离散微分几何

课程链接:GAMES102几何建模与处理
课程讲师:刘利刚
微信公众号:AlbertLiDesign
Github实现(C#):https://github.com/AlbertLiDesign/ALDGP

三角网格的理解

图1. 网格的两种观点

三角网格有两个观点,第一个观点是说,点是从曲面上采样的,我们把曲面上相邻的点连成三角形,就构成一张水密的分片线性的表达,所以它是对原曲面的逼近,每个三角形都是一张平面,所以它是一种分片线性的表达。所以从曲面的逼近来看,网格是一个更简单的,低次的曲面,只有C^0连续,它是用一个分片线性逼近函数去逼近一个光滑曲面,如果从泰勒展开的角度也可以看作是网格点处的一阶展开,用局部的平面片去逼近了原来的曲面,也可以把它叫做离散曲面。

另一个观点是认为,网格本质上是一个图(Graph),它只是有一些线和点构成的一张图,就如同我们在数据结构中学到的图结构。我们先从平面上得到一个平面图,然后再把点映射到空间中的某个位置,在拓扑学中叫提升(lifting),即拓扑结构不变,只是把顶点的位置从二维平面变到三维空间,只要有一个函数能把这些点映射到空间,就能形成一张复杂的曲面,所以网格本质上是二维图的空间映射,因此它本质上是二维流形,可以看作是拓扑学中从低维到高维的嵌入(提升),二维平面图可以看作是一个参数域,通过参数化变到空间中的曲面。

网格的数据结构

要想理解三角网格的结构,要理解什么是图结构。图结构由顶点和边组成,生活中有很多的用处,比如我们可以把城市道路看作是边,把十字路口看作是节点,那么就能得到一个城市地图的抽象,去找从一个节点到另外一个节点的最短路径就可以利用图中的算法,这也就是生活中经常使用的导航。

网格的表示可以写成G={V,E,F},这里V是顶点集合,E是边集合,F是多边形集合,对于三角网格,F表达的就是三角形集合,任意多边形网格都可以转化成三角网格。需要注意的是,已知顶点集合和边集合(或面集合)可以推出另一个集合,OBJ是最简单的网格表示格式,其表示方法如下

v 1.0 0.0 0.0
v 0.0 1.0 0.0
v 0.0 -1.0 0.0
v 0.0 0.0 1.0
f 1 2 3
f 1 4 2
f 3 2 4
f 1 3 4

只存储了顶点信息和面的信息,v表示顶点,后面的三个浮点数为三维空间中的坐标,f表示面,后面的三个正数表示由第几号顶点构成的三角形。例如f 1 2 3表示由第1、2、3号顶点构成了一张三角面片。由顶点信息和面信息我们就可以推出边的信息,只需要对去除重复的边即可。给定顶点坐标和边的连接关系,也可以推出面的信息,只需要去访问与一条边相邻的边即可,如此循环下去最后会找回到自身,一张面也就得到了。给定边集合和面集合无法推出顶点信息,因为它们都是拓扑信息,缺乏几何信息。

非流形结构

图2. a. 非流形边。b.非流形点。c.非流形点。

对于一个曲面上的任意一点,它的无穷小邻域拓扑同胚于一个小平面,如果不是一个小平面,那么它就是非流形。例如图2(b),如果我们沿着中间的顶点画一个圈会发现交于两个小平面,因此这个点是一个非流形顶点,其他同理。非流形结构很麻烦,在大多数的几何处理都不讨论非流形结构,微分几何讨论的是流形结构,故非流形结构不在本课程的讨论范围中。

三角网格编程初步

一些对三角网格复杂的操作离不开图的数据结构,在这里我们介绍一种常用的数据结构——半边数据结构(Half-edge data structure)。半边数据结构的思想是把一条边变成两条半边,它是以边为中心的存储,半边会存储它的末顶点、它的下一条半边以及它的面,网上能找到很多关于半边数据结构的介绍。半边数据结构的目的是提高点线面的查询或增删改操作的效率

