Структури даних 3D-моделей

Структури 3D-даних[Вимоги]:представлення спільних об'єктів,точне уявлення об'єктів,комбінації об'єктів,лінійна трансформація,взаємодія,швидкі просторові запити,об'єм пам'яті,швидкий рендеринг.Структури 3D-даних[Огляд]:Point Clouds,каркасні моделі,Bintree,сітка,Octree.

Операції з

● Point Clouds:перетворення[Помножте точки в списку точок з лінійними матриць перетворення],комбінації[Об'єкти можуть бути об'єднані шляхом додавання списків точок один з одним],Rendering[Втілення і креслення точок на площину зображення]

● Каркасні моделі: об'єкт спрощується до 3D рядків, кожен край об'єкта представлена ​​лінією в моделі

● Bintree: порядок xyzxyz,менша кількість вузлів, ніж октодерева

● Сітка: регулярний підрозділ,безпосередньо адреси клітини,проблема:занадто мало / багато клітин

● Octree: Використовується для представлення твердих об'ємних об'єктів. Кожен вузол підрозділяється на 8 підпросторів.Кожний підпростір або порожній, повністю або додатково розділені. Підрозділ зупиняється, коли об'єкт може бути представлений досить точним.

Переваги:комбінації легко здійснити,швидке виконання алгоритму,Недоліки: високе споживання зберігання наближеного об'єкта

43.Воксельні моделі

Воксел - елемент об'ємного зображення, що містить значення елемента растра в тривимірному просторі. Вокселі є аналогами пікселів для тривимірного простору. Воксельні моделі часто використовуються для візуалізації та аналізу медичної та наукової інформації.

Як і у випадку з пікселями, самі по собі воксели не містять інформації про свої координатах в просторі. Їх координати обчислюються з їх позиції в тривимірній матриці - структурі, що моделює об'ємний об'єкт або поле значень параметра в тривимірному просторі.

Цим воксели відрізняються від об'єктів векторної графіки, для яких відомі координати їх опорних точок (вершин) та інші параметри.

Воксельні моделі мають певний дозвіл. Кожен воксел має певне значення, наприклад, колір.

Для зберігання воксельної моделі застосовують масив розмірами X × Y × Z. Нестислі воксельні моделі (порівняно з векторними) споживають набагато більше місця в пам'яті для обробки. Приміром, одна незжата модель розміром 256 × 256 × 256 вокселів займатиме пам'ять об'ємом від 32 Мб (256 * 256 * 256 = 16777216 вокселів і як мінімум 2 байти на воксель навіть в 256 -ти градаціях сірого, так як до них треба додати 256 градацій прозорості, разом 16777216 * 2 = 33554432 байт = 33554432 / 1024 = 32768 Кб = 32768 / 1024 = 32 Мб), в той час як векторної моделі може знадобитися в десятки або навіть сотні разів менше.

Переваги:проста, регулярна структура,апаратна підтримка.

44.Октарні дерева

Октарні дерева являють собою рекурсивне розбиття простору на вісім октант, яке представляється деревом (рис a). Зазвичай октарне дерево розташовується навколо початку його локальної системи координат, так що октанти першого рівня збігаються з октантами системи координат.

Кожна гілка дерева складається з коду і восьми покажчиків на вісім нащадків, пронумерованих від 0 до 7. Якщо код = " чорний", частину простору, яка надається цією гілкою є заповненою і всі покажчики нульові, т.е це лист. Аналогічно, якщо код = "білий", частину простору порожня і це знову лист. Код = " сірий " відповідає випадку, коли область простору частково порожня і частково заповнена. У цьому випадку 8 посилань вказують на подразбіеніе даній області. Наприклад, на малюнку об'єкт (b) представляється деревом (с).

Дата добавления: 2015-10-29