Tutorials on multiresolution in geometric modelling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Iske, Armin; Quak, Ewald; Floater, Michael S.

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:

价格:996.00元

装帧:

isbn号码:9783540436393

丛书系列:

图书标签:

• Multiresolution
• Geometric Modelling
• Computer Graphics
• Subdivision Surfaces
• Wavelets
• Finite Elements
• Mesh Processing
• CAD/CAM
• Scientific Visualization
• Shape Analysis

多分辨率几何建模：从理论到实践的深度探索 本书旨在为读者提供一个关于多分辨率几何建模领域的全面而深入的介绍，重点关注其理论基础、核心算法以及在各个领域的广泛应用。不同于其他仅仅触及皮毛的教程，本书将带领读者深入理解多分辨率思想的本质，并掌握构建和操作多分辨率几何模型的技术。 第一部分：多分辨率几何建模的理论基石 本部分将从多分辨率概念的起源和发展入手，阐述其在信号处理、图像处理等相关领域的影响。随后，我们将聚焦于几何建模的特有挑战，以及多分辨率方法如何有效地应对这些挑战。 多分辨率思想的演进： 从傅里叶分析到小波变换，我们将回顾多分辨率分析的核心思想，探讨不同层次的细节如何被编码和解码。 几何信息的多尺度表示： 深入分析几何模型中的尺度特性，例如曲面上的高频细节（如纹理、皱褶）和低频轮廓（整体形状）。我们将探讨如何将这些不同尺度的信息进行有效分离和重构。 多分辨率几何模型的核心概念： 金字塔结构（Pyramid Structures）： 介绍基于层次划分的几何表示方法，例如多分辨率网格（Multiresolution Meshes）、体素（Voxel）金字塔等。我们将详细讨论不同金字塔构建策略的优缺点。 多尺度表示（Multiscale Representations）： 探讨如何利用多尺度基函数（例如小波基）来表示几何曲面或体素。我们将深入讲解不同类型的小波在几何建模中的适用性。 细节层次（Levels of Detail, LOD）： 阐述如何根据观察距离或计算需求，生成模型不同细节程度的表示。我们将探讨LOD的自动生成和高效切换策略。 自适应细分（Adaptive Subdivision）： 介绍如何根据几何特征的复杂性，对模型进行局部精细化或粗化，从而实现计算资源的有效利用。 第二部分：核心算法与技术详解 本部分将重点介绍构建、处理和操纵多分辨率几何模型所涉及的关键算法和技术。我们将提供清晰的算法描述、伪代码以及实现要点，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 多分辨率网格的构建与表示： 基于顶点聚类的网格简化（Vertex Clustering）： 讲解如何通过迭代地合并顶点来逐步降低网格的复杂度，并保持几何形状的近似。 基于边折叠（Edge Collapse）的网格简化： 详细介绍如何通过折叠边来移除冗余的几何信息，并讨论不同折叠准则对模型质量的影响。 多分辨率网格的层次化表示： 讲解如何存储和组织多分辨率网格，例如使用边连接树（Edge List Representation）或顶点邻域列表（Vertex Neighborhood List）等数据结构。 基于小波的多分辨率网格： 介绍如何利用小波变换来编码和解码网格顶点的位置和法向量，从而实现对网格细节的有效压缩和重建。 体素化与多分辨率体素表示： 空间划分技术（Spatial Partitioning）： 讲解如何将三维空间递归地划分为更小的体素单元，并构建体素层次结构（例如八叉树，Octrees）。 体素化算法（Voxelization Algorithms）： 介绍将任意几何模型转换为体素表示的常用算法，并讨论体素分辨率对模型精度和存储开销的影响。 多分辨率体素数据的压缩与存储： 探讨如何高效地存储和管理不同分辨率的体素数据，例如使用差值编码或基于树结构的压缩方法。 多分辨率体学建模（Multiresolution Volumetric Modeling）： 多尺度体素操作： 讲解如何在不同分辨率的体素数据上进行布尔运算、平滑、滤波等操作。 基于体素的细节层次（Voxel-based LOD）： 介绍如何根据体素的密度或重要性来生成不同分辨率的体素模型。 参数化表示的多分辨率建模： 基于曲面参数化的多分辨率表示： 探讨如何利用参数化空间来表示曲面的不同分辨率细节。 自适应网格细分与参数化： 结合参数化和网格细分技术，实现对模型局部细节的精确控制。 几何处理中的多分辨率应用： 多分辨率曲面简化与细节增强： 讲解如何利用多分辨率技术实现高效的曲面简化，以及如何基于低分辨率模型恢复细节。 多分辨率曲面重建： 介绍如何从不同分辨率的点云数据中重建出平滑的曲面模型。 多分辨率几何变形： 探讨如何在不同分辨率下进行有效的几何变形，以实现形变动画或模型编辑。 第三部分：多分辨率几何建模在各领域的应用 本部分将展示多分辨率几何建模的强大实力，介绍其在计算机图形学、计算机视觉、地理信息系统、医学影像、工业设计等多个领域的实际应用案例。 计算机图形学： 大规模场景渲染（Large-Scale Scene Rendering）： 如何利用多分辨率技术在实时渲染中高效加载和显示复杂场景。 地形建模与渲染： 从高分辨率卫星数据到低分辨率游戏地图，多分辨率技术在地形表示中的应用。 角色动画与细节表现： 如何在动画中根据角色距离和动作，动态调整角色模型的细节层次。 计算机视觉： 三维重建与模型匹配： 如何利用多分辨率表示来加速三维重建过程，以及在不同尺度下进行模型匹配。 目标识别与跟踪： 多分辨率特征在目标识别中的作用，以及如何应对尺度变化。 地理信息系统（GIS）： 地图绘制与导航： 如何在不同缩放级别下高效地加载和显示地图数据。 城市建模与仿真： 构建多分辨率城市模型，用于可视化和模拟。 医学影像： 三维器官模型可视化： 如何从高分辨率医学扫描数据中生成不同细节程度的器官模型，用于诊断和手术规划。 影像分析与分割： 多分辨率技术在医学影像的特征提取和分割中的应用。 工业设计与制造： CAD/CAM系统中的模型表示： 如何在设计过程中灵活地处理不同复杂度的模型。 快速原型制作与仿真： 利用多分辨率模型进行快速原型制作和性能仿真。 虚拟现实与增强现实： 沉浸式体验的性能优化： 如何在VR/AR环境中流畅地渲染复杂模型。 交互式模型编辑与操作： 在虚拟环境中进行直观的多分辨率模型编辑。 总结与展望 本书的最后将对多分辨率几何建模的现状进行总结，并展望未来的发展趋势，例如与人工智能、机器学习的结合，以及在新兴领域的应用潜力。本书不仅适合对几何建模感兴趣的学生和研究人员，也适用于希望提升软件性能和模型表现力的工程师和开发者。通过本书的学习，读者将能够深刻理解多分辨率几何建模的强大之处，并将其灵活应用于自身的实践和研究中。

