面向通信态势的三维标号生成

传统标绘以二维为基础,在平面上绘制标号再放到三维球上,使得表示复杂联系关系时,贴地存在明显遮挡问题且绘制性能低以及不同高度的空间联系难以表达。本文引入球面细分曲线和贝塞尔曲线,对传统标绘中坐标转换进行修改,采取分割出子线绘制图元的方法,利用子图元模拟网络攻击、电子干扰等真实效果提高视觉辨识,并由de Casteljau算法证明并计算得出三段贝塞尔曲线,加速图元计算过程。新生成的标号能够解决标号贴地遮挡和空间标绘的问题,大大提升贴地绘制效率,使得联系关系态势展示具备实用性。     

多标号学习矢量量化的食用油掺伪检测

为了提高食用油掺伪检测效果,基于食用油的高效液相色谱数据,提出了一个新的多标号学习矢量量化算法(ML-LVQ),并应用于食用油的掺伪检测中。它每次调整两个原型使排序损失的上界最小,并通过元标号分类器确定多标号的数目,从而达到同时优化ranking准则函数和bipartitions准则函数的目的。在9类纯油以及它们的混合油样本的数据集上测试的结果表明,ML-LVQ取得了比改进的AdaBoost.RMH算法更好的性能。     

三维静态军标的实时生成与标绘

三维静态军标的生成与标绘是军事信息可视化系统的重要内容,生成与标绘方法的优劣直接关系到可视化系统的运行效率和执行效果.在现有方法的基础上提出了一种结合实体模型和公告板技术的实时生成与标绘三维静态军标的方法.难点在于将GDI实时生成的二维军标图像经过提出的一种图像算法的处理产生公告板待显示的具有三维效果的军标图像.实验结果表明该方法的三维军标标绘速度快,占用内存空间小,在应用场景中三维军标的战术意义明确,真实感、立体感强,很好地满足了实际可视化系统的需求.     

海战场态势实时三维显示系统研究与实现

针对当前舰载指挥控制系统只能基于二维图形、图标显示战场态势的问题,提出和开发了基于UDP的海战场态势实时三维显示系统,将虚拟现实技术应用到作战指挥控制系统中,用三维视景实时显示战场态势变化过程、战场态势发展以及双方兵力对抗过程。系统对战场实体位置进行了从经纬度坐标到直角坐标的转换,并为战场实体建立了简单的行为模型。为满足实时渲染和实时显示的需要,系统对模型、场景范围、显示方式等都做了优化处理,减少计算量,同时减少对硬件的依赖。     

动态三维树实时仿真设计与实现

简要介绍了国内树木仿真技术的发展现状,介绍了几种常用仿真树型的建模方法,并对他们的特点进行了比较分析.详细介绍了基于SpeedTree几何与图像混合绘制技术的动态三维树木的建模,渲染设计及与3D引擎衔接的方案,并给出了仿真实验数据.当虚拟视景当前视口内树木总量不大于130棵时,视景帧更新率保持30帧/秒以上,能够满足系统实时性要求.动态三维树技术在实时视景仿真系统中的成功应用,大大增强了虚拟战场环境的真实感和训练人员的沉浸感,使虚拟训练更加趋于真实,提高了训练效果.     

三维地形高质量实时矢量叠加绘制

在高低起伏的三维地形上无缝叠加二维矢量数据是三维地理信息系统可视化的必须功能.为了进一步提高矢量纹理的像素有效利用率,减轻走样,提出一种采用多级联的绘制方法来改进传统基于纹理的矢量叠加绘制过程的算法.该算法采用深度剖分和屏幕空间分块2种策略对视域四棱锥进行分割,对子四棱锥内矢量进行级联绘制,并对绘制范围进行调整优化,整个算法过程完整地利用了现代GPU可编程硬件来实现.实验结果表明,文中算法适用于大范围多分辨率地形上的矢量绘制,绘制过程达到了实时,绘制效果令人满意.     

纹理映射技术在三维游戏引擎中的应用

游戏引擎是游戏的心脏,它在后台控制着游戏中各个模块同时有序的工作,渲染模块是游戏引擎中最复杂,也是最能体现游戏效果的模块。纹理映射技术的应用能增强场景绘制的真实感并能提高场景的渲染速度。该文是对三维游戏引擎中的渲染模块的初步研究,首先介绍了三维游戏引擎系统以及纹理映射技术,使用OpenGL图形库实现了大环境天空盒、三维地形的贴图效果、并加入了地面建筑物,再现了真实的三维场景。介绍了纹理映射技术在三维游戏引擎中的应用及作用。     

基于NT的海战场三维地形的生成与实时显示

海战场环境仿真是海军作战模拟的重要内容,逼真的战场环境实时仿真是作战模拟的基础,它为保障、分析、作战评估等试验提供了仿真平台。针对海战场仿真中大规模三维地形的生成与实时显示问题,提出了一种基于VEGA和NT平台的解决方案,讨论了DEM数据的组织及分割、数据格式的转换以生成OpenFlight格式的地形数据,介绍如何把地形数据加入VEGA场景中重新拼接,设置视点参数,最后转换为Fret格式实现实时显示。     

