Delaunay三角剖分的快速重建算法

本文描述了一种Delaunay三角剖分的快速重建算法,用以节省三角网格存储和传输时间.该算法既可以在基于均匀网格的Delaunay三角化过程中,直接生成点集序列,也可以推广到其他Delaunay三角剖分方法的输出结果,在O(n)的时间内生成点集序列.简单遍历这个点集序列就可以在O(n)的时间内重建Delaunay三角剖分.与以前的算法相比,该算法具有重建操作简单、执行速度快、拓扑信息完全隐藏在点集序列中、不需要增量插入操作等特点.     

基于半边数据结构的逐点插入Delaunay三角剖分算法

目的 根据传统的三角剖分算法,提出一种基于半边数据结构的逐点插入Delaunay三角剖分算法,提高三角网的构网效率.方法 在逐点插入Delaunay三角剖分算法中引入半边数据结构,在半边数据结构基础上定义Dart三元组,并为Dart三元组定义一组拓扑和几何操作,实现基于半边数据结构的逐点插入Delaunay三角剖分算法.结果 结合随机生成数据,通过实验结果 比较,证明基于半边数据结构的逐点插入Delaunay三角剖分算法具有较好的执行效率,并且随着点个数的增多,这种优势越加明显.结论 半边数据结构及其拓扑和几何操作能够较好地适应Delaunay三角剖分,提高了构网效率.     

具有随机位移的多帧图像超分辨重建快速算法

常用的多帧图像超分辨重建算法大都基于图像恢复原理,因此计算量大,难以在线实时实现．为此,针对稀疏采样以及具有随机位移情况下的多帧图像超分辨重建问题,提出了三种融合重建快速算法,即邻域组合插值(NCI)方法、邻域扩展插值(NEI)方法以及全局双向线性插值(GTDLI)方法．仿真实验结果表明了三种算法的有效性,而且相对于经典的图像超分辨重建算法具有明显的速度优势．最后通过分析分别给出了三种算法所适合的应用场合．     

改进Delaunay三角剖分算法

针对传统Delaunay算法对非凸三维曲面剖分结果不理想,提出了基于凸划分的改进Delaunay三角剖分算法．研究了复杂曲面剖分的特性,定义了非凸集合凸划分定理,对任意曲面相对投影平面进行划分．利用一组正交平面对任意复杂曲面的划分,通过变换域对曲面进行了Delaunay三角剖分．实验结果表明,改进算法能够在正交平面对头面数据集合进行正确凸划分,在投影平面改进Delaunay三角剖分结果正确,鲁棒性明显增强,并与理论分析一致,验证了改进算法的正确性和有效性．     

微扫描红外成像超分辨重建

为了通过低分辨率红外探测器获取高质量的图像信息,对基于微扫描成像的序列图像获取方法和超分辨图像重建算法进行了研究。首先,阐述了微扫描红外成像系统工作模式和软硬件构成。然后,提出了一种基于电机驱动的光学微扫描序列图像获取方法。最后,提出了一种基于字典学习的凸集投影算法用于超分辨图像重建。采用数值仿真和实际拍摄两种方式来验证本文算法的有效性,结果均表明本文方法能够有效地重建图像边缘细节并对噪声有较好的抑制作用。     

基于MMSE-T的合成孔径雷达图像超分辨率重建

针对雷达目标图像,提出一种基于阈值最小均方误差（MMSE-T）的超分辨率重建方法,并对其性能进行了分析、比较和评估.介绍和分析了雷达成像模型及常用的超分辨方法.以及MMSE-T改进算法及其具体实现方法.以MSTAR合成孔径雷达（SAR）实测图像为例,给出其超分辨结果,同时基于输出信噪比（SNR）指标,对其性能进行了比较与评估.实验表明：MMSE-T超分辨率方法在无须事先已知原始场景先验知识的情况下,可实现对原始场景的准确重建,同时具有较好的噪声抑制作用,可用于高分辨率一维距离像、合成孔径雷达、逆合成孔径雷达及实波束成像等雷达图像目标信息的开发.     

基于Crust算法的虚拟人台重建

对三维人体扫描数据进行精简处理并依据关键点提取半身人台数据.利用Voronoi图和Delaunay三角剖分的性质,在Matlab的平台上实现了经典的Crust曲面重建算法并得到基于真实人体的三维个性化人台模型.本文的建模方法便捷、准确,为建立大量个性化人台模型奠定了基础.     

基于OpenInventor的空间数据三角网重建

根据测量得到的空间数据在计算机软件平台上直观再现数据所代表的物理意义.针对计算几何中的Delaunay三角网格剖分算法,对空间数据的大地投影点构建Delaunay三角网,利用三维图形软件开发包OpenInventor实现对空间位置属性值(转化为高度或颜色)进行三维动态显示,通过数学建模在计算机软件VC忡平台上实现图像重建.     

