CN105678683B - 一种三维模型的二维存储方法 - Google Patents

一种三维模型的二维存储方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105678683B
CN105678683B CN201610068660.2A CN201610068660A CN105678683B CN 105678683 B CN105678683 B CN 105678683B CN 201610068660 A CN201610068660 A CN 201610068660A CN 105678683 B CN105678683 B CN 105678683B
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate
model
dimensional
plane
point cloud
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610068660.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105678683A (zh
Inventor
王颖
李金新
杨平贝
郑超越
王威盛
孙飞龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yisi technology Jiangsu Co.,Ltd.
Original Assignee
Hangzhou Electronic Science and Technology University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Electronic Science and Technology University filed Critical Hangzhou Electronic Science and Technology University
Priority to CN201610068660.2A priority Critical patent/CN105678683B/zh
Publication of CN105678683A publication Critical patent/CN105678683A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105678683B publication Critical patent/CN105678683B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/60—Memory management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00—Animation
    • G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • G06T9/001—Model-based coding, e.g. wire frame
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Generation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种三维模型的二维存储方法，利用二维平面图像存储三维模型的坐标数据。该方法读取三维模型，并进行空间变换，将其投影到坐标系平面上，每个面投影形成的模型深度信息即可转换为所对应二维平面的灰度信息。反之，利用生成的灰度图像，可以重新构建出原有模型。其生成的模型平面投影深度图在不进行复原的情况下也可以直观地获取原模型的三维特征，该方法可以运用在三维模型的保存上，也可以用在移动端和增强现实（AR）中应用，实现二维图像的三维可视化。