三维模型轻量化技术

针对三维模型数据量增大时加载速度降低且浏览不流畅的问题,在分析Cesium模型格式3DTiles的基础上,提出了一种三维模型轻量化技术。将模型中的纹理图片依据材质和模型网格进行合并,实现正确纹理贴图,降低了DrawCall调用次数;将纹理和顶点进行压缩,降低了纹理图片文件大小;采用Mipmap生成不同分辨率的纹理图片,有利于网络传输;使用LOD和三角面简化技术,逐级降低模型的顶点和三角面数量;根据模型复杂程度,自适应选择八叉树深度,按需加载模型的某一部分,从而降低GPU的渲染数据量,提高三维场景流畅性。基于Cesium平台对三维模型轻量化处理前后的帧速率进行测试,结果表明,三维模型经轻量化处理后帧速率有所提高,达到了三维模型高效加载且浏览流畅的目的。     

面向三维目标的矢量型卷积网络

目前,三维目标识别方法大多基于卷积神经网络,在特征聚合过程中过多使用池化层,导致三维目标的空间信息丢失.针对上述问题,文中提出面向三维目标的矢量型卷积网络,用于完成三维目标的识别.首先,使用曲面多项式拟合网格目标的局部区域.然后,使用聚类算法得出曲面形状卷积核,通过卷积核和目标表面的相似度度量生成结构感知的特征向量,再...     

面向手绘军标图形的旋转自由识别方法

目的在笔式态势标绘应用中,识别手绘点状军标图形面临着图形类别多、图形类别之间相似度高、绘制方向可变等挑战。针对这些困难提出一个面向手绘军标图形的旋转自由识别方案,以识别图形类别和方向角为目标。方法首先通过旋转不变的粗分类缩小候选类别范围,然后估计待识别图形与模板图形间的方向夹角并将二者旋转对齐,最后用细化区分方法识别高相似度的图形类别。采用一种结合图形采样点空间分布和局部方向信息的方向Zernike矩特征描述图形样本,通过匹配方向Zernike矩可实现粗分类和旋转角估计。结果实验结果表明本文方法的分类准确率和角度估计精度均明显优于基于传统Zernike矩的识别方法。结论该方法可有效应用于对在线手绘军标图形进行旋转自由识别的场合。     

虚拟战场环境中地形场景的实时简化技术

三维地形场景实时简化是构建虚拟战场环境中的基本问题,本文论述了一种基于限制四叉树的地形简化算法,实现对规则格网DEM的连续多分辨率表示,结合实时消隐技术,减少场景绘制的三角形数目,提高了大规模DEM地形场景的实时可视化和动态交互的速度。     

On-line modeling for real-time 3D target tracking

Model-based object tracking can provide autonomous mobile robotic systems with real-time 6-dof pose information, for example, enabling them to rendezvous with targets from a particular desired direction. Most existing model-based trackers, however, require the geometric model of the target to be known a priori, which may pose a practical problem in real-world environments. This paper presents a novel 3D modeler capable of building an approximate model of a target object on-line. The proposed technique rapidly constructs a 3D tessellated enveloping mesh and uses projective texture mapping to further model the target object’s surface features. Separation of the target object from background clutter is achieved via customizable interest filters. The resulting real-time object-tracking system was tested extensively via simulations and experiments.     

3D矢量模型切片方案评价方法

针对目前对切片方案的评价只能通过实际成品来事后检验,提出了一种3D矢量模型切片方案的预测评价方法。根据封闭轮廓环点集和工程图文件两种数据类型对3D模型进行重建,并计算扫描路径总长。通过2D逐点连线及3D逐层拉伸技术完全模拟实际的叠层制作过程,得到跟切片方案相对应的具有阶梯效应的可视化模型。实验表明,该方法可对切片数据进行快速3D重建及路长计算,其结果可用于切片方案的预测评价,有效降低了开发成本。     

Streamline embedding for 3D vector field exploration

We propose a new technique for visual exploration of streamlines in 3D vector fields. We construct a map from the space of all streamlines to points in IR(n) based on the preservation of the Hausdorff metric in streamline space. The image of a vector field under this map is a set of 2-manifolds in IR(n) with characteristic geometry and topology. Then standard clustering methods applied to the point sets in IR(n) yield a segmentation of the original vector field. Our approach provides a global analysis of 3D vector fields which incorporates the topological segmentation but yields additional information. In addition to a pure segmentation, the established map provides a natural "parametrization” visualized by the manifolds. We test our approach on a number of synthetic and real-world data sets.     

Support vector machines for 3D object recognition

Support vector machines (SVMs) have been recently proposed as a new technique for pattern recognition. Intuitively, given a set of points which belong to either of two classes, a linear SVM finds the hyperplane leaving the largest possible fraction of points of the same class on the same side, while maximizing the distance of either class from the hyperplane. The hyperplane is determined by a subset of the points of the two classes, named support vectors, and has a number of interesting theoretical properties. In this paper, we use linear SVMs for 3D object recognition. We illustrate the potential of SVMs on a database of 7200 images of 100 different objects. The proposed system does not require feature extraction and performs recognition on images regarded as points of a space of high dimension without estimating pose. The excellent recognition rates achieved in all the performed experiments indicate that SVMs are well-suited for aspect-based recognition