图3. 半边数据结构

下面是一个半边数据结构,一条半边(图3中的红色半边)存储了一个顶点(半边指向的末顶点),它的另外一条半边(方向相反的opposite halfedge),它所指向的面(指向的incident facet)以及它的下一条半边(next halfedge);一个顶点只需要存储它的顶点以及它所在的半边即可;一张面仅需要存储一条半边。

struct HE_edge
{
    HE_vert* vert;
    HE_edge* pair;
    HE_face* face;
    HE_edge* next;
};
struct HE_vert
{
    float x;
    float y;
    float z;
    HE_edge* edge;
};
struct HE_face
{
    HE_edge8 edge;
};

那么对于这样的结构,我们是否能够很快速地找到所需要的信息呢?答案是肯定的。

  • 由一条半边找两个顶点:半边已存储末顶点可以直接访问,而它的相反半边的末顶点其实就是它自身的始顶点,因此查找始顶点只需要访问该半边的相反半边(pair)的末顶点即可。
  • 由一条半边找两邻面:半边已存储它所在的面,同理,要想找到它的另一个邻面,可以直接访问它的相反半边存储的邻面即可。
  • 由一张面找所有半边:面已经存储一条半边,我们只需要不断地寻找这条半边的下一条半边,直到回到它自身,即可找到面内所有半边。
  • 由顶点找所有半边:顶点已存储一条半边,我们找它的相反半边的next即可找到所有经过该顶点的半边。

代码如下:

// 由边找两顶点及两邻面
HE_vert* vert1 = edge->vert; // 末顶点
HE_vert* vert2 = edge->pair->vert; // 始顶点

HE_face* face1 = edge->face; //半边所在的面
HE_face* face2 = edge->pair->face; // 半边相邻的面

// 由面找其所有半边
HE_edge* edge = face->edge // 找到一张面的半边

do
{
    // do something with edge
    edge = edge->next;
}
while(edge != face->edge)

// 由顶点找其所有半边
HE_edge* edge = vert->edge;

do
{
    edge = edge->pair->next;
}
while(edge != vert->edge)

常用的几何处理库有:CGAL、Libigl、Meshlab、OpenMesh、PCL(Point Cloud Library)、TriMesh、DGtal等等。

曲线曲面的微分几何

曲线的微分几何

如图4,给定一条曲线C(u),上面有一个点p,这里的曲线是一条光滑的参数型曲线,例如我们前面学过的贝塞尔曲线。

图4. 给定的参数曲线

那么能得到下面的表达式(三维情况),
p=C\left(u_{0}\right)=\left\{\begin{array}{l} x=x\left(u_{0}\right) \\ y=y\left(u_{0}\right) \\ z=z\left(u_{0}\right) \end{array}\right.

那么在这个点处求导,

图5. p点处的切向

我们知道对向量的求导、求积都是对分量的求导、求积,然后就变成了一个向量C_u,可以证明这个向量与曲线相切,切点为p
C_{u}=\frac{\partial C(u)}{\partial u}=\left(\begin{array}{l} x^{\prime}(u) \\ y^{\prime}(u) \\ z^{\prime}(u) \end{array}\right)

图6. p点处的TNB平面

在微分几何里面我们还定义了C_{u}关于u的导数C_{uu}(即二阶导数),可以证明C_{uu}C_{u}不是同向的,把它们两个做叉积就可以得到另外一个方向BB被称为从法,将BC_u再做叉乘,就能得到法向N。由于C_u就是切向所以我们记为T,这里我们会发现,TBN构成了一个互相垂直的直角坐标系,并且遵循右手系,在微分几何里成为Frent frame。我们说,如果一个点非退化,那么这个点处的切线、从法和法相就构成了一个正交的Frent标架。法相就是垂直于切线方向,从法则是指向屏幕里面,如果是空间曲线,我们可以通过找法向与切向构成的平面,再求该平面的法向即是从法。

图7. p点处的曲率

微分几何中还有一个概念叫曲率\kappa,曲率是曲线在该点处弯曲程度的度量,是它的密切圆(osculating circle,也叫曲率圆)的半径的倒数。曲率越大,曲率圆越小,表示它弯的很厉害,直线的曲率为0,曲率半径无穷大。