Description

一种三维模型的二维存储方法
技术领域
本发明涉及一种计算机图像处理技术领域，尤其涉及三维模型存储和传播的方法。
背景技术
随着机器视觉技术和计算机软硬件的发展，工业制造行业、电影动画行业、视频游戏行业、科学研究、医学行业、地理信息等各个领域都大量应用到三维模型。在不同的领域都有拥有大量模型处理软件和模型文件，但是模型之间存储的原理都较为相似。由于模型数据是建立在三维空间中的，很难在平面图形中较为直观精确地存储下来。而如今在雕刻行业使用的灰度图则只能保存一个平面的深度信息，无法将一个真正意义上的三维模型存储在平面上。
随着计算图形图像技术的广泛应用，不仅仅是专业领域里，包括日常生活娱乐出现了大量应用。虚拟现实(Virtual Reality,VR)，增强现实(Augmented Reality,AR)，混合现实(Mix Reality,MR)，影像现实(Cinematic Reality,CR)几项技术在近些年里突飞猛进，一次又一次刷新了大众的观念。不过由于这些设备价格高昂，体验效果也有待进一步开放，所以应用仍受钳制，但没有人可以否认这些技术的市场空间、应用前景相当可观。这些技术都是建立在三维世界里，大量运用到三维模型。但对现实中的实物很难在没有取得模型的情况下进行实时建模。
互联网平台的发展，各种现实商品在网上平台交易和展示。但是介于互联网平台的高效性，用户只能看到平面图像，如果需要获得目标的模型是几乎不可能的。
以上技术的发展都需要三维模型的支持，在现有的三维模型存储技术下，都取得了不错的发展，但仍存在不足之处，具体表现为：
1.无法在脱离网络或者网络使用不方便的情况下，迅速地获取三维模型，无法实现使用相机拍摄即可获得3D模型的功能；
2.现有的模型文件无法在用软件打开之前直接获取模型信息；
3.现有灰度图只能存储浮雕模型，无法存储真正的三维模型；
4.点云模型数据量很大，占用存储空间很大。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种三维模型的二维存储方法。
本发明提供的一种三维模型的二维存储方法，包括以下步骤：
步骤一：获取点云数据；
步骤二：对点云数据进行预处理；所述预处理包括滤波去噪、采样、三维插值、拼接和分割操作；
步骤三：将预处理后的点云数据投影至圆柱坐标系的圆柱面或正交坐标系平面；
步骤四：将垂直于投影平面的坐标轴的坐标值作为该投影面形成的深度图的灰度值；
步骤五：将各投影面所得的深度图按照顺序拼接至一张图像中，完成三维模型存储为二维图像的过程；
步骤六：对所得二维图像按照顺序进行分割；
步骤七：将分割得到的深度图转化为三维坐标；
步骤八：将得到的三维坐标分别进行空间变换，对完成空间变换的点云坐标进行拼接；
步骤九：对拼接所得的点云数据进行滤波去噪、采样、修复、拼接处理；
步骤十：对拼接完成的坐标进行封装，生成网格模型，完成深度图的重新读取。
进一步地，所述步骤一中所述的获取点云数据，可通过3D扫描仪获取点云数据和直接将现有模型文件转换为点云数据。
进一步地，所述步骤三中所述的投影到圆柱坐标系平面具体为：以经过模型几何中心的轴线为z轴，以几何中心为原点构建圆柱坐标系，得到坐标系内任一点的圆柱坐标是在所得的模型外构建一个以z轴为轴线的最小圆柱体使之包围模型，该圆柱体pmax＝ρ0，|zmax|＝z0，然后，以其侧面及两底面构成三个投影面；其中侧面投影面上的像素点的灰度值为：该点与z轴上z＝z1的点的连线与模型最外侧相交，取该交点的ρ坐标值；其两底面上某像素点的灰度值为：过该点作与z轴平行线与模型外表面相交，上表面取z坐标最小的点作为投影点，下表面取z坐标最大的点作为投影点；由此形成三个投影面，其中侧面形成的投影面是一个曲面，然后将侧面展开为平面，形成的平面的任一点的x坐标为y坐标为y＝z；以上即将模型投影至圆柱表面的形成三个投影平面的过程。
进一步地，所述步骤三中所述的投影正交坐标系的圆柱面具体为：将点云坐标原点移动到点云几何中心，然后将其投影到以三维正交坐标系的原点为中心的正方体的六个面上。
进一步地，所述步骤四具体为：将平行于投影面的坐标缩放为目标深度图的行列坐标，将垂直投影面的坐标值归一化，由目标图像的位深度得到缩放系数，再利用缩放系数将垂直投影面的坐标转化为对应像素点的灰度值，投影过程中由于点云数据不连续性，投影所得的深度图可能缺少顶点数据，就需要对空缺的位置进行三维插值补充后再进行投影。
进一步地，所述步骤五中所述的二维图像，可以使使用者在不进行计算机重新读取的情况下，直观获取该图像中保存的三维模型的信息特征，并且该图像可保存至平面介质。
进一步地，在步骤七中所述的深度图转化为三维坐标具体为：根据步骤三中所述的投影方式将深度图转化为由图像行列坐标值和灰度值作为三维空间坐标系中的坐标值的点云数据。
进一步地，所述步骤八中所述的空间变换是指根据步骤五中的拼接顺序对应的空间关系，将深度图分割产生的各个子图像的点云数据转换到同一坐标系。
进一步地，所述步骤九中所述修复具体为：由于点云数据构成的模型存在数据破损的现象，需通过填充孔洞来补齐，进行修复。
