Функционально-воксельное моделирование при
построении геометрического скелета
М.А. Локтев,
н. с., лаб.№18, Loktevrus@gmail.com,
А.В. Толок,
зав., лаб.№18, atol@ipu.ru,
ИПУ РАН, г. Москва
В работе
представлен графический способ выделения геометрической конструкции скелета на
основе функционально-воксельного моделирования (ФВМ).
Замкнутый контур представляется в аналитическом виде с помощью математического
аппарата R-функций
(RFM).
Заполнение графической информацией функционального пространства приведет к
получению рельефа поверхности функции, выраженный
прямолинейным скелетом или диаграммой Вороного.
This paper presents the graphical method for forming the geometric skeleton
based on functional-voxel modeling (FVM). Closed loop
is presented in analytical form using the mathematical apparatus of R-functions
(RFM). Filling the graphic information of the function space will lead to the
formation of surface relief of function expressed by straight skeleton or the Voronoi diagram.
Введение
В работе предлагается подход к
построению геометрической конструкции скелета контура и диаграммы Вороного с
помощью метода функционально-воксельного
моделирований. Предложенный подход основывается на использование так называемых
М-образов, являющихся базовым инструментом ФВМ. Сам по себе М-образ
представляет собой модель, отражающую локальную геометрическую характеристику
исследуемой поверхности как определенное геометрическое свойство.
В
работе [1] подробно описывается принцип вычисления локальных геометрических
характеристик и построения на их основе базовых М-образов ФВМ. Для этого линейно аппроксимируется
поверхность выбранной функции w1,
где каждой точке пространства сцены соответствует уравнение плоскости Aix+Biy+Ciw+Di=0.
Повысив размерность нормали к площадке на одно измерение, получим уравнение Aix+Biy+Ciw+Dit=0.
В результате имеем четыре локальных геометрических характеристики, т.е.
компоненты нормали (Ai, Bi, Ci, Di)
для каждой из точек функциональной области w1
[1]. Воксельное представление ФВМ-модели
предполагает монохромное отображение для каждой локальной характеристики,
которую можно представить нормированием и приведением в соответствие значению
градации цветовой палитры P в
диапазоне [0, 255]. Порождение
М-образа Сх
осуществляется с помощью двухкомпонентного нормирования вектора нормали в
плоскости xOy:
(1)
Рис. 1 - Порожденные
М-образы ФВМ-модели
(2)
где f1 и f2
– функции, определяющие исходные геометрические объекты. В системе R-функций (2) особое место занимает
коэффициент α, принимающий
значения -1<α1 и определяющий
способ заполнения функционального пространства.
Рассмотрим различные способы заполнения функционального
пространства на рисунке 2 представлен сложный
невыпуклый контур, описанный с помощью последовательности R-функциональных операций.
При α=0 система R-функций приобретает частный случай и поведение
рельефа функции отвечает квадратичному закону (рис. 2а). Квадратичный случай
(рис. 2а) позволяет получить единственный экстремум на положительной области
контура. Увеличение коэффициента
приводит к появлению не дифференцируемых точек на положительной области, а на
самом рельефе начинают проявляться очертания прямолинейного скелета. (рис. 2б). Помимо этого, сам
способ заполнения функционального пространства начинает стремится
к линейному закону, что характерно видно, когда α приближается к единице (рис. 2в). А в случае α=1 система R-функций (2) приобретает другой частный случай:
(3)
Заполнение
функционального пространства на М-образе, полученном на основе R-операций системы (3), отвечает
линейному закону (рис. 2г) Данный образ представляет
наибольший интерес, поскольку ребра R-функции
являются прямолинейным скелетом.
а)
б) в) г)
Рис. 2 - Способы
заполнения функционального пространства
Само
понятие прямолинейного скелета было предложено в
работе [4], построение которого происходит в результате параллельного движения
всех ребер с постоянной скоростью. Один
из самых распространённых способов построения прямолинейного скелета
основывается на движении всех ребер с постоянной скоростью параллельно самим
себе. Сжатие вершин многоугольника, приводит к
объединению угловых бисекторов, определяющий
прямолинейный скелет. Реализация одного из таких алгоритмов [5] приводится на
рисунке 3а, на котором представлен прямолинейный скелет рассмотренного ранее
контура.
