改进差分进化算法求解B样条曲线曲面拟合问题

利用B样条进行数据拟合的关键在于B样条参数(节点矢量和控制顶点)的选取,同时把节点向量和控制顶点视为变量,拟合问题就演变为多维多变量高度非线性的最优化问题。由于差分进化算法(DE)在处理数值优化问题时相比于其他基于种群的进化算法收敛速度更快、稳定性更好,提出一种改进的差分进化算法来处理带噪声数据点的B样条曲线曲面最小二乘拟合。试验产生了多重节点。将其与基本的差分进化算法的试验结果进行比较,得到的BIC值和残差平方和更小。     

基于遗传算法的B样条曲线和Bézier曲线的最小二乘拟合

考虑用B样条曲线拟合平面有序数据使得最小二乘拟合误差最小.一般有两种考虑,一种是保持B样条基函数的节点不变,选择参数使得拟合较优.参数的选择方法包括均匀取值、累加弦长法、centripetal model、Gauss-Newton迭代法等.另一种则是先确定好参数值(一般用累加弦长法),然后再用.某一算法计算出节点,使得拟合较优.同时把两者统一考虑,用遗传算法同时求出参数、节点使得拟合在最小二乘误差意义下最优.与Gauss-Newton迭代法、Piegl算法相比,本方法具有较好的鲁棒性(拟合曲线与初始值无关)、较高的精度及控制顶点少等优点.实验结果说明采用遗传算法得到的曲线逼近效果更好.用遗传算法对Bezier曲线拟合平面有序数据也进行了研究.     

利用控制顶点插值的光滑B样条曲线构造方法

针对非均匀采样点拟合时的光滑B样条曲线构造问题,提出一种基于已知控制顶点和节点向量求解未知控制顶点来构造光滑B样条曲线的方法.首先对所有控制顶点进行基函数极值参数化,再将已知控制顶点作为型值点进行光滑样条曲线插值,并在此曲线上通过利用参数化结果求值得到未知控制顶点.该方法通过控制顶点所在曲线的光顺性提高最终生成曲线的连...     

用改进遗传算法确定B样条曲线的节点矢量

文章研究了在给定误差要求下,用最少控制顶点的B样条曲线拟合测量数据的问题,提出了采用改进的遗传算法确定节点矢量,从而使拟合得到的B样条曲线不仅满足精度要求,而且具有较少的控制顶点。设计了新的适应度函数,对传统的遗传算法进行了改进,通过实例证明了算法的有效性。     

步长加速法优化B样条参数的离散数据点拟合

采用迭代法拟合离散数据点时,数据点的参数化会同时影响逼近的效果和逼近的速度,为此,提出一种通过迭代调整优化控制顶点和数据点参数的方法,其收敛速度较快且拟合得到曲线更贴合控制点.首先,选取初始控制顶点,通过自适应的BFGS方法优化控制顶点得到拟合曲线;其次,保持控制顶点不变,利用步长加速法优化数据点对应的参数;最后,利用新参数值重新优化控制顶点并得到新的拟合曲线.数值实例表明,所提方法在迭代前期步骤中,收敛速度快于现有的基于控制顶点迭代法,且优化后的曲线更加逼近离散的数据点,拟合误差更小.     

基于差分进化算法的B样条曲线曲面拟合

应用B样条曲线曲面拟合内在形状带有间断或者尖点的数据时,最小二乘法得到的拟合结果往往在间断和尖点处误差较大,原因在于最小二乘法将拟合函数B样条的节点固定。本文在利用3次B样条曲线和曲面拟合数据时,应用差分进化算法设计出一种能够自适应地设置B样条节点的方法,同时对节点的数量和位置进行优化,使得B样条拟合曲线曲面在间断和尖点处产生拟多重节点,实现高精度地拟合采样于带有间断或尖点的曲线和曲面数据。     