进一步地，所述步骤十中所述的封装指将点云转为网格，利用多边形对原实体模型进行逼近的方法。
本发明的有益效果是，本发明提出的一种三维模型的二维存储方法，解决了数字化三维模型无法在平面介质中存储的问题。将传统的模型数据或者经过扫描的实体转化点云数据，再利用坐标系投影的方法转换到平面图像上。该图像在打开前就可以较为直观的获取存储的模型的信息，其载体就为普通图像，非常适合进行文件传输，也可以通过二维扫描的方式获取，在互联网使用不便的情况下进行模型交换，实现三维模型在平面上的存储。并且将模型以图像的方式存储，减小文件的数据量。本发明生成的文件可以应用于数控机床或3D打印机进行加工，也可以将本发明根据模型生成的图像附着在物体表面或浏览器页面上，通过处理重新获得原模型。
附图说明：
图1为所述方法的流程框图。
图2为点云文件事例，图中为Head Models。
图3为投影方法的示意图和投影后生成的子图拼接顺序。
图4为使用计算机生成的本方法所描述的深度图。
图5为生成的深度图中分割得到的一个子图所生成的点云数据。
图6为将六个子图生成点云数据，做空间变换后，重新拼接而成的点云。
图7为点云数据重新封装成的网格模型。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明。
如图1所示，本发明提出的一种三维模型的二维存储方法，包括以下步骤：
步骤一：获取点云数据，可通过3D扫描仪获取点云数据和直接将现有模型文件转换为点云数据，本示例采取模型文件获得的点云数据，如图2所示，以人体头颅模型为例，其点云文件数据由36840个空间正交坐标系X,Y,Z顶点坐标组成；
步骤二：对点云数据进行预处理，包括滤波去噪、采样、三维插值、拼接和分割操作，本示例的点云数据由于是由模型文件获取，可跳过滤波去噪、采样、拼接和分割步骤，本示例进行了三维插值操作，三维插值的方法是使用多边形细分的方法，先将点云数据进行网格化，在对网格的边长和设定值进行比较，若小于则比较下一个网格，否则继续迭代，以获得更密集，更加规则的点云；
步骤三：将预处理后的点云数据投影至圆柱坐标系平面或正交坐标系平面；
(1)投影到圆柱坐标系平面具体为：以经过模型几何中心的轴线为z轴，以几何中心为原点构建圆柱坐标系，得到坐标系内任一点的圆柱坐标是 在所得的模型外构建一个以z轴为轴线的最小圆柱体使之包围模型，该圆柱体pmax＝ρ0，|zmax|＝z0，然后，以其侧面及两底面构成三个投影面；其中侧面投影面上的像素点的灰度值为：该点与z轴上z＝z1的点的连线与模型最外侧相交，取该交点的ρ坐标值；其两底面上某像素点的灰度值为：过该点作与z轴平行线与模型外表面相交，上表面取z坐标最小的点作为投影点，下表面取z坐标最大的点作为投影点；由此形成三个投影面，其中侧面形成的投影面是一个曲面，然后将侧面展开为平面，形成的平面的任一点的x坐标为y坐标为y＝z；以上即将模型投影至圆柱表面的形成三个投影平面的过程；
(2)投影正交坐标系平面具体为：将点云坐标原点移动到点云几何中心，然后将其投影到以三维正交坐标系的原点为中心的正方体的六个面上，本示例中采用了方法(2)进行投影；
步骤四：将垂直于投影平面的坐标轴坐标值作为该投影面形成的深度图的灰度值，将平行于投影面的坐标缩放为目标深度图的行列坐标，将垂直投影面的坐标值归一化，再由目标图像的位深度得到缩放系数转化为对应像素点的灰度值，投影过程中由于点云数据不连续性，投影所得的深度图可能缺少顶点数据，就需要对空缺的位置进行三维插值补充后再进行投影；
步骤五：将各投影面所得的深度图按照顺序拼接至一张图像中，完成三维模型存储为二维图像的过程，可以使使用者在不进行计算机重新读取的情况下，直观获取该图像中保存的三维模型的信息特征，并且该图像可保存至平面介质；本示例中每个投影面生成200*200大小256位灰度(图像深度8bit)BMP格式的位图的图像，生成的6个面投影按照图3的顺序进行拼接，得到本发明所描述的立体模型在平面上的存储形式，如图4所示，下称模型平面投影深度图；以上生成的深度图可以经以下步骤复原后导入雕刻机和3D打印机，或进过手机相机拍摄在移动端生成三维模型，其重新生成三维模型的过程为以下步骤六至步骤九；
步骤六：对所得二维图像，如图3所示，按照顺序进行分割，根据图像中高频成分含量，对图像进行滤波；
步骤七：在去掉边缘以外的杂点后，将深度图的行列坐标值和灰度值按照设定的比例进行缩放后作为三维空间坐标系中的坐标值的点云数据，即完成步骤五的逆过程；
步骤八：将深度图分割产生的各个子图像的点云数据，如图5所示，然后根据图3即步骤五中的拼接顺序对应的空间关系进行空间变换转换到同一坐标系，再根据点云特征进行拼接调整；
步骤九：对拼接所得的点云数据进行滤波去噪、采样、修复、拼接处理，本示例先对点云进行拼接处理，然后，对点云进行采样，减少点数目加快后续操作速度，得到的点云数据如图6所示；
步骤十：对拼接完成的坐标进行封装，利用多边形对原实体模型进行逼近的方法生成网格模型，生成的网格模型如图7所示，完成深度图的重新读取；本示例使用三角形进行逼近，最后生成STL文件，可直接导入3D打印机或雕刻机等进行模型加工，实现通过一张平面图像重新获取三维模型的功能。

