图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013

这里要跟大家分享的是2013年Siggraph上面的一篇paper,名为《Geodesics in Heat:A New Approach to Computing Distance Based on Heat Flow》,这篇paper没有提供源代码,但是因为算法的思想相当新颖,如果你之前有研究过其它的测地三角网格曲面上的测地距离算法,那么看到这篇paper后,你会非常的激动,觉得这个算法相当神奇,网格曲面上测地距离的计算方法又有了新的突破。因为看到这篇paper非常激动,以至于我兴奋得马上去把代码写了一遍,虽然测地距离的计算方法,对于我来说没什么用,但它的想法,它的思想值得我们学习。

Geodesics in Heat:A New Approach to Computing Distance Based on Heat Flow》算法主要是通过向量场的方法,通过求解热流,求解泊松方程。这篇paper我觉得应该把它归类为向量场类型的文献,曲面上向量场的应用非常广泛,可以用于网格优化重建、参数化纹理映射、网格变形……等,如今这篇paper又让我明白向量场也可以求解测地距离。通过热量传播的方法,去求解测地距离,真是大牛啊

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第1张图片

一、理论知识

在很早之前对于测地距离,大牛们就推导出了测地距离的求解归结为求解eikonal equation(程函方程):


且满足边界约束条件为:

上面符号Φ就是测地距离。

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第2张图片

也就是不管是欧式空间还是曲面空间,其测地距离的梯度模长恒等于1,然后边界条件:源点的测地距离值为0。

因此很多大牛,都是针对上面的程函方程的求解进行研究,然而所提出的算法都是非线性的方法,因为上面的方程就是非线性方程,在网格曲面上计算量非常大。而这篇paper作者的真正贡献在于把非线性问题转换为线性问题,到最后只需要求解一个泊松方程就可以了。开始这个算法之前,建议先看一下《Mesh Editing with Poisson-Based Gradient Field Manipulation》这篇利用泊松方程进行三角网格模型编辑,其实这篇paper的思想应该是借用了《Poisson Image Editing》,如果你已经很熟悉Mesh Editing with Poisson-Based Gradient Field Manipulation》那么看这篇paper将事半功倍。

1、时间离散化,热传播方程时间离散化为:


2、空间离散化,在网格曲面上,离散的拉普拉斯坐标定义为:


图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第3张图片

Ai表示三角面片的面积的三份之一,j表示顶点i的邻接顶点。对于有V个顶点的网格模型,我们可以列出上面的V个方程,写出矩阵形式为:

其中,Lc为拉普拉矩阵,A为包含每个顶点面积的对角矩阵。

代入公式(3)可得:


在网格曲面上,对于一个给定的三角面片平面上,标量场的梯度计算公式如下:



Af表示三角形的面积,N表示三角面片的法矢,ui就是标量场,我们可以把网格曲面每个顶点的测地距离看成是一个标量场。

顶点i的散度离散形式为:

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第4张图片


懒得多说废话了,总之到最后归结为求解如下方程:


其中b我们需要先通过求解标量场u,然后根据散度的计算公式,计算出顶点测地距离的散度。

二、算法实现

算法总流程:

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第5张图片

示意图:

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第6张图片

其中,Φ就是我们要求的测地距离,t是一个无穷小的数,趋近于0

算法具体实现,先说明一下,我下面自己写的代码很乱,懒得整理,因为我只是为了学习:

1、求解u

根据公式:


求解u,因此我们需要先算出A,t,Lc,还有δ。接着我将逐渐讲解着四个参数的求解:

a、时间t计算:见文献3.2.4,时间理论上来说是一个非常小的数,文中作者给出了其合适的值为:网格平均边长的平方


代码实现如下:

//计算时间步长,文献中时间步长为:网格模型的边长平均,然后平方
void CHeatGeodesics::Set_Time()
{
	m_BaseMesh->need_edge();
	int en=m_BaseMesh->m_edges.size();
	float sumlength=0;
	for (int i=0;i<en;i++)
	{
		sumlength+=m_BaseMesh->m_edges[i].length();
	}
	sumlength=sumlength/en;//边长的平均长度
	sumlength=sumlength*sumlength;
	m_Time_Step=sumlength;
}
b、面积对角矩阵A的计算:

//计算Geodesics in Heat 文献中的包含顶点Vi的面积矩阵
void CHeatGeodesics::Get_Matrix_A_areas()
{
	m_BaseMesh->need_adjacentfaces();
	gsi::SparseMatrix &A=m_A_areas;
	A.Resize(m_NumberV,m_NumberV);
	//计算每个三角面片的面积
	int fn=m_BaseMesh->faces.size();
	vector<float>&face_area=m_Faces_Area;
	face_area.resize(fn);
	for (int i=0;i<fn;i++)
	{
		TriMesh::Face &f=m_BaseMesh->faces[i];
		vec vij=m_BaseMesh->vertices[f[1]]-m_BaseMesh->vertices[f[0]];
		vec vik=m_BaseMesh->vertices[f[2]]-m_BaseMesh->vertices[f[0]];
		float areaf=0.5*len(vij CROSS vik);
		face_area[i]=areaf;
	}
    //计算拉普拉斯算子中每个顶点所占据的面积,即邻接三角面片面积总和的三分之一
    for (int i=0;i<m_NumberV;i++)
    {
		vector<int>&af=m_BaseMesh->adjacentfaces[i];
		int n_af=af.size();
		float sumarea=0.0;
		for (int j=0;j<n_af;j++)
		{
			sumarea+=face_area[af[j]];
		}
		//包含顶点的面积为:邻接三角面片面积总和的三分之一
		sumarea=sumarea/3.0;
		A(i,i) =sumarea;
    }
}
C、拉普拉斯矩阵Lc计算:

//计算Geodesics in Heat 文献中的Lc矩阵,即拉普拉斯算子
void CHeatGeodesics::Get_Matrix_Lc()
{
	Ls.resize(m_NumberV,m_NumberV);
	int m_nEdges=10000 ;
	Ls.reserve(m_nEdges+m_NumberV);
	for (int i = 0;i<m_NumberV;++i) 
	{
		VProperty & vi = m_vertices[i];
		int nNbrs = vi.VNeighbors.size();
		for (int k = 0;k<nNbrs;++k) 
		{
			Ls.insert(i, vi.VNeighbors[k]) = vi.VNeiWeight[k];
		}
		Ls.insert(i, i) = -vi.VSumWeight;
	}
	Ls.finalize();
	gsi::SparseMatrix &A=m_Lc;
	A.Resize(m_NumberV,m_NumberV);
	for(int k=0;k<m_NumberV;++k) 
	{
		for ( SparseMatrixType::InnerIterator it(Ls,k); it; ++it)
		{
			A.Set( it.row(), it.col(), it.value() );
		}	
	}

}

邻接顶点的余切cot权重计算:

//邻接顶点的余切权重计算
void CHeatGeodesics::CotangentWeights(TriMesh*TMesh,int vIndex,vector<float>&vweight,float &WeightSum,bool bNormalize)//计算一阶邻近点的各自cottan权重
{   
	int NeighborNumber=TMesh->neighbors[vIndex].size();
	vweight.resize(NeighborNumber);
	WeightSum=0;
	vector<int>&NeiV=TMesh->neighbors[vIndex];
	for (int i=0;i<NeighborNumber;i++)
	{
		int j_nei=NeiV[i];
		vector<int>tempnei;
		Co_neighbor(TMesh,vIndex,j_nei,tempnei);
		float cotsum=0.0;
		for (int j=0;j<tempnei.size();j++)
		{
			vec vivo=TMesh->vertices[vIndex]-TMesh->vertices[tempnei[j]];
			vec vjvo=TMesh->vertices[j_nei]-TMesh->vertices[tempnei[j]];
			float dotvector=vivo DOT vjvo;
			dotvector=dotvector/sqrt(len2(vivo)*len2(vjvo)-dotvector*dotvector);
			cotsum+=dotvector;
		}
		vweight[i]=cotsum/2.0;
		WeightSum+=vweight[i];
	}