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坦白讲，这本书的某些章节在理解上确实需要“慢读”和反复推敲，尤其是在讨论网格的自适应细分与孔洞填充算法时。那些关于小波分解在几何处理中的应用简直是精妙绝伦，它展示了一种将局部信息保留得最好的全局优化策略。我试着在脑海中模拟了书中描述的某个动态重构过程，发现如果不能完全掌握其背后的能量函数最小化原理，就很难真正理解为何它能在保持拓扑结构不变的前提下，实现如此平滑的细节过渡。我个人的阅读习惯是，遇到复杂的数学推导会先跳过去，直接看结论和应用场景，这本书的结构也允许我这样做，但很快我就发现，跳过推导几乎等于放弃了理解其精髓。所以，我不得不回过头来，拿出笔和纸，一行一行地跟着作者的思路走。这种强迫读者深入挖掘底层逻辑的设计，虽然增加了阅读难度，但最终带来的知识巩固效果是立竿见影的。它不是那种“看了等于会了”的速成手册，而更像一本需要你投入心智才能真正“驯服”的学术专著。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深沉的蓝色调，配上一些抽象的几何线条，一下子就让人对“多分辨率几何建模”这个主题产生了好奇心。我一直觉得计算机图形学和几何处理领域里，如何高效地表示和操作复杂的曲面与实体，是一个既古老又充满挑战的话题。拿到这本书的时候，我其实是带着一种“希望它能解决我当前项目中遇到的某个棘手问题”的期待。这本书的排版很清晰，页边距留得恰到好处，让人阅读起来感觉比较舒适，不像有些技术书籍，恨不得把所有信息都塞到一页纸上，看完后眼睛直发花。不过，翻阅目录时，我注意到它似乎更偏向于理论基础的构建，而不是直接给出某个软件的快速入门指南，这对我来说既是好事也是挑战——好事在于，如果能把理论吃透，未来的应用会更灵活；挑战则在于，学习曲线可能有点陡峭，需要投入大量时间去消化那些数学公式和算法细节。我特别留意了关于LOD（细节层次）生成的部分，希望它能提供一些比传统简化算法更优雅、更具感知保真度的解决方案，毕竟在实时渲染和虚拟现实领域，高效的多分辨率表示是成功的关键。这本书的厚度也暗示了其内容的广度和深度，看得出作者在组织材料时下了不少功夫，力求做到面面俱到，而非浅尝辄止。