Claims (6)

1.一种三维模型的二维存储方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一：获取点云数据；
步骤二：对点云数据进行预处理；所述预处理包括滤波去噪、采样、三维插值、拼接和分割操作；
步骤三：将预处理后的点云数据投影至圆柱坐标系平面或正交坐标系平面；
投影至圆柱坐标系平面具体为：以经过模型几何中心的轴线为z轴，以几何中心为原点构建圆柱坐标系，得到坐标系内任一点的圆柱坐标是在所得的模型外构建一个以z轴为轴线的最小圆柱体使之包围模型，该圆柱体ρmax＝ρ0，|zmax|＝z0，然后，以其侧面及两底面构成三个投影面；其中侧面投影面上的像素点的灰度值为：该点与z轴上z＝z1的点的连线与模型最外侧相交，取该交点的ρ坐标值；其两底面上某像素点的灰度值为：过该点作与z轴平行线与模型外表面相交，上表面取z坐标最小的点作为投影点，下表面取z坐标最大的点作为投影点；由此形成三个投影面，其中侧面形成的投影面是一个曲面，然后将侧面展开为平面，形成的平面的任一点的x坐标为y坐标为y＝z；以上即将模型投影至圆柱表面的形成三个投影平面的过程；
投影至正交坐标系平面具体为：将点云坐标原点移动到点云几何中心，然后将其投影到以三维正交坐标系的原点为中心的正方体的六个面上；
步骤四：将垂直于投影平面的坐标轴的坐标值作为投影面形成的深度图的灰度值；
步骤五：将各投影面所得的深度图按照顺序拼接至一张图像中，完成三维模型存储为二维图像的过程；所述的二维图像，可以使使用者在不进行计算机重新读取的情况下，直观获取该图像中保存的三维模型的信息特征，并且该图像可保存至平面介质；
步骤六：对所得二维图像按照顺序进行分割；该图像在打开前可以直观的获取存储的模型的信息，其载体为普通图像，适合进行文件传输，也可以通过二维扫描的方式获取，在互联网使用不便的情况下进行模型交换，实现三维模型在平面上的存储；并且将模型以图像的方式存储，减小文件的数据量；
步骤七：将分割得到的深度图转化为三维坐标；所述的深度图转化为三维坐标具体为：根据步骤三中的投影方式将深度图转化为由图像行列坐标值和灰度值作为三维空间坐标系中的坐标值的点云数据；
步骤八：将得到的三维坐标分别进行空间变换，对完成空间变换的点云坐标进行拼接；
步骤九：对拼接所得的点云数据进行滤波去噪、采样、修复、拼接处理；
步骤十：对拼接完成的坐标进行封装，生成网格模型，完成深度图的重新读取。
2.根据权利要求1所述的三维模型的二维存储方法，其特征在于：所述步骤一中所述的获取点云数据，可通过3D扫描仪获取点云数据和直接将现有模型文件转换为点云数据。
3.根据权利要求1所述的三维模型的二维存储方法，其特征在于：所述步骤四具体为：将平行于投影面的坐标缩放为目标深度图的行列坐标，将垂直投影面的坐标值归一化，由目标图像的位深度得到缩放系数，再利用缩放系数将垂直投影面的坐标转化为对应像素点的灰度值，投影过程中由于点云数据不连续性，投影所得的深度图可能缺少顶点数据，当深度图缺少顶点数据时，对空缺的位置进行三维插值补充后再进行投影。
4.根据权利要求1所述的三维模型的二维存储方法，其特征在于：所述步骤八中所述的空间变换是指根据步骤五中的拼接顺序对应的空间关系，将深度图分割产生的各个子图像的点云数据转换到同一坐标系。
5.根据权利要求1所述的三维模型的二维存储方法，其特征在于：所述步骤九中所述修复具体为：由于点云数据构成的模型存在数据破损的现象，需通过填充孔洞来补齐，进行修复。
6.根据权利要求1所述的三维模型的二维存储方法，其特征在于：所述步骤十中所述的封装指将点云转为网格，利用多边形对原实体模型进行逼近的方法。
CN201610068660.2A 2016-01-29 2016-01-29 一种三维模型的二维存储方法 Active CN105678683B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610068660.2A CN105678683B (zh) 2016-01-29 2016-01-29 一种三维模型的二维存储方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610068660.2A CN105678683B (zh) 2016-01-29 2016-01-29 一种三维模型的二维存储方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105678683A CN105678683A (zh) 2016-06-15
CN105678683B true CN105678683B (zh) 2019-05-21