曲率可以通过一些推导来计算,如下图所示

图8. 曲率计算

需要注意的是,曲率与参数化是无关的,也就是说它是曲线的本身属性,即曲线的形状由每个点的曲率所唯一确定,但是相差一个刚性变换,即弯曲的方向可能不同。所以曲率是刻画曲线的几何本身不变量

曲面的微分几何

图9. 点p在曲面上的切向

曲面的微分几何会稍微复杂一点,如图9给出的一张曲面,给定点p,在三维中的曲面是二维流形,因此p的坐标是双参数的,这里用(u_0,v_0)表示。由于它有两个参数,因此要对两个分量进行偏导,有

S(u, v)=\left(\begin{array}{l} x(u, v) \\ y(u, v) \\ z(u, v) \end{array}\right)

图10. 点p处的切平面

分别对u, v进行偏导后得到两个向量,这两个向量一定是不共线的,因此就可以张成一张平面,叫做切平面,切平面上过p点的任何一条线都与曲面有唯一交点,且都是曲面的切线。切平面上有无数条切线,因此切线只有在给定的方向下才有意义。

图11. 点p处的法向

有了切平面,我们就能求出点p的法向,即S_uS_v的叉积,这就得到了曲面在p点处的法向。需要注意的是求得的法向要做归一化处理,即||N|| = 1

图12. N与T构成的平面与曲面交于一条平面曲线

我们以N和某一切向T够成一个平面,该平面会与曲面有一条交线,即图12中的黑色曲线,这条曲线就是一条平面曲线,有了平面曲线就可以定义它的一些参数,例如曲率,这个曲率就叫做方向曲率,它是随着方向变化而变化的。可以想象,如果这个NT构成的平面,以N为转轴旋转,那么就能得到无穷多条交线,那么就会有无穷多个曲率,所以在空间中讨论切向和曲率都是要指定方向的。

主曲率、高斯曲率与平均曲率

可以证明的是,在过曲面上一点的无穷多的曲率中,有两个方向的曲率至关重要,一个是最大曲率\kappa _1,一个是最小曲率\kappa _2并且这两个曲率的方向是相互垂直的,对任意曲面都成立,它们成为主曲率。找到了两个主曲率了,根据欧拉公式,其他方向的曲率可以表示为这两个主曲率的线性组合,并且组合系数相加刚好为1,即
\kappa = \kappa_1 cos^2\theta + \kappa _2 sin^2\theta
\theta是该方向曲率与\kappa _1所构成的夹角。

图13. 最小曲率与最大曲率的可视化

图13展示了最小曲率和最大曲率的可视化,可以看到这两个曲率是相互正交的。

由这两个主曲率也可以定义其他的曲率,其中比较重要的曲率是高斯曲率,高斯曲率就是两个主曲率的乘积,
\kappa = \kappa_1 \kappa_2

图14. 可展曲面

高斯曲率也用来度量曲面的弯曲程度,它是一个等距变换不变量,即当曲面发生变形时,只要两点间的距离不发生改变,那么它就不会变。例如用一张纸,把它卷成一个圆柱或圆锥,这个纸上的度量都不会变化,仅做了弯曲。一个平面的高斯曲率,任何方向都是直线,所以高斯曲率为0,除此之外,圆柱和圆锥可以由平面卷起来而成,并没有发生撕裂和挤压,因此可以证明,圆锥和圆柱上的每个点的高斯曲率一定为0。反过来我们说,处处高斯曲率为0的曲面,即通过等距变换可以变成一个平面,那么它就被称为可展曲面。可展曲面可以被展成平面,并过程中不发生任何撕裂、挤压、变形。值得注意的是,还有一种可展曲面叫切线面,即一条空间曲线所有的切线所构造出的曲面,如图14所示。

还有另外一个曲率是平均曲率,即两个曲率的算术平均,

\kappa = \frac{\kappa_1 + \kappa_2}{2}

它也有一种特殊的性质,处处平均曲率为0的曲面叫做极小曲面,极小曲面的面积最小,例如生活中的肥皂泡。

在微分几何中还有一些概念,例如椭球点(elliptic),抛物点(parabolic)和双曲点(也叫马鞍点,hyperbolic)。椭球点的两个主曲率都大于0,抛物点是指最大主曲率大于0,最小主曲率等于0的点,双曲点的最大主曲率大于0,最小主曲率小于0极小曲面上的所有点都是马鞍点。除此之外,对于球上一点,它的两个主曲率都相等且均大于0,平面上的两个主曲率都为0

