闭合数字曲线的多项式递归拟合

在数字曲线拟合的各种方法中,常见的用作拟合基元的曲线有B样条、贝塞尔曲线等。与这些曲线相比,二次多项式曲线具有形式简单、计算方便等特点。但二次多项式只能拟合X坐标与Y坐标之间成函数关系的点序列,无法拟合闭合曲线。因此,论文提出了一种基于曲线分解的拟合方法,该方法首先将闭合曲线在X方向和Y方向上进行分解,得到两个一维离散函数,然后用二次多项式分别对这两个离散函数进行递归拟合,直到满足一定的精度要求为止。最后实验表明,该方法与现有拟合算法相比,具有精度高、计算量小等特点。     

拟合任意空间曲面的三角函数方法

在ＣＡＧＤ中，曲线曲面拟合一般采用多项式作为基函数，而本文提出一种基于三角函数的拟合方法，它具有Ｂ样条的主要优点，并达到了Ｃ＾３连续性，而三次Ｂ样条只能达到Ｃ＾２，它还解决了多项式不能描述椭圆的问题，因此，这一方法适用于自由曲线曲面的设计。本文还结合实例说明了用此方法进行造型设计的技术。     

跟踪目标的快速椭圆拟合方法

提出一种基于最小外包矩形的快速椭圆拟合方法 ,该方法利用最小二乘法获得目标的最小外包矩形框,再求取外包矩形框的内切椭圆,该椭圆能有效反映目标的大部分运动信息。本文对该方法进行了目标拟合的有效性和实效性实验分析。分析表明,本算法得到的拟合椭圆内背景像素比例(Background Pixel Raito,BPR)相比于传统的矩形框和经典的Khachiyan椭圆拟合方法有了显著的下降,且拟合方法无需迭代运算,拟合速度仅次于传统的矩形框,比经典的Khachiyan椭圆拟合方法快3倍。本算法对于实时目标跟踪应用具有很好的应用价值。     

AutoCAD实体造型误差分析与补偿方法

本文对ＡＭＥ造型过程的由二维带维度的构造三维实体所产生的误差进行了分析，并且尝试性地采用最小二乘法任意次方程拟合出误差曲线，在大量作图的基础上求解了圆，椭圆，圆弧拟合曲线构造实体过程中最小二乘四次误差方程，绘制了误差曲线，采用误差补偿法，使误差减小３－１０倍，基本上能满足实体造型的需要。     

基于多值样条拟合曲线搜索的医学图像分割

针对肾组织切片图像的复杂特点,提出了一种基于拟合曲线搜索的肾小球分割方法,克服了边界增强方法中由于边界大量缺损而导致的肾小球区域提取不全的困难。首先在小波低频区域使用LOG滤波器获得含噪声较少的边界二值图像,在该二值图像中采用三次样条拟合方法构造闭合曲线,然后通过遗传算法在小波构造的低分辨率图像中搜索边界的最佳拟合曲线,在高分辨率图像中对该曲线进行精细化调整。实践证明了这一方法的正确性和有效性。     

基于OpenCV的图像椭圆特征识别与定位研究

面向平板零件上螺纹孔的识别定位需求,基于开源计算机视觉库OpenCV进行椭圆特征的识别与定位研究。采用Canny边缘检测算法提取图像边缘信息,对边缘图像通过轮廓检索得到单一的连续轮廓,并对得到的每一条连续轮廓进行椭圆拟合。研究给出一种评价轮廓与所拟合椭圆误差的计算方法,以此误差为准则实现非椭圆特征的剔除。进一步针对螺纹孔形成的相套椭圆特征,采用聚类筛选的方法得到螺纹孔对应的内环椭圆特征,从而实现了板上螺纹孔的识别与定位。     

基于莱特准则的椭圆拟合优化算法

普遍使用的代数距离最小的最小二乘（LS）椭圆拟合算法简单、易实现,但对样本点无选择,导致拟合结果易受误差点影响,拟合不准确。针对此特性,提出了一种基于莱特准则的椭圆拟合优化算法。首先,由代数距离最小的LS法对待拟合曲线进行椭圆拟合;其次,将待拟合曲线上的点与LS法拟合的椭圆的代数距离作为样本点集,在验证该样本点集服从正态分布的情况下,采用莱特准则,将样本点中值大于|3σ|的点判定为野值并剔除,进行多次拟合,直至样本点中无野值;最后,得到椭圆最优拟合结果。仿真实验结果表明,优化算法的拟合误差在1.0%以下,相比同条件下的LS法,其拟合精度至少提高2个百分点。优化算法的仿真结果与其在香烟圆度在线检测中的实际应用验证了此算法的有效性。     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一。文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面．所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合。通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性。     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一.文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面,所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合.通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性.     

