表面彩色AMF模型快速切片算法EI北大核心CSCD

针对现有表面彩色AMF模型切片算法效率问题,为了获取彩色切片位图及二维轮廓信息,提出一种快速的切片算法.首先将模型表面三角形转化为三棱柱,构成表面颜色区域,以提高彩色打印质量;然后利用AMF三角形拓扑关系进行轮廓切片;最后针对AMF三角形颜色的3种表示方法推导出颜色信息坐标公式,使用增量法计算X向扫描线上相邻像素点的颜色信息坐标.实验结果表明,与AMF官方给出的算法相比,该算法显著提高了算法效率.     

快速成型切片数据的优化算法研究

为了能够顺利地进行 STL模型切片轮廓数据的进一步处理 ,提出了对切片数据进行优化处理的算法 .对由于STL模型的缺陷造成切片之后的轮廓信息数据有大量的冗余数据 ,提出了一种冗余数据的滤除算法 ;针对切片轮廓的不封闭 ,给出了有效的修正算法 ;同时给出了对切片轮廓的内外边界进行自动识别的算法 .该算法高效简单 ,提高了后续的数据处理的效率和成型件的加工质量 ,改善了零件成型的加工性能     

低对比度火焰图像增强和分割算法研究

针对火焰与背景对比度不明显情况下的低对比度火焰目标提取问题,提出了一种Retinex和CV(Chan-Vese)模型相结合的火焰图像增强和分割算法。首先在YCb Cr颜色空间利用Retinex算法构造彩色双边滤波器,根据分量Cr和Cb的关系设计对比度调节函数调节像素点亮度,以凸显原图像中火焰明亮、鲜艳的颜色特征,细节信息也更清晰;再通过帧间差分法和建立的火焰颜色模型获取疑似火焰区域,根据该区域所得中心坐标点设置CV模型的初始轮廓曲线,进一步分割得到火焰目标。仿真实验表明:所提算法不但能够提取出简单和复杂背景环境下低对比度火焰图像,而且目标边缘不规则信息保留完整,误分率比已有算法有明显降低,表明了算法的先进性和有效性。     

基于局部简易拓扑结构的STL模型分层算法

为进一步提高3D打印切片效率，该文提出一种基于局部简易拓扑结构的STL模型分层算法。读取STL文件信息，确定模型坐标高度范围；依据高度信息和层切厚度确定每个切片层的高度；对三角形面片按高度进行排序。设计构造一种新型的简易半边数据结构，利用该数据结构对排好序的三角形在每个切片层分组建立并动态维护局部拓扑结构，通过拓扑结构快速得到切片轮廓。此方法不需要建立全局拓扑结构，并缩短了建立分组拓扑结构的时间，实验证明提高了切片的速度和效率。     

多视觉环境下联合多约束的三维目标体重建

提出了一种联合多种约束条件的体元重建方法。首先将场景空间离散为体元,并从多视获取的二维图像中提取目标轮廓信息;其次利用侧影轮廓约束及颜色一致性约束,恢复目标三维信息;针对重建模型存在漂浮体元和毛刺现象,提出加入平滑约束解决该问题;最后提出模型修复算法对模型表面空洞进行填补,解决重建模型空洞问题。实验结果表明,该方法可重建颜色纹理信息准确的目标外形,且模型光滑细腻,表面空洞得到有效填补。     

STL模型切片轮廓数据的修正与优化

STL文件因其简单和通用性好,一直作为快速成型领域的准标准。但是由于其本身的缺陷,造成切片之后的轮廓信息数据有大量的冗余数据甚至错误。该文针对切片轮廓的不封闭,给出了有效的修正算法;通过对轮廓信息中冗余数据的分析,提出了一种冗余数据的滤除算法。该算法高效简单,提高了后续的数据处理的效率和成型件的加工质量,改善了零件成型的加工性能。     

自适应融合颜色和深度信息的人体轮廓跟踪

采用活动轮廓对人体目标建模,提出一 种新的水平集框架下自适应融合RGB-D图像的颜色和深度信息的人体轮廓跟踪方法. 设计了一种基于超像素的局部自适应权重计算方法,自动确定深度信息在水平集演化中的重要性. 基于深度信息的活动轮廓驱动外力包括由边缘生成的梯度向量流和由目标/背景深度模型生成的置信图,基于颜色信息的驱动外力由目标/背景颜色模型生成的置信图,这三种外力通过局部自适应权重融合,驱动活动轮廓向目标的边界演化.为了得到更加精确的目标轮廓和防止误差漂移,基于本文观察到的人体表面在深度图像中的两个特性,提出两个简单但有效的算法对水平集方法得到的结果进行精化调整. 最后,通过实验验证了本文算法的优越性.     