基于克里金和三角剖分联合的数据网格化方法研究

在物化探数据网格化插值计算中,常采用克里金法和三角剖分法。克里金法通过区域限制范围内进行无偏和方差最优估计区域化空间变量取值,可对无数据边界区域进行插值,但异常有位移和弱化现象;三角剖分法利用最小内角最大准则进行Delaunay三角剖分,形成三角形不规则网络TIN(Triangulated Irregular Network),并通过线性插值的方式进行数据网格化,由于保留了原始数据,异常位置准确且无位移,但对于无数据的边界区域无法插值。本文融合克里金法和三角剖分法的优点,采用克里金法进行无偏最优插值,利用Delaunay三角剖分形成三角不规则网络,通过对三角不规则网络等值线追踪绘制等值线。最后利用一组极化率数据进行了对比验证,该方法绘制的等值线图,四周空白区域得到了插值填充,5个原始极值点得到了完整保留。结论表明,该方法既能对无数据区域进行插值,又能保证极值点大小不弱化、位置不偏移,是提高物化探成果精度的有效手段。     

二维Voronoi图删除任意生成点算法研究

针对Voronoi图与Delaunay三角网具有的对偶特性,提出一种二维Voronoi图任意点删除网络更新算法.利用具有拓扑关系的双向链表三角网搜索影响多边形区域,以凸耳消元法为工具重新剖分影响域多边形,通过连接剖分后的三角网中相邻Delaunay三角形外接圆圆心,实现二维Voronoi图的重构.与其它方法相比,该方法具有操作简单、容易理解、计算效率高的优点.     

基于改进BEMD的视频镜头转场检测算法研究

对二维经验模式分解(BEMD)算法进行了改进,采用限定域的Delaunay三角剖分和三次插值得到极大值和极小值包络面,用基于限邻域经验模式分解(NLEMD),即通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分解,给出了图像BEMD分解后内蕴模函数(I MF)1和2的Hilbert谱,以I MF2的瞬时振幅作为图像的特征向量,计算镜头转场中图像序列帧特征向量间的欧式距离。采用大量的视频镜头转场的样本进行实验,结果表明,剪切镜头查准率和查全率皆为98%;渐变镜头查准率86.4%,查全率87.6%。     

改进轮廓波变换的ISAR信号超分辨成像方法

为了克服由于实测数据有限、逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低的问题,提出了一种基于改进轮廓波变换(CT)的ISAR回波信号超分辨成像方法.该方法首先采用非下采样的轮廓波分解来实现信号不变尺度下不同方向的高频成分提取;然后将不同方向的高频信息与原始回波信息一同构建为CT变换的分解层;最后借助轮廓波重构变换技术实现ISAR回波信号的尺度拓展,进而实现超分辨成像.与用插值方法进行信号尺度拓展后成像相比,该方法更能反映空中目标雅克42型飞机雷达图像细节信息,提高成像质量,从而验证了该方法的有效性.     

利用DT-GrowCut的MSTAR SAR图像自动分割技术

结合Delaunay三角剖分理论,提出了一种DT-Growcut全自动SAR雷达图像分割技术.首先将MSTAR数据图像进行Delaunay三角剖分.由于背景噪声是随机相干斑噪声,所以选择两个最大的连通域,引导设置GrowCut种子函数,依据自动细胞机竞争机制,对SAR图像进行分割处理.该方法不需要预先设置类别,能够消除相干斑噪声,能有效地提取SAR图像边沿,大大降低图像的边缘模糊.通过对MSTAR数据库进行仿真实验,并对分割结果进行分析,证明了该方法的有效性和可行性.     

改进的构建约束Delaunay三角网的算法

当前构建约束Delaunay三角网的算法在影响域为凹多边形的情况下不是很稳定,甚至失效。在介绍了Delaunay三角网的相关的概念和算法基础上,重点研究了约束Delaunay三角网生成算法以及影响域为凹多边形的相关问题,提出基于对角线交换的改进算法。实验表明,该算法能够解决影响域为凹多边形等的各种特殊情况,程序稳定简单,易实现。     

4-f光学架构频域纯相位调制压缩成像

为了改善传统的多幅亚像素图像配准融合实现超分辨率的方法面临的配准误差和高成本问题,将压缩传感理论引入超分辨率成像. 基于大多数自然图像普遍具有的稀疏表示特性,以经典的4-f光学架构为基础,利用频域中相位比振幅包含更多信息的特点,提出了一种频域纯相位调制压缩成像方法,通过重建算法从单次曝光记录的低维测量值中恢复原高分辨率图像的信息. 数值实验结果表明,提出的方法可以有效地实现图像信息的随机调制和高质量重建,是一种有潜力的压缩成像物理实现方案,具有较高的重建信噪比和较少的重建时间,尤其是对于大尺度图像.     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

非凸区域上SPH计算结果后处理方法研究

系统考察了利用Delaunay三角化实现SPH(smoothed particle hydrodynamics)算法后处理的途径.针对非凸物质域上SPH粒子点集的最小凸包的Delaunay三角化,会得到一些并不属于物质域的空白单元,提出一种"单元称重"算法,通过SPH求和近似获得单元的加权质量,利用不属于物质域中的空白...     

Super-resolution reconstruction of synthetic-aperture radar image using adaptive-threshold singular value decomposition technique

A super-resolution reconstruction approach of radar image using an adaptive-threshold singular value decomposition (SVD) technique was presented,and its performance was analyzed,compared and assessed detailedly.First,radar imaging model and super-resolution reconstruction mechanism were outlined.Then,the adaptive-threshold SVD super-resolution algorithm,and its two key aspects,namely the determination method of point spread function (PSF) matrix T and the selection scheme of singular value threshold,were pr...