基于复杂三维网格模型的数字凹浮雕生成方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61402374
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Digital relief generation based on 3D meshes is a hot topic. Currently, there are some drawbacks in generating sunken reliefs with complex models, such as, the missing detail information , Line types has not achieved a good embodied form, the smooth transition between the lines and the body has not worked out and the generated sunken relief is not natural. This project takes the complex three-dimensional mesh models, applying mesh enhancement, mesh saliency and feature lines extraction and presentation, combing with filtering, k-means hierarchical clustering method and a nonlinear compression method to generate digital sunken reliefs. This project will achieve the effects of vivid and natural sunken relief models. Studies on mesh enhancement and maintaining technology could provide important theoretical basis for computer graphics. The output of the project can be used as an input for computer-aided manufacturing to produce sunken relief products, it may also be used as a reference for sculptors to carve real reliefs.
基于三维网格模型的数字浮雕生成技术是三维建模研究热点之一。本项目针对复杂三维网格模型在生成数字凹浮雕过程中存在部分细节信息丢失、特征线类型体现形式不完善、线条与形体间的过渡尚未解决、生成浮雕效果不自然等具体问题,以复杂三维网格模型为输入,结合三维模型细节信息增强、显著性信息提取、特征线条提取及表示等技术,综合运用滤波法、层次聚类法、非线性压缩法等方法,研究一种新的适用于三维复杂网格模型生成数字凹浮雕的高效算法,建立效果生动、真实感强的数字凹浮雕模型。该项目的研究可为模型细节信息增强与保持技术提供重要的理论依据;项目研究成果可作为计算机辅助制造设备的输入制作凹浮雕产品;也可为艺术家实际雕刻浮雕提供重要参考,具有一定的应用前景。

结项摘要

雕塑是一种重要的三维造型艺术,用来展示具有一定寓意、象征或象形的观赏物和纪念性物体,多用作景观装饰来美化城市环境。浮雕是雕塑艺术的一种,按照其所占空间的不同和用途可分为高浮雕,浅浮雕和凹浮雕三类。浮雕产品既可以作为单件艺术品,又可以用来装饰家具、墙体等。通过分析,特征线条在凹浮雕的生成过程中起着非常重要的作用,在得到细节信息增强的模型的基础上,本研究对模型特征线提取方法进行研究。根据凹浮雕的定义,设计了针对三种不同类型特征线(主线、内部线、细部阴线)的提取方法,同时研究不同类型特征线在凹浮雕雕刻过程中的表现形式。通过本项目研究,建立了以复杂三维模型为输入的高效、自然、真实感强的数字凹浮雕模型。项目执行过程中,基本能够按照研究计划进行,顺利完成了研究任务,同时扩充了一定的研究范围,进行了基于图像的凹浮雕生成方法研究,基于三维模型的三种类型浮雕生成方法研究,基于运动序列的智能数字浮雕生成方法研究,并进一步进行了组合浮雕布局探索研究。三维数字浮雕模型生成过程的研究将对模型信息增强技术、模型显著性信息提取、三维模型特征线提取、模型非线性压缩、模型信息量计算、智能优化算法研究等方面做出一定的贡献,具有重要的科学意义;还可以进行加工制作浮雕产品,具有广阔的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Detection of wheat leaf disease
小麦叶部病害检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015-06
  • 期刊:
    ICIC Express Letters, Part B: Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meili Wang;Shihui Guo;Xiaojing Niu;Xianqiang Chen;Hongming Zhang;Dongjian He
  • 通讯作者:
    Dongjian He
Simulating collective transport of virtual ants
模拟虚拟蚂蚁的集体运输
  • DOI:
    10.1002/cav.1779
  • 发表时间:
    2017-05-01
  • 期刊:
    COMPUTER ANIMATION AND VIRTUAL WORLDS
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Guo, Shihui;Wang, Meili;Liao, Minghong
  • 通讯作者:
    Liao, Minghong
Digital Relief Generation from 3D Models
从 3D 模型生成数字浮雕
  • DOI:
    10.3901/cjme.2016.0720.084
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chinese Journal of Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Meili Wang;Yu Sun;Hongming Zhang;Kun Qian;Jian Chang;Dongjian He
  • 通讯作者:
    Dongjian He
A self-adaptive segmentation method for a point cloud
一种点云自适应分割方法
  • DOI:
    10.1007/s00371-017-1405-6
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Visual Computer
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Meili Wang;Yuling Fan;Nan Geng;Dongjian He;Jian Chang;Jian J. Zhang
  • 通讯作者:
    Jian J. Zhang
Sampling Hierarchical Position-Based Dynamics Simulation
基于位置的分层动力学仿真采样
  • DOI:
    10.1007/978-3-319-69487-0_4
  • 发表时间:
    2017-06
  • 期刊:
    International Workshop on Next Generation Computer Animation Techniques
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meili Wang;Hua Zheng;Kun Qian;Shuqin Li;Xiaosong Yang
  • 通讯作者:
    Xiaosong Yang

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其他文献

坡度截断对分布式土壤侵蚀学坡长提取的影响
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20160491
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张宏鸣;王猛;杨勤科;晋蓓;王美丽;李锐
  • 通讯作者:
    李锐
中国高精度土地覆盖数据在RegCM4/CLM模式中的引入及其对区域气候模拟影响的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    冰川冻土
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩振宇;高学杰;石英;吴佳;王美丽;Giorgi Filippo
  • 通讯作者:
    Giorgi Filippo
偏心结构-地基土相互作用平扭耦联参数的范围及影响分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王美丽;姜忻良;王学艳
  • 通讯作者:
    王学艳
石墨烯/聚吡咯导电复合材料超级电容器电极的制备研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    功能材料
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜伟;鞠翔宇;王美丽;展杰
  • 通讯作者:
    展杰
电针对产妇DYN水平影响及分娩镇痛的临床疗效观察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    右江民族医学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋秋燕;李丽;王美丽;唐厚秀
  • 通讯作者:
    唐厚秀

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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