新颖的网格模型压缩算法——网格切片

针对三维(3D)网格模型的存储与网络传输问题,提出一种新颖的三维模型压缩算法。该算法基于对网格模型的切片处理,主要由以下三个步骤组成:切片顶点的计算、切片边界的均匀采样以及对切片所得图像的编码。对于一个给定的三维模型,首先,计算模型的包围盒;然后,沿包围盒长度最长的方向进行切片;同时计算切片与网格模型表面每条边的交点,构成一个多边形,这个多边形即为切片的边界;其次,对切片边界进行均匀的重采样,使每层切片具有相同的顶点数;最后,把每层的顶点坐标转化为极坐标形式,这样,所有层顶点的ρ-坐标以及θ-坐标能分别构成一张图像,原始的三维模型即能由这两张图像表示。这种表示方法具有以下两个明显的优势:第一,降低了数据的维度,有效减少了数据量;第二,具有极大的数据相关性,进一步减少了数据的熵。基于这两个优势,该算法对图像数据进行差值编码以及算术编码,最后得到压缩后的文件。与增量参数细化(IPR)方法相比,在解码模型同等质量的前提下,所提算法的编码效率提高了23%。实验结果表明,所提算法在模型存储和传输应用中能取得很好的压缩效率,有效减少了数据量。     

基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法

针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.

     

基于神经网络与遗传算法的图像轮廓序列匹配技术

切片轮廓图像匹配是实现基于层析图像的逆向工程产品反求的关键技术之一。该文针对经典算法应用于复杂产品样件切片轮廓图像引起的“难匹配”或“误匹配”问题,在建立物体轮廓森林的基础上,应用智能模式识别技术,将切片轮廓视为不同模式,设计一个三层的BP网络,对切片轮廓进行模式划分,并处理多分枝问题,实现轮廓匹配;应用遗传算法优化网络参数,提高算法效率。结合典型算例进行验证,取得了较好效果,该算法具有适应性强、准确性高的优点。     

B样条法建立功能梯度义齿模型技术

为提高STL模型切片效率,节省系统资源,提出STL模型分层邻接排序快速切片算法.采用邻接插入法建立三角形邻接关系,根据三角形各点坐标在切片方向上投影的最大值和最小值反求与此三角形相交的切片平面,并通过分析相邻2个三角形公共边与切片平面的位置关系,按邻接顺序建立交点链表.与已有的基于STL全模型拓扑信息提取的切片算法以及分组矩阵切片算法相比,文中算法不进行整体拓扑信息的提取和三角形的分组排序,而是将三角形顺序关系融合于交点链表中,从而达到节省系统资源、提高切片效率的目的.最后通过对壳体实体切片实例的分析,验证了该算法的可行性和高效性.     

深度图辅助的主动轮廓分割算法

针对由前后背景相似而导致从图像中很难分割出精确图像的问题,以主动轮廓分割方法为基础,结合深度图为辅助,提出了一种新的深度图辅助的基于区域的主动轮廓图像分割方法。首先,使用滤波算法对深度图进行修补,得到较为完善的深度图;然后使用混合高斯模型计算得到彩色图和深度图的置信图;最后使用置信图,计算给定区域中颜色与深度的权重,从而指导分割过程。提出的算法能够正确使用彩色信息和深度信息来指导分割,更准确地实现前后背景的分离。实验结果表明,该方法得到的分割结果较为接近真实情况,提高了图像分割的准确率。     

快速成型系统中自适应的直接切片算法的研究

为了解决CAD模型转换成STL模型时出现误差、均匀切片时加工时间和表面质量难以协调的问题,提出了自适应的直接切片算法.该算法调用商用软件中切片函数对模型直接切片,切片厚度选择采用自适应切片方法.首先求出能够表示模型垂直方向轮廓变化情况的参考曲线,然后在切片时根据参考曲线上各点处切线确定在该处的切片厚度.使用该算法避免了用三角面片逼近CAD模型时的误差,而且根据参考曲线上点的切线决定切片的厚度,不需要试切,在保证模型表面精度的同时提高了成型效率.     

