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    一種三維拓?fù)湫畔⑻崛〉牟⑿袑?shí)現(xiàn)方法﹡

    2013-09-25 02:14:16王成彰
    通信技術(shù) 2013年8期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)頂點(diǎn)三角形

    王成彰, 郭 立, 劉 鵬, 于 昊

    0 引言

    三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息能準(zhǔn)確而精煉的描述三維模型的形狀特性,其在模型的變形、簡化、曲面重建、形狀分析、模型匹配與檢索、壓縮傳輸和行為分析[1]等許多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用和重要的作用。

    目前,中軸線(骨架)法、Reeb圖法是描述三維模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的主要方法。中軸線(骨架)法從三維模型的骨架角度來表達(dá)三維模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。2006年,Dey T K等給出了一種網(wǎng)格模型的骨架提取方法[2];2008年,Kin-Chung Au等構(gòu)造普拉斯矩陣,通過對網(wǎng)格模型微分域的操作進(jìn)行幾何收縮來提取模型骨架[3];2011年,He Zhiyin等提出的基于表面及切向?qū)傩缘狞c(diǎn)模型骨架提取方法,通過控制表面屬性和切向?qū)傩詠砜刂颇P偷膸缀问湛s,從而盡可能的保持模型的表面特性逼近骨架[4]。此類型方法在模型分辨率較高的條件下可以得到較好的提取效果,但是其缺點(diǎn)是對邊界噪聲敏感,對模型的分辨率要求較高,迭代計算復(fù)雜度高。

    Reeb圖法從三維模型連通區(qū)域的角度來表達(dá)三維模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征,是一種重要的三維模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述方式。該方法通過將函數(shù)值相同且在同一連通分量上的點(diǎn)聚類來提取拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。Reeb圖在計算機(jī)圖形學(xué)的許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。2004年,Tony Tung等人將Reeb圖應(yīng)用于3D網(wǎng)格模型檢索[5];2008年,S.Biasotti等人將Reeb圖應(yīng)用于形狀分析[6]。

    Reeb圖的計算方法主要有:Shinagawa等人應(yīng)用高度函數(shù)法,根據(jù)等高線生成Reeb圖[7],該方法函數(shù)定義簡單,計算方便,但是缺點(diǎn)是聯(lián)通關(guān)系計算復(fù)雜,所得的 Reeb圖有時處于模型體外;K.Cole-McLaughlin等人利用映射得到Morse函數(shù),并尋找關(guān)鍵點(diǎn),最終確定Reeb圖[8],該方法存在連接計算困難,且所得的Reeb圖也有可能處于模型體外。針對上述問題,使用測地距離構(gòu)建Morse函數(shù),然后根據(jù)網(wǎng)格的三角面關(guān)系提取Reeb圖,計算復(fù)雜度低,且能確保提取的Reeb圖位于模型體內(nèi)。

    隨著多核計算機(jī)的迅速發(fā)展,基于多核的并行算法設(shè)計逐漸成為研究熱點(diǎn)[9-11]。目前,基于Reeb圖的3D拓?fù)湫畔⑻崛〉牟⑿袑?shí)現(xiàn)方法的研究鮮有報道。三維拓?fù)湫畔⒌奶崛?shù)據(jù)量大,計算復(fù)雜,不利于進(jìn)一步應(yīng)用,針對該問題,提出了在雙核處理器上Reeb圖法提取拓?fù)湫畔⒌牟⑿袑?shí)現(xiàn)方法,以加快提取速度。通過分析Reeb圖提取過程的內(nèi)在并行性,并行實(shí)現(xiàn)Reeb圖提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效的加快Reeb圖提取的速度,加速比達(dá)到1.70。

    1 提取Reeb圖的原理

    提取Reeb圖的流程如圖1所示,首先讀取三角形網(wǎng)格文件的網(wǎng)格數(shù)據(jù),得到頂點(diǎn)坐標(biāo)和三角形關(guān)系;然后設(shè)定基準(zhǔn)點(diǎn),計算其他點(diǎn)到基準(zhǔn)點(diǎn)的測地距離,并依此構(gòu)建Morse函數(shù);利用Morse函數(shù)值和網(wǎng)格頂點(diǎn)的三角面關(guān)系,提取得到初始的Reeb圖;最后進(jìn)行濾波,去除冗余信息,得到最終的 Reeb圖。

    圖1 Reeb圖提取流程

    1.1 使用測地距離構(gòu)建Morse函數(shù)

    測地線是指曲面上待測兩點(diǎn)間的最短路徑。對于三角形網(wǎng)格模型,約定測地線是模型表面兩點(diǎn)的最短路徑,兩點(diǎn)經(jīng)過曲面各點(diǎn)連接的長度即為兩點(diǎn)間的測地距離。計算測地距離前需要標(biāo)定基準(zhǔn)點(diǎn),根據(jù)三維模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同,通常采用的基準(zhǔn)點(diǎn)標(biāo)定方法有最高點(diǎn)法、空間距離最遠(yuǎn)點(diǎn)法和質(zhì)心法。

