本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确、更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程。

  曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集。当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示:

上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度。

  驱动曲线在曲面上移动有多种方式,而测地曲率流(geodesic curvature flow)是其中最常见的形式,如果以测地曲率来驱动曲线移动,那么曲线的水平集方程可以表示为:

此时函数φ(r)就是曲面上各点到曲线的测地距离(曲线的一侧为正,另一侧为负),而移动速度就是曲线的测地曲率

  上述方程表示在测地曲率的作用下曲线长度不断减小,并且本身保持光滑,同时曲面上测地曲率越大的区域曲线移动速度越快。如果在方程中加入曲面的几何特性g(r)权重之后,那么曲线可以移向期望的目标区域,此时对应的水平集方程表达式为:

其中g(r)的范围为[0,1],在目标区域g(r) → 0。

  上述水平集方程有不同的求解方式,文章[Kaplansky et al. 2009]采用显式积分的方式来进行求解:

其中φ(tn)代表tn时刻曲面上函数φ(r)值。

  文章[Zhang et al. 2010]采用半隐式积分的方式来求解水平集方程:

其中φ(tn)代表tn时刻网格曲面上函数φ(r)值;S是一个对角矩阵,其表达式为S = diag(s1, s2, …, sn),式中si是顶点vi周围1环邻域三角片面积的1/3;G也是一个对角矩阵,其表达式为G = diag(|▽φ|1, |▽φ|2, …, |▽φ|n),式中|▽φ|i是顶点vi上函数φ(r)的梯度模长;H的表达式如下:

式中τ1τ2以及αijβij的含义如下图所示:

  对比上面两种求解方式,半隐式积分的求解方式更加稳定,迭代步长能够取相对较大值,但是在每次迭代过程中都需要求解线性方程组,因此计算过程相对更加耗时。

% Pseudocode
. Initialize the level-set function U
for i = :iter
2.1. Calculate the gradient ▽U
2.2. Normalize the gradient ▽U/|▽U|
2.3. Calculate the divergence div(g*▽U/|▽U|)
2.4. Update the level-set equation ΔU = step * |▽U| * div(g*▽U/|▽U|)
2.5. Determine the new curves as its zero level-set
end

本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/shushen

参考文献:

[1] Kaplansky, L. and Tal, A. (2009), Mesh Segmentation Refinement. Computer Graphics Forum, 28: 1995–2003.

[2] Zhang, J., Wu, C., Cai, J., Zheng, J. and Tai, X.-c. (2010), Mesh Snapping: Robust Interactive Mesh Cutting Using Fast Geodesic Curvature Flow. Computer Graphics Forum, 29: 517–526.

基于网格的分割线优化算法(Level Set)的更多相关文章

  1. 梯度下降优化算法综述与PyTorch实现源码剖析

    现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些 ...

  2. 粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(二)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature S ...

  3. 粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(一)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 在机器学习中,离散化(Discretiza ...

  4. MOPSO 多目标例子群优化算法

    近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化 ...

  5. 机器学习超参数优化算法-Hyperband

    参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习 ...

  6. MOPSO 多目标粒子群优化算法

    近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化 ...

  7. [Algorithm] 群体智能优化算法之粒子群优化算法

    同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简 ...

  8. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)

    粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交 ...

  9. 优化算法-BFGS

    优化算法-BFGS BGFS是一种准牛顿算法, 所谓的"准"是指牛顿算法会使用Hessian矩阵来进行优化, 但是直接计算Hessian矩阵比较麻烦, 所以很多算法会使用近似的He ...

随机推荐

  1. jQuery+HTML5弹出创意搜索框层

    效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/26/ 本效果适用于移动设备,可以使用手机等浏览效果. 代码下载:http://hovertree.com/h/bjaf ...

  2. Android Permission 访问权限大全(转)

    程序执行需要读取到安全敏感项必需在androidmanifest.xml中声明相关权限请求, 完整列表如下: android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES允 ...

  3. jQuery data

    大家会如何设计一个缓存呢? 一个简单的Cache (function(){ var __cache = {}, Cache = { get: function(__name){ return __ca ...

  4. php中导入导出excel的原理

    在php中我们要经常导入导出excel文件,方便后台管理.那么php导入和导出excel的原理到底是什么呢?excel分为两大版本excel2007(后缀.xlsx).excel2003(后缀.xls ...

  5. ApiAuthValue鉴权机制总结

    一.背景介绍 1.自动化的配置工具autoconfig介绍 项目开发过程中,有些配置会随着运行环境的变化而各不相同.如jdbc驱动的配置,在开发环境可能链接到开发本地的数据库,测试环境则有一套测试专用 ...

  6. EventBus源码解析 源码阅读记录

    EventBus源码阅读记录 repo地址: greenrobot/EventBus EventBus的构造 双重加锁的单例. static volatile EventBus defaultInst ...

  7. iOS开发中的http浅析

      至于为什么要进行HTTP请求我就不说了.本文主要对HTTP协议做了一些介绍,主要针对网络编程和面试. 先从流程开始说起 APP <---> 服务器 <---> 后台​ 1) ...

  8. Linux0.11内核--进程调度分析之1.初始化

    [版权所有,转载请注明出处.出处:http://www.cnblogs.com/joey-hua/p/5596746.html ] 首先看main.c里的初始化函数main函数里面有个函数是对进程调度 ...

  9. Android细笔记--ContentProvider

    Provider的不常见访问方式 Batch access:访问ContentProvider的一中模式,使用该模式可以同时对provider进行多个操作,且支持同时操作多个表.使用时首先构建一个Co ...

  10. 我的Android第五章:通过Intent实现活动与活动之间的交互

    Intent在活动的操作 作用: Itent是Android程序中各个组件直接交换的一个重要方式可以指定当前组件要执行任务同时也可以给各个组件直接进行数据交互              同时Inten ...