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这本书的引言部分写得相当大气磅礴，它成功地勾勒出了几何建模技术在现代工业设计、电影特效乃至科学可视化中的核心地位，那种“没有好的几何表示，一切都是空谈”的论调，很有代入感。我欣赏作者处理技术深度的方式——他们似乎采取了一种“由浅入深，循序渐进”的教学策略。我记得第一章花了相当大的篇幅来回顾经典的细分曲面理论，比如Catmull-Clark和Loop，但紧接着，他们就引入了如何利用这些基础结构来构建多分辨率框架的桥梁。这种衔接处理得非常巧妙，使得读者在复习旧知识的同时，能立刻感受到新知识的价值所在。阅读过程中，我时常停下来，对照着自己过去的经验去思考：如果当初我在做那个项目时能掌握这里的某个关键公式，或许就能避免那次冗长的调试过程。书里给出的图例和数学推导过程，逻辑性极强，几乎没有跳跃性的步骤，即便是对那些涉及高阶微分几何概念的章节，作者也尽量用直观的几何解释来辅助，而不是单纯依赖抽象的符号运算，这对于我这种“重实践，轻纯理论”的工程师来说，简直是雪中送炭。

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从工具适用性的角度来看，这本书虽然侧重基础理论，但它提供的概念框架具有极强的普适性。它没有锁定任何特定的软件API，这意味着无论你是使用C++进行底层开发，还是在Maya/Blender的插件环境中工作，书中的算法思想都可以被有效地映射和实现。我特别赞赏作者在附录中对计算复杂度的分析，这对于工程实现至关重要。他们没有避讳讨论实际操作中的性能瓶颈，比如在处理海量三角面片时，内存访问模式优化和缓存一致性问题。这种对工程实现细节的关注，让这本书的价值远超纯粹的数学理论书籍，它更像是一份连接学术研究与工业界最佳实践的桥梁。总而言之，对于任何希望在几何处理、实时图形或CAD/CAM领域进行深度研究或高级开发的专业人士而言，这本书提供了一个不可或缺的、坚实的多分辨率建模理论基石，它值得被反复研读和查阅。

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这本书在章节间的过渡处理上展现了一种高超的组织能力。它不像传统教材那样生硬地堆砌知识点，而是通过构建一个连贯的故事线——从基础的参数化表示，到如何定义“分辨率”本身，再到如何高效地在不同分辨率级别间切换和融合——逐步引导读者深入这个复杂领域的核心。尤其让我印象深刻的是关于基于特征的建模部分，作者没有仅仅停留在描述“如何简化网格”，而是深入探讨了如何识别出那些对视觉感知至关重要的几何特征（比如锐利的边、高曲率区域），并确保在任何分辨率层级下这些特征都能得到忠实的保留。这种“以人为本”的建模哲学，在纯粹的算法描述中是比较少见的。这使得整本书读起来，不仅仅是在学习技术，更像是在学习一种看待和处理三维数据的全新视角。很多时候，我会停下来思考，现在市面上那些渲染器在处理超大场景时，是不是正是采用了书中所述的某种层次化数据结构。

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