    Morse函數(shù)[12]是定義在流型M上的一個光滑函數(shù),該函數(shù)僅有孤立可數(shù)的非退化臨界點(diǎn)(極值點(diǎn)和鞍點(diǎn))。Morse理論可有效用于特征提取。

    1.2 Reeb圖及計算方法

    Reeb圖是描述三維模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的一種重要方式。Reeb圖的定義最早由數(shù)學(xué)家George Reeb給出。對于流形網(wǎng)格M,假設(shè)f是定義在該網(wǎng)格上的光滑連續(xù)函數(shù),并將 M 映射成一個新的圖形 R,即f:M→R。對于點(diǎn)x,y∈M,若f-1(t)= x= y 及f(x) = f(y) = t ,在圖形R中,x和y映射同一個點(diǎn),那么圖形R是網(wǎng)格M通過函數(shù)f生成的Reeb圖。圖2為一個Reeb圖示例。

    圖2 Reeb圖示例

    Reeb圖法描述三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的計算方法是:首先,使用測地距離構(gòu)造Morse函數(shù),并定義為網(wǎng)格模型的連續(xù)函數(shù)f;網(wǎng)格頂點(diǎn)中,函數(shù)值相同且在同一連通分量上的點(diǎn)被映射為Reeb圖上的一個點(diǎn);根據(jù)網(wǎng)格模型的三角面關(guān)系,得到Reeb圖上各節(jié)點(diǎn)的鄰接關(guān)系,最終得到Reeb圖。

    1.3 冗余濾波

    初始的Reeb圖可能存在冗余信息,不夠精煉。圖3(a)中粗線條部分表示存在冗余信息的弧,將冗余弧合并后得到新的Reeb圖3(b),圖3(b)中新生成的節(jié)點(diǎn)仍然存在冗余,可以刪除,最終得到如圖3(c)所示Reeb圖。

    圖3 濾波示意

    2 算法的并行實(shí)現(xiàn)

    并行實(shí)現(xiàn)方式有任務(wù)分解和數(shù)據(jù)分解。任務(wù)分解是將算法中相互獨(dú)立的任務(wù)模塊并發(fā)的執(zhí)行,由于算法的各個任務(wù)模塊有嚴(yán)格的串行順序,所以不滿足任務(wù)分解的條件。數(shù)據(jù)分解是將待處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組,可通過派生線程完成數(shù)據(jù)并行處理,是一種比較普遍的并行實(shí)現(xiàn)方式。

    Reeb圖提取的關(guān)鍵部分在于Morse函數(shù)的構(gòu)造和Reeb圖計算。使用測地距離構(gòu)造Morse函數(shù)首先需要讀取網(wǎng)格文件建立三維目標(biāo)的頂點(diǎn)、邊和三角面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并建立三者之間的相互關(guān)系,其中頂點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要保存頂點(diǎn)的空間坐標(biāo),邊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保存邊的兩個頂點(diǎn)的索引以及邊的長度,而面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則是存儲網(wǎng)格的三角面,通過保存三角面的三個頂點(diǎn)來存儲。這個過程存在大量的查找、賦值以及空間距離計算等操作,耗時較大。Reeb圖計算時,需要將網(wǎng)格模型的所有三角形根據(jù)三角面關(guān)系,通過三角形頂點(diǎn)和邊的加權(quán)計算,最終得到Reeb圖的節(jié)點(diǎn)和弧,耗時較大。為加快Reeb圖提取速度,對上述兩個部分進(jìn)行并行優(yōu)化。

    2.1 構(gòu)造Morse函數(shù)的并行實(shí)現(xiàn)

    構(gòu)造 Morse函數(shù)包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的建立和使用Dijkstra算法計算測地距離。由于邊的長度已經(jīng)在建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時得到,測地距離的計算耗時較小,且由于存在相關(guān)性不能并行處理,因此僅對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的建立進(jìn)行并行優(yōu)化。

    網(wǎng)格文件(如.obj和.off)中包括頂點(diǎn)信息和三角面信息,其中三角面信息由頂點(diǎn)索引確定,在建立頂點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后,網(wǎng)格中每個三角形的面信息和邊信息都由相應(yīng)的頂點(diǎn)確定,不同三角形之間的處理是獨(dú)立的;因此,根據(jù)網(wǎng)格文件中三角面的數(shù)目,將面信息和邊信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立等分成兩部分,放到不同的核上處理。如圖4所示,假設(shè)三維模型有 1000個頂點(diǎn)信息、2000個面信息,平均分為2組用2個核執(zhí)行。