一种简单的二次B样条曲线拟合算法

针对双圆弧拟合算法绘制一条B样条曲线,需要反复多次计算各坐标分量的3次多项式,计算量大,绘制拟合速度极慢,难以满足实际需要等情况,该算法提出了一种简单的二次B样条曲线拟合算法,该算法提高了B样条曲线的绘制速度,有效地解决了4个点以上控制点的拟合问题。     

一种改进的激光光斑中心检测算法在路基沉降测量中的实现

通过检测激光光斑中心位置偏移的方法来监测路基沉降,是一种便携易布设的方法。而激光光斑中心的检测可以使用重心法、圆拟合、椭圆拟合、高斯曲面拟合。采用重心法运算简单精度低,而采用拟合法精度更高,由于光轴与靶面间存在夹角,光斑更近似看作一椭圆,应用椭圆拟合,辅之以亚像素精度分割,Canny边缘提取后获得了较为理想的沉降监测精度。     

八心圆弧拟合椭圆误差的理论解析及最优解及最优解

在数控加工领域,由于加工刀具一般采用的是球刀,因此在加工非圆的曲面时采 用的是用圆弧拟合的方法转换成圆弧加工,理论拟合精度决定了加工误差;圆弧拟合椭圆有无 数解,针对八心圆弧拟合椭圆没有准确的误差算法导致拟合椭圆的精度较模糊这一问题,根据 图形学理论提出了等差拟合弧的概念,确定了八心圆弧拟合椭圆的定解区间,导出了拟合椭圆 的八心圆弧法向误差超越方程解析式,并用二分法求解,在AutoCAD 环境下应用Visual LISP 语言编程,求解出根据法向误差确定八心圆弧拟合椭圆的最小误差带,从而确定八心圆弧拟合 椭圆的最优解,使八心圆弧是否可以拟合给定形状公差的椭圆有了准确的判断依据。     

视觉测量中环状编码标记点检测与识别方法

针对视觉测量中环状编码标记点检测识别易受成像角度、光照等因素影响的问题,提出了一种基于编码环采样的解码识别方法.使用Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像轮廓结构信息,基于尺寸和形状约束,滤除非标记点轮廓;使用Otsu算法进一步提取标记点边缘环状邻域,通过最小二乘椭圆拟合求解椭圆参数,通过椭圆参数约束,再次滤除非标...     

基于非线性最小二乘原理的原木端面识别算法

为了更好地进行原木端面识别,研究了一种基于非线性最小二乘原理的椭圆拟合算法。椭圆拟合的精度在很大程度上受初始值的影响,该方法通过对目标图像的边界点进行距离计算,得到了适当的初始值;之后运用最小二乘原理,计算边界点到拟合椭圆之间欧式距离的最小值,确定最优拟合椭圆的长短轴参数。实验结果表明,提出的算法在原木端面的识别中,具有良好的拟合精度和适用性。     

正交几何椭圆拟合与代数拟合及椭圆定义的迭代拟合的比较分析

通过把正交几何椭圆拟合与代数拟合和椭圆定义的迭代拟合进行比较分析,考虑到原有拟合存在的缺陷,充分应用正交的概念及最小二乘法(LS)原理和方法的优点,对椭圆进行正交的几何拟合。实验表明,正交几何拟合很好地弥补了其它拟合方法的缺陷,取得良好的效果。     

基于图像矩的驾驶员面部椭圆拟合定位

基于人脸类似椭圆的特性,提出一种基于图像矩的驾驶员面部椭圆拟合定位方法.该方法利用肤色信息对驾驶室采集的彩色图像在颜色空间进行快速分割的基础上,利用图像矩拟合驾驶员面部椭圆,从而准确的定位跟踪驾驶员的位置,有效的降低了驾驶室的复杂背景、驾驶员各种面部姿态、表情对人脸检测定位的影响,同时也避免了常用椭圆拟合方法计算量大的不足.实验与仿真表明该方法具有快速、稳健和姿态不敏感的特性.     

工业CT图像管道拟合

研究了工业CT图像序列中工件内部管道的拟合方法。在利用Facet模型提取管道边缘的基础上,将三维圆柱面、椭圆柱面管道的拟合转化为中心轴截面上的二维轮廓曲线圆、椭圆的拟合,与传统的三维曲面拟合相比,效率更高。通过对实际的发动机工业CT图像进行实验,结果表明该方法可以较准确地获取工件内部管道的几何参数,为基于工业CT的逆向工程打下基础。     

DXF文件的椭圆(弧)曲线拟合算法的设计与实现

现有的基于微机开发的数控加工系统都是人工调试完成后加载运行的.为了能够依据AutoCAD绘图系统提供的信息自动生成数控加工代码,对基于PMAC卡的数控加工代码生成以及动态在线监测系统研制过程中遇到的问题进行了研究.重点说明了如何利用DXF文件中的参数进行椭圆(弧)曲线拟合,详细介绍了椭圆(弧)曲线拟合算法的实现.比较结果进一步验证了该算法的正确性和有效性,为后续的工作奠定了基础.     

椭圆拟合的非线性最小二乘方法

为了在图像中确定椭圆目标精确的位置和边界,提出了一种基于非线性最小二乘的椭圆拟合方法。该方法在得到目标边界点的基础上,通过最小化拟合椭圆与边界点之间的欧氏距离,确定出由椭圆中心坐标、长半轴和短半轴长度、旋转角度共5个参数定义的椭圆,使得这一椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。在实际应用中,特别是人眼图像的瞳孔提取中,这种方法能够排除反光、睫毛、眼皮等的干扰,得到较为精确的瞳孔位置和边界。仿真实验和实际数据计算的结果表明,提出的方法有良好的准确性和鲁棒性。