图15. 微分几何中的各向同性与各向异性

离散微分几何

微分几何是研究光滑曲面上一个无穷小邻域的微分属性,例如导数、曲率等性质。那么如何研究三角网格曲面呢?三角网格是分段的平面,即分片平面,对于一个三角网格上的顶点,它的邻域三角形不一定共面,那么曲面在这一点只有C^0连续,不光滑就不可微,不可微就没法去讨论它的微分属性,但是我们又知道,这些点是从一个光滑曲面上采样过来的点,那么它原本的曲面一定有它的微分属性,我们希望从采样点去估计出原曲面的微分属性。

图16. 三角网格

法向估计

对于三角网格上一点,有若干个三角面与该点相邻,每张网格面都是平面且有各自的法向,那么该点的法向该如何定义的?一个简单的想法是直接将相邻面片的法向平均来得到,即顶点法向等于于它相邻的三角面的法向的平均(离散逼近)。当然也可以通过相邻的网格面来拟合出一张光滑曲面,再用光滑曲面的法向来近似它(连续逼近)。因此就有了两种方法论。

图17. 连续逼近和离散逼近

连续逼近在早点有很多paper做过相关研究,我们更关心的是能否用离散方法来逼近它。上面说到可以用这个点周围的面片的法向来平均,但是每个三角形都不一样,因此需要加权平均,于是衍生出了各种加权的方法,例如面积权和顶点夹角权。

曲率估计

图18. 离散网格的平均曲率计算

我们最关心的是曲率计算,这里主要给出结论,在计算曲率时我们使用Laplace-Beltrami定理来计算一个点的曲率,即对于顶点的1-邻域(1-ring,即与该点相邻的一圈网格面),取过该点的某一边相对的两个三角形的夹角\alpha\beta的余切和作为权重,最后再除以一邻域的Voronoi面积的两倍,即可近似出这个点的平均曲率。

图19. 离散网格的高斯曲率计算

同样,高斯曲率也可以有Gauss-Bonnet定理推导出,即一个点的高斯曲率等于2\pi减去三角形在过该点的角的和再除以Voronoi面积。

图20. 高斯曲率的可视化

图20展示了高斯曲率的可视化,可以看到突出的部位高斯曲率会很大,接近平面的部位高斯曲率就会很小,越平的地方高斯曲率越小。

极小曲面

图21. 极小曲面的例子
图22. 极小曲面的例子
图23. 极小曲面的例子
图24. 建筑中的极小曲面
图25. 建筑中的极小曲面

前面提到,极小曲面就是平均曲率处处为0的曲面,它的每个点都是马鞍点,即两个主曲率一正一负。在实际应用中,建筑学中会用的比较多,屋顶使用极小曲面,由于它的面积最小,因此能够起到省材料的作用,其次,由于每个点都是马鞍点,即一个方向是向下弯另一个方向是向上翘,当下雨下雪时,水会顺着凹的方向流出,就不容易形成积水。因此有很多建筑的屋顶采用了极小曲面设计。

图26. 极小曲面及平均曲率流

上文我们提到了极小曲面的近似求解,即网格点与它1-邻域的重心。单独把1-邻域拿出来看,如图27所示,我们构造一个由点P出发指向它的1-邻域重心的向量L,我们让点P沿着L运动,对于任意开放网格,让每个点沿着各自的L运动迭代,即可得到一张极小曲面(注意要迭代地移动,每次移动\lambda = 0.1即可,不能直接移过去,不然很难收敛)。

图27. 拉普拉斯算子
图28. 离散平均曲率流

因此可以归纳出离散极小曲面的局部迭代法,如图29所示

图29. 离散极小曲面的局部迭代法

前提是输入的曲面必须是开放的曲面,边界点保持固定,如果是封闭曲面那么该曲面会坍缩。另外,上述使用的拉普拉斯算子是均匀拉普拉斯算子,这可能会造成网格面自交,使用余切拉普拉斯算子能够避免这一情况。

图30. 极小曲面局部迭代法的效果
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