	if ( bNormalize ) 
	{
		for (int k=0;k<NeighborNumber;++k)
		{
			vweight[k]/=WeightSum;
		}
		WeightSum=1.0;
	}
}

void CHeatGeodesics:: UniformWeights(TriMesh*TMesh,int vIndex,vector<float>&vweight,float &WeightSum,bool bNormalize)
{
	int NeighborNumber=TMesh->neighbors[vIndex].size();
	vweight.resize(NeighborNumber);
    WeightSum = 0;
	for (int j = 0; j <NeighborNumber; ++j )
	{
		vweight[j] = 1;
		WeightSum += vweight[j];
	}

	if ( bNormalize )
	{
		for ( int k = 0; k < NeighborNumber; ++k )
			vweight[k] /= WeightSum;
		WeightSum=1.0;
	}
}
//获取两顶点的共同邻接顶点
void CHeatGeodesics::Co_neighbor(TriMesh *Tmesh,int u_id,int v_id,vector<int>&co_neiv)
{
	Tmesh->need_adjacentedges();
	vector<int>&u_id_ae=Tmesh->adjancetedge[u_id]; 
	int en=u_id_ae.size();
	Tedge Co_Edge;
	for (int i=0;i<en;i++)
	{
		Tedge &ae=Tmesh->m_edges[u_id_ae[i]];
		int opsi=ae.opposite_vertex(u_id);
		if (opsi==v_id)
		{
			Co_Edge=ae;
			break;
		}
	}
	for (int i=0;i<Co_Edge.m_adjacent_faces.size();i++)
	{
		TriMesh::Face af=Co_Edge.m_adjacent_faces[i];
		for (int j=0;j<3;j++)
		{
			if((af[j]!=u_id)&&(af[j]!=v_id))
			{
				co_neiv.push_back(af[j]);
			}
		}
	}
}

最后求解方程组,就可以把u求出来了。

2、求解三角网格曲面的热量场▽u (Heat flow):

这一步直接根据公式:


求解就可以了。然后▽u进行归一化,并取热量场的反方向,即求测地距离的梯度场:

	for (int i=0;i<fn;i++)
	{
		TriMesh::Face &f=m_BaseMesh->faces[i];
		for (int j=0;j<3;j++)
		{
			vec ei=m_BaseMesh->vertices[f[(j+2)%3]]-m_BaseMesh->vertices[f[(j+1)%3]];
			vec FNormal=normalize(m_BaseMesh->FaceNormal[i]);
			vec gradient=float(m_vertices[f[j]].VU*0.5/m_Faces_Area[i])*(FNormal CROSS ei);
			FGradient[i]=FGradient[i]+gradient;
		}
		normalize(FGradient[i]);//文献的重要两步 即梯度单位化和梯度反向
		FGradient[i]=float(-1.0)*FGradient[i];
		//length0[i]=len(FGradient[i]);
	}

3、对测地距离的梯度场X,求取散度。

根据公式:


求解测地距离标量场梯度场的散度。

	//计算顶点的散度
	for (int i=0;i<vn;i++)
	{   
		vector<int>&adjacentface=m_BaseMesh->adjacentfaces[i];
		for (int j=0;j<adjacentface.size();j++)
		{
			TriMesh::Face &f=m_BaseMesh->faces[adjacentface[j]];
			for (int k=0;k<3;k++)
			{
				if (f[k]==i)
				{
					vec ei=m_BaseMesh->vertices[f[(k+2)%3]]-m_BaseMesh->vertices[f[(k+1)%3]];
					/*vec gradient=float(0.5/m_Faces_Area[adjacentface[j]])*(m_BaseMesh->FaceNormal[adjacentface[j]] CROSS ei);
					//计算散度
					m_vertices[i].VDivergence+=(FGradient[adjacentface[j]] DOT gradient)*m_Faces_Area[adjacentface[j]];*/