Family

ID=56303403

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610068660.2A Active CN105678683B (zh) 2016-01-29 2016-01-29 一种三维模型的二维存储方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105678683B (zh)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106462103A (zh) * 2016-07-07 2017-02-22 深圳狗尾草智能科技有限公司 一种将三维动画转换为全息动画界面的成像方法及系统
WO2018039871A1 (zh) * 2016-08-29 2018-03-08 北京清影机器视觉技术有限公司 三维视觉测量数据的处理方法和装置
CN106648076A (zh) * 2016-12-01 2017-05-10 杭州联络互动信息科技股份有限公司 一种智能手表的文字输入方法以及装置
CN106896213B (zh) * 2017-02-22 2019-04-02 中国地质大学（武汉） 一种基于点云数据的岩体结构面智能识别与信息提取方法
CN106971425A (zh) * 2017-03-14 2017-07-21 天津大学 基于多面体网络模型的岩石块体群精细建模与识别方法
CN107464283B (zh) * 2017-07-13 2020-11-10 广西我的科技有限公司 一种三维空间信息采集分析处理的方法及装置
CN107564092A (zh) * 2017-07-26 2018-01-09 华南理工大学 基于matlab根据图片快速制作陶瓷浮雕的方法
CN107943072B (zh) * 2017-11-13 2021-04-09 深圳大学 无人机飞行路径生成方法、装置、存储介质及设备
CN109102472A (zh) * 2018-07-23 2018-12-28 上海滚滚文化传播有限公司 一种三维仿二维建模渲染后制作漫画特效的方法
CN109214982B (zh) * 2018-09-11 2022-09-20 大连理工大学 一种基于双圆柱投影模型的三维点云成像方法
CN109348132B (zh) * 2018-11-20 2021-01-29 北京小浪花科技有限公司 全景拍摄方法及装置
CN109598785B (zh) * 2018-11-28 2023-03-14 佛山科学技术学院 一种三维网格模型视图转换方法
CN112326673B (zh) * 2020-11-13 2022-06-07 南京航空航天大学 基于机器视觉的注塑件表面缺陷检测方法和装置
CN112422848B (zh) * 2020-11-17 2024-03-29 深圳市歌华智能科技有限公司 一种基于深度图和彩色图的视频拼接方法
CN117337449A (zh) * 2021-04-28 2024-01-02 Oppo广东移动通信有限公司 点云质量增强方法、编码和解码方法及装置、存储介质
CN115512043B (zh) * 2022-09-21 2023-11-21 中冶南方工程技术有限公司 一种炉缸侵蚀模型可视化方法、终端设备及存储介质
CN116385667B (zh) * 2023-06-02 2023-08-11 腾讯科技（深圳）有限公司 三维模型的重建方法、纹理重构模型的训练方法以及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5805168A (en) * 1992-06-05 1998-09-08 International Business Machines Corporation Apparatus and method for converting line segment data to three-dimensional data