Использование ФВМ принципиально
отличается от классических способов получения прямолинейного скелета.
Использование порожденных М-образов, позволяет получать прямолинейный скелет
без дополнительных алгоритмов распознавания ребер. В таком случае, определение скелета для компьютера заключается в
распознавании разности значений палитры в соседних точках (рис. 3б). Как видно
из полученных результатов оба скелета полностью совпадают.
а) б)
Рис. 3 -
Прямолинейный скелет на основе алгоритма [5] и программное выделение скелета на
М-образе
Помимо этого, использование ФВМ позволяет строить
диаграмму Вороного, являющаяся разбиением плоскости для конечного множества
точек, при котором каждая область разбиения образует множество точек, более
близких к одному из элементов множества S, чем к любому другому элементу
множества. Точки представляют собой
окружности с минимальным радиусом. При использование
линейной системы R-функций (3)
получаем М-образы, которые представляют собой диаграмму Вороного для конечного
числа точек (рис. 4). Геометрически такое представление можно объяснить
переходом в повышенное пространство. Каждая точка, описанная окружностью в
повышенном пространстве, представляет собой гиперболоид. В результате соседние
гиперболоиды при пересечении образуются линии, и при проецировании этих линий
на плоскость, образуется диаграмма Вороного.
Компьютерное выделение ребер диаграммы осуществляется аналогично с
описанным для прямолинейного скелета способом (Рис. 3б). Если сопоставить
цветовую закраску по аналогии построения модели освещения, то для анализа
цветового перехода на ребрах достаточно одного образа . Однако, ребро может располагаться вдоль направления
освещения образа, тем самым, затрудняя его распознавание. В этом случае, на
ортогональном образе это же ребро
будет располагаться поперек направления освещения, и будет отчетливо выделяться
при компьютерной обработке изображения.
а) б)
Рис. 4 - Диаграмма
Вороного для 10 точек на основе М-образов
Количество точек заданного множества может быть ограничено только
габаритным размером функционального пространства, так для массива 1000х1000 без
труда строится диаграмма Вороного на 200 (рис. 5а) и 1000 точек (рис. 5б).
а) 200 точек б) 1000 точек
Рис. 5. Диаграмма Вороного для различного числа точек
Заключение
В данной работе был предложен новый
способ построения прямолинейного скелета и диаграммы Вороного средствами функционально-воксельного моделирования. Данные методы
принципиально отличаются от классических подходов [5], поскольку базируются на
аналитическом способе описания геометрии модели. Помимо этого, предложенное
решение открывает новые возможности к планированию
маршрутов с помощью ФВМ, например, построение полной дорожной карты на основе
диаграммы Вороного [6].
Литература
1.
Толок А.В. Функционально-воксельный
метод в компьютерном моделировании. – Москва.: Физматлит,
2016. – 105 с.
2.
Рвачев
В.Л. Теория R - функций и некоторые
ее приложения. - Киев: Наукова думка, 1982. - 552 с.
3.
Локтев М.А., Толок А.В.
Метод функциональной вокселизации полигональных
объектов на основе математического аппарата R-функций
// Прикладная информатика. 2016. Т. 11, № 1 (61). С. 127-134.
4. Aichholzer O. et al. A novel type of skeleton
for polygons. – Springer Berlin Heidelberg, 1996. – С.
752-761.
5. Felkel, P. Straight
skeleton implementation / P. Felkel, S. Obdrzalek // Proceedings of spring conference on computer
graphics. – Budmerice, Slovakia. – 1998 – P. 210-218.
6. Bhattacharya, P. Roadmap-based
path planning-Using the Voronoi diagram for a
clearance-based shortest path / P. Bhattacharya, M. L. Gavrilova
// IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2008. – Vol. 15. – №. 2. – P. 58-66.