in computer graphics and geometric analysis, with diverse applications spanning texture mapping, animation, and beyond. This paper introduces an innovative Reeb graph-based mesh segmentation method that seamlessly integrates geometric and topological features to achieve flexible and robust segmentation results. The proposed approach encompasses three primary phases. First, an enhanced topological skeleton construction efficiently captures the Reeb graph structure while preserving degenerate critical points. Second, a topological simplification process employing critical point cancellation reduces graph complexity while maintaining essential shape features and correspondences. Finally, a region growing algorithm leverages both Reeb graph adjacency and mesh vertex connectivity to generate contiguous, semantically meaningful segments. The presented method exhibits computational efficiency, achieving a complexity of $O(n \log n$) for a mesh containing n vertices. Its versatility and effectiveness are validated through application to both local geometry-based segmentation using the Shape Index and part-based decomposition utilizing the Shape Diameter Function. This flexible framework establishes a solid foundation for advanced analysis and applications across various domains, offering new possibilities for mesh processing and understanding.


翻译:网格分割是计算机图形学与几何分析中的关键任务,在纹理映射、动画制作等众多领域具有广泛应用。本文提出了一种创新的基于Reeb图的网格分割方法,通过无缝融合几何与拓扑特征,实现灵活且鲁棒的分割效果。该方法包含三个主要阶段:首先,通过增强的拓扑骨架构建高效捕获Reeb图结构,同时保留退化临界点;其次,采用临界点消除的拓扑简化过程在保持关键形状特征与对应关系的同时降低图结构复杂度;最后,利用Reeb图邻接关系与网格顶点连通性的区域生长算法生成连续且具有语义意义的片段。该方法展现出良好的计算效率,对于包含n个顶点的网格可实现$O(n \log n$)的时间复杂度。通过将其应用于基于形状指数的局部几何分割及基于形状直径函数的部件分解,验证了该框架的通用性与有效性。这一柔性框架为跨领域的高级分析与应用奠定了坚实基础,为网格处理与理解提供了新的可能性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2024年5月28日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员