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Partwise Cross-Parameterization via Nonregular Convex Hull Domains

机译：通过非规则凸包域进行部分交叉参数化

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摘要

In this paper, we propose a novel partwise framework for cross-parameterization between 3D mesh models. Unlike most existing methods that use regular parameterization domains, our framework uses nonregular approximation domains to build the cross-parameterization. Once the nonregular approximation domains are constructed for 3D models, different (and complex) input shapes are transformed into similar (and simple) shapes, thus facilitating the cross-parameterization process. Specifically, a novel nonregular domain, the convex hull, is adopted to build shape correspondence. We first construct convex hulls for each part of the segmented model, and then adopt our convex-hull cross-parameterization method to generate compatible meshes. Our method exploits properties of the convex hull, e.g., good approximation ability and linear convex representation for interior vertices. After building an initial cross-parameterization via convex-hull domains, we use compatible remeshing algorithms to achieve an accurate approximation of the target geometry and to ensure a complete surface matching. Experimental results show that the compatible meshes constructed are well suited for shape blending and other geometric applications.
机译：在本文中，我们为3D网格模型之间的交叉参数提出了一种新颖的局部框架。与大多数使用常规参数化域的现有方法不同，我们的框架使用非常规近似域来构建交叉参数化。一旦为3D模型构造了非常规近似域，就可以将不同（复杂）的输入形状转换为相似（简单）的形状，从而简化了交叉参数化过程。具体来说，采用一种新颖的非规则域凸壳来构建形状对应关系。我们首先为分段模型的每个部分构造凸包，然后采用凸包交叉参数化方法生成兼容的网格。我们的方法利用了凸包的属性，例如，良好的逼近能力和内部顶点的线性凸表示。通过凸包域建立初始交叉参数化之后，我们使用兼容的重新网格化算法来实现目标几何形状的精确近似并确保完整的曲面匹配。实验结果表明，构造的兼容网格非常适合形状混合和其他几何应用。

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