    圖4 頂點(diǎn)、邊和面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立并行示意

    2.2 Reeb圖計算的并行實(shí)現(xiàn)

    圖5 描述了Reeb圖提取的具體計算過程, 左邊是網(wǎng)格數(shù)據(jù),右邊是生成的Reeb圖。網(wǎng)格數(shù)據(jù)包含頂點(diǎn)、邊和面信息;Reeb圖結(jié)構(gòu)包含節(jié)點(diǎn)和弧,節(jié)點(diǎn)存儲計算得到的Reeb圖節(jié)點(diǎn)的空間坐標(biāo)信息,弧是由一系列坐標(biāo)點(diǎn)組成,該系列坐標(biāo)點(diǎn)的起始點(diǎn)和終點(diǎn)是Reeb圖的節(jié)點(diǎn)。圖5(a)、圖5(b)中,Reeb圖中的 n0、 n2、 n3是通過三角形中相應(yīng)頂點(diǎn)v0、 v2、 v3生成的 。圖中α0→(e1,e4)表示弧α0是由邊e1、 e4計算得到。圖5(c)中,新輸入一個由頂點(diǎn)v1和兩條邊 e0、 e2組成的新三角形,則由v1與α0加權(quán)計算得到一個新節(jié)點(diǎn) n1,其相應(yīng)的弧也發(fā)生改變,如圖5(d)中所示,新輸入的邊0e會對弧0α產(chǎn)生影響。按照上述計算過程,將網(wǎng)格中的所有三角形進(jìn)行加權(quán)計算提取Reeb圖。

    圖5 Reeb圖計算示意

    不同三角形之間的計算存在相關(guān)性,但是每個三角形僅與相鄰三角形有關(guān),且三角形的計算順序不影響算法結(jié)果。為了實(shí)現(xiàn)Reeb計算的并行化,首先將所有三角面數(shù)據(jù)根據(jù)頂點(diǎn)到源點(diǎn)的測地距離進(jìn)行排序;然后將全部三角面按頂點(diǎn)的權(quán)重大小切割成兩個部分,分別放到不同的線程上進(jìn)行Reeb計算,得到兩個子Reeb圖,再將子Reeb圖連接合并。由于兩個部分在切割處附件的三角形是有相關(guān)性的,合并后的Reeb圖在切割處可能會存在錯位和冗余,濾波之后可得到最終的Reeb圖。解決方案如圖6所示。

    圖6 Reeb計算并行示意

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    實(shí)驗(yàn)平臺為雙核處理器(Intel(R) Core?2 Duo CPU),主頻為1.73 GHz,操作系統(tǒng)為Windows XP SP3。編程用C++實(shí)現(xiàn),在Visual Studio 2005上進(jìn)行編譯。表1為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

    Reeb圖提取的加速比如表2所示,對Reeb圖提取過程的并行實(shí)現(xiàn),加快了提取速度,加速比可達(dá)1.70。從表中可以看到,由于頂點(diǎn)數(shù)目與三角面數(shù)目的不同,不同實(shí)驗(yàn)對象的加速比稍有差別,但都達(dá)到了比較滿意的加速效果,由于存在一些串行模塊,數(shù)據(jù)量越大加速效果越好。并行模塊的加速比沒有達(dá)到雙核平臺的理論加速比 2.0,其原因是線程的創(chuàng)建和銷毀,以及線程間的同步等額外開銷增加了算法的時間開銷。另一個制約加速比的因素是雙核負(fù)載不均衡,降低了并行執(zhí)行的效果。在構(gòu)造Morse函數(shù)的模塊中,建立三角面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要查找相應(yīng)頂點(diǎn)信息,由于查找路徑的長度不同,兩個核所承載的計算量有差別。在Reeb圖計算的過程中,增加了對數(shù)據(jù)的排序和對子Reeb計算結(jié)果的合并過程,增加了額外的時間開銷,且同樣存在負(fù)載不均勻的額問題,所以并行效果較差。

    表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包

    表2 算法加速比 ms

    Reeb圖提取的結(jié)果如圖 7所示,圖 7(a)、圖7(e)為網(wǎng)格模型,圖7(b)、圖7(f)為傳統(tǒng)算法提取得到的Reeb圖;圖7(c)、圖7(g)為并行計算但沒有連接子Reeb圖并濾波的結(jié)果,可以看到圖形的中間部分存在錯位和冗余節(jié)點(diǎn);圖7(d)、圖7(h)是連接和濾波后的并行提取結(jié)果,與圖 7(b)、圖 7(f)沒有明顯差別。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,Reeb圖提取和并行加速的結(jié)果是另人滿意的。

    圖7 Reeb圖提取效果對比

    4 結(jié)語

    提出了一種三維拓?fù)湫畔⑻崛〉牟⑿袑?shí)現(xiàn)方法。利用目標(biāo)的三維網(wǎng)格提供的頂點(diǎn)信息,通過頂點(diǎn)的測地距離構(gòu)建Morse函數(shù),并通過網(wǎng)格的三角面關(guān)系提取Reeb圖,得到目標(biāo)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述。通過對關(guān)鍵模塊的并行實(shí)現(xiàn),加快了拓?fù)湫畔⑻崛〉乃俣?。?shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過并行化,加速比達(dá)到了 1.7。下一步工作是將Reeb圖用于人體等目標(biāo)的異常行為檢測。

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