基于GPU加速的轮廓毛发绘制技术

在采用层状纹理切片来表达真实感毛发的方法中,模型轮廓处毛发切片的计算与生成需要耗费很多时间,影响绘制效率。针对此问题,提出一种利用图形处理器（GPU）可编程能力的轮廓毛发快速生成技术。该技术通过为顶点设计一种“边信息”的数据结构,将轮廓边的检测及轮廓毛发切片的生成完全转移到了GPU中进行,从而大大加速了轮廓毛发的处理,提高了真实感毛发的绘制效率。     

基于彩色结构光的自动编码算法

针对光栅投影三维轮廓测量中被测对象所含特性越来越复杂,提取到的细化光栅条纹存在大量断裂,导致细化条纹编码困难的问题,提出了一种基于彩色结构光的自动编码算法。设计了一种新的彩色结构光模型并且给出了其设计原理,实现了一种新的条纹自动编码算法。该算法从投影的彩色结构光栅中提取到带有颜色信息的细化光栅条纹,通过判断条纹最佳相邻的连通区域依次对其每种颜色的细化条纹进行编码,最后利用光栅模型的周期性进行组合编码得到完整图像的条纹编码。仿真实验结果表明：该彩色结构光模型设计简单,条纹自动编码算法的准确率较高,其误差能够降低将近10%,利用得到的条纹编码数据能够重建出较理想的三维点云数据模型。     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

一种利用附加纹理信息进行三维喷绘的方法

针对三维透视投影视图中对三维物体表面纹理直接进行喷绘,以获得复杂纹理图这一计算机图形交互技术这一新问题,研究了一种将纹理图的象素位置信息转换成彩色信息,然后利用纹理映射将纹理坐标连同该点上的颜色值一起传递到与屏幕象素对应的可见点上的方法,其中颜色值依该点处的入射光线方向和表面法向被进一步转换为光强值,而纹理坐标则被解码后还原成与该可见点对应的纹理坐标,被存入信息缓冲器中,供以后使用,通过解码,可根据屏幕点直接得到纹理象素点的坐标,经过算法优化,实现了对三维物体表面纹理的实时喷绘;同时阐述了在三维图象生成技术中使用附加纹理信息的应用实例以及相关定义。     

空地协同机器人目标定位方法

针对空地协同机器人中无人机对地面无人车的实时精准定位问题,提出一种红色双圆型定位标记及标记识别与定位方法。引入颜色分割与轮廓提取相结合的方式,减少提取到的轮廓特征数量,排除背景信息干扰以减少误识别;提出一种圆形轮廓快速检测算法,快速识别目标轮廓并准确定位目标像素坐标和方向;基于针孔相机成像模型,根据目标像素坐标和方向,估计出目标在机体坐标系下三维坐标和偏航角。实验结果表明,无人机与地面无人车相对高度1.5 m时,该方法在[x]轴和[y]轴方向定位误差分别为3.9 mm和3.6 mm,每帧图像平均处理耗时为11.6 ms,优于基于核相关滤波的识别定位方法的13.3 mm、14.3 mm和56.3 ms。该方法与无人机控制相结合,可以实现无人机协同跟踪与自主降落功能,提升空地协同机器人作业效率,具有显著的工程意义。     

基于模糊连接度的交互式活动轮廓模型

由于活动轮廓模型能量函数是非凸的,图像分割的结果易于陷入局部最优.为了克服该问题,提出一种基于凸活动轮廓模型的交互式彩色图像分割方法.该方法的新能量函数不仅充分利用边缘信息和颜色信息,还包含一种新定义的空间位置信息.通过模糊连接度构造空间位置信息,将其自适应地融合到活动轮廓模型中.在数值优化过程中,采用分裂Bregman方法获得新模型的全局最优解.针对多幅彩色自然图像作对比实验,结果表明新方法能够准确、快速地得到理想的分割结果.     

彩色漫画轮廓提取研究

结合漫画图像的用色特点,提出一种彩色漫画图像的轮廓提取方法。对彩色漫画图像根据其颜色信息进行区域的划分,并利用彩色形态学方法进行边缘检测,两者相结合消除噪声和提取出目标轮廓。实验结果表明该算法对彩色漫画轮廓提取效果明显,并能更好地抑制噪声。