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5805168A (en) * 1992-06-05 1998-09-08 International Business Machines Corporation Apparatus and method for converting line segment data to three-dimensional data

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于深度图像的三维重建方法研究;杨艳;《国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20151215;正文第13-15、18-20、24-30页
多视图图像三维重建若干关键技术研究;周骏;《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》;20140415;正文第68-69页

Also Published As

Publication number Publication date
CN105678683A (zh) 2016-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105678683B (zh) 一种三维模型的二维存储方法
Perry et al. Kizamu: A system for sculpting digital characters
CN113178014B (zh) 场景模型渲染方法、装置、电子设备和存储介质
CN103761397B (zh) 用于面曝光增材成型的3d模型切片及投影面生成方法
JP3840150B2 (ja) ３次元客体およびアニメートされた３次元客体のイメージベースの表現とレンダリング方法
CN107341846B (zh) 一种实时显示大规模三维重建场景的方法及设备
Boubekeur et al. A flexible kernel for adaptive mesh refinement on GPU
EP3051446A1 (en) Engraving a 2D image on a subdivision surface
JP2002352273A (ja) 対話式にグラフィクスオブジェクトを編集するシステムおよび方法
JP2002329215A (ja) オブジェクトの適応的サンプル距離フィールドを生成する方法
JP2002324250A (ja) コンピュータ実現ツールを用いてグラフィクスオブジェクトを編集する方法
JP2002334346A (ja) オブジェクトのレンジデータをオブジェクトのモデルに変換する方法
JP2002334347A (ja) グラフィクスモデルの適応的サンプル距離フィールドを三角形モデルに変換する方法
EP1241623A2 (en) Hierarchical control point editing of adaptively sampled distance fields
JP2002329218A (ja) コンピュータ実現ツールを用いてグラフィクスオブジェクトのサーフェスを編集する方法
CN108655571A (zh) 一种数控激光雕刻机、控制系统及控制方法、计算机
EP1241622B1 (en) Method for selectively regenerating an adaptively sampled distance field
JP2002352270A (ja) モデルの適応的サンプル距離フィールドを訂正する方法
CN110827303B (zh) 一种虚拟场景的图像编辑方法及装置
CN112560126B (zh) 用于3d打印的数据处理方法、系统及存储介质
Chang et al. Texture Tiling on 3D Models Using Automatic Polycube-maps and Wang Tiles.
Inui et al. Fast computation of accessibility cones for assisting 3+ 2 axis milling
CN110853146A (zh) 浮雕建模方法、系统及浮雕加工设备
CN109872280A (zh) 一种三维植物叶片点云的去噪与简化方法、装置及系统
CN117807875B (zh) 石英器件的三维数据逆向重建和尺寸测量系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20201222

Address after: Room 1701, building 19, jianghaijiayuan, Chongchuan District, Nantong City, Jiangsu Province 226001

Patentee after: Jiangsu balaxiong Automation Technology Co.,Ltd.

Address before: 310018 Xiasha Higher Education Zone, Hangzhou, Zhejiang

Patentee before: HANGZHOU DIANZI University

TR01 Transfer of patent right
CP03 Change of name, title or address

Address after: 226000 room 1701, building 19, Jianghai Jiayuan, Chongchuan District, Nantong City, Jiangsu Province

Patentee after: Yisi technology Jiangsu Co.,Ltd.

Address before: Room 1701, building 19, jianghaijiayuan, Chongchuan District, Nantong City, Jiangsu Province 226001

Patentee before: Jiangsu balaxiong Automation Technology Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address