					vec e1=m_BaseMesh->vertices[f[(k+1)%3]]-m_BaseMesh->vertices[f[k]];
					vec e2=m_BaseMesh->vertices[f[(k+2)%3]]-m_BaseMesh->vertices[f[k]];
					float cot_angle1=Cot_angle(e2,ei);
					float cot_angle2=Cot_angle(float(-1.0)*e1,ei);
				m_vertices[i].VDivergence+=0.5*(cot_angle1*(e1 DOT FGradient[adjacentface[j]])+cot_angle2*(e2 DOT FGradient[adjacentface[j]]));
					break;
				}
			}
		}

	}
4、最后求解通过求解泊松方程,求取网格曲面上每个顶点的测地距离。

gsi::SparseLinearSystem *pSystemPos2 = new gsi::SparseLinearSystem();
	gsi::Solver_TAUCS *	pSolverPos2 = new gsi::Solver_TAUCS(pSystemPos2);
	pSystemPos2->Resize(m_NumberV, m_NumberV);
	pSystemPos2->ResizeRHS(1);
    //由于以下解方程组使用Solver_TAUCS::TAUCS_LLT ,即半正定矩阵模式
	m_Lc.Multiply(-1.0);

	m_Lc(0,0) =m_Lc(0,0) +10;

	pSystemPos2->SetMatrix(m_Lc);
	if ( ! pSystemPos2->Matrix().IsSymmetric() )assert(0);
	pSolverPos2->OnMatrixChanged();
	pSolverPos2->SetStoreFactorization(true);
	pSolverPos2->SetSolverMode( gsi::Solver_TAUCS::TAUCS_LLT );
	pSolverPos2->SetOrderingMode( gsi::Solver_TAUCS::TAUCS_METIS );
	gsi::Vector pRHSPos2 ;
	pRHSPos2.Resize(m_NumberV);
	// 右边项约束添加
	for (int i=0;i<m_NumberV;i++)
	{
		pRHSPos2[i]=float(-1.0)*m_vertices[i].VDivergence;	
	}

	 //初始条件为方程热源的测地距离为0
	pRHSPos2[0]=pRHSPos2[0]+10;
	
	pSystemPos2->SetRHS(0, pRHSPos2);
	bool boksoveLs2=pSolverPos2->Solve();
	if (!boksoveLs2)assert(0);
	m_GeodesicsDistance.resize(m_NumberV);
	for ( int i=0;i<m_NumberV;++i) 
	{   
	   m_GeodesicsDistance[i]=(float)pSystemPos2->GetSolution(i,0);
	}

可以说到了这里算法已经结束了,当然paper后面还有后续的处理,比如距离光顺,还有边界条件的等问题。但都属于后处理,你如果要实现跟paper一模一样的效果,还是得好好看一看后面的边界条件问题。

图形处理(七)基于热传播的测地距离计算-Siggraph 2013_第7张图片

边界条件对于结果的影响还是蛮大的。

OK,做一下简单的总结:算法整个过程就说白了就是求解一个泊松方程,说的更白一点,就是求解一个大型的方程组AX=b,因此我们的目标就是先算出A、b,其中对于一个给定的网格曲面模型来说,A就是拉普拉斯矩阵,是固定的。b的求解就是整个算法成功的关键本文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46415499     作者:hjimce     联系qq:1393852684   更多资源请关注我的博客:http://blog.csdn.net/hjimce                原创文章,转载请保留本行信息。

参考文献:

1、《Geodesics in Heat:A New Approach to Computing Distance Based on Heat Flow》

2、《Mesh Editing with Poisson-Based Gradient Field Manipulation》

3、《Poisson Image Editing》

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