利用离散最优传输的纹理重整算法

随着建模与扫描技术的不断发展,三维模型的精细程度不断提高,场景数据量不断提升.为了解决纹理碎片化、纹理空间利用率过低的问题,提出了一种基于离散最优传输的纹理重整算法.给定一个带纹理的模型,首先计算其保形参数化映射;接下来通过离散最优传输对保形参数化进行调整,计算得到原始模型的保测参数化映射;最后根据网格的初始参数化与计算得到的保测参数化对原始纹理进行重新映射,将数量众多的小纹理整合得到一个大纹理.为验证算法的有效性,从Sketchfab上选择了不同种类与复杂度的扫描模型进行实验,对整合前后的纹理空间利用率、采样率和渲染图像的峰值信噪比进行了计算并与其他算法进行了对比.实验结果表明,所提算法的空间利用率能够始终保持在100％,且纹理采样率分布平均,同时渲染图像的峰值信噪比与其他方法不相上下,均在35 dB以上.