特征点的B样条曲线逼近技术

为了构造逼近稠密有序点列的初始曲线,提出一种B样条曲线逼近的节点配置算法.以初始曲线的曲率极值点和点列的2个端点作为特征点的种子点,利用最小二乘法构造逼近种子点的B样条曲线,并根据B样条曲线段的复杂度进行特征点的细分和节点矢量的更新;重复这一过程,直到逼近的误差小于给定的阈值,实现B样条曲线的精确逼近.实例结果表明,在相同的给定阈值条件下,文中算法可比Park算法、Piegl算法和Li算法减少更多的控制顶点,逼近曲线的控制顶点数等于细分后的特征点数,且逼近曲线的节点分布合理.     

基于正则渐进迭代逼近的自适应B 样条曲线拟合

基于渐进迭代逼近(PIA)的数据拟合方法以其简单和灵活的特性获得了广泛的关 注。为了获得高保真度的拟合曲线,提出了一种基于主导点选取和正则渐进迭代逼近(RPIA)的 自适应B 样条曲线拟合算法。首先根据数据点的曲率估计选取初始主导点并生成初始PIA 曲线。 然后,借助于拟合误差和数据点集的曲率分布选取加细的主导点及实现PIA 曲线的更新。得益 于基于曲率分布的主导点选取,使得拟合曲线在复杂区域分布较多的控制顶点,而在平坦区域 则较少。通过正则参数的引入构造了一种RPIA 格式,提升了渐进迭代控制的灵活性。最后, 数值算例表明相比于传统最小二乘曲线拟合该算法在使用较少数量的控制顶点时可实现较高的 拟合精度。     

利用弦长参数插值拟合光滑闭合B样条曲线构造方法

文章针对非均匀采样点拟合光滑B样条曲线构造问题,提出一种基于已知控制点和相邻控制点之间弦长求解控制点方程组系数矩阵来构造光滑B样条曲线的方法。该方法通过控制顶点所在曲线的光顺性提高最终生成曲线的连续性和光滑性。在此基础上,设计了闭合B样条曲线控制点的快速求解算法。首先利用所有控制顶点和相邻点间弦长建立求解系数的参数矩阵,再提出一种基于LU矩阵分解的优化算法。根据方程组系数矩阵的特点,参照追赶法的LU分解,构造了分解后的L、U矩阵结构。最后通过实例说明,采用文中方法所构造的B样条曲线具有较好的光滑性,也证明了该算法的可靠性和有效性。     

遗传算法在NURBS曲线拟合精度的研究应用

为实现非均匀有理B样条(NURBS)曲线形态的精确控制,在权因子对NURBS曲线的拟合精度控制过程中,引入了遗传算法.分别对遗传算法的全局并行搜索方式和曲线拟合精度的控制方法进行了深入研究.通过遗传算法搜索到权因子变化空间中的最优个体组,应用最优权因子使NURBS参数化曲线具有较好的拟合精度,从而达到曲线形状的合理控制.试验数据表明,通过运用遗传算法对NURBS曲线的权因子进行优化,使得曲线的拟合精度有了较大的提高.     

Shape modeling based on specifying the initial B-spline curve and scaled BFGS optimization method

In this paper, we consider the problem of fitting the B-spline curves to a set of ordered points, by finding the control points and the location parameters. The presented method takes two main steps: specifying initial B-spline curve and optimization. The method determines the number and the position of control points such that the initial B-spline curve is very close to the target curve. The proposed method introduces a length parameter in which this allows us to adjust the number of the control points and increases the precision of the initial B-spline curve. Afterwards, the scaled BFGS algorithm is used to optimize the control points and the foot points simultaneously and generates the final curve. Furthermore, we present a new procedure to insert a new control point and repeat the optimization method, if it is necessary to modify the fitting accuracy of the generated B-spline fitting curve. Associated examples are also offered to show that the proposed approach performs accurately for complex shapes with a large number of data points and is able to generate a precise fitting curve with a high degree of approximation.     

Reconstruction of B-spline surface by interpolating boundary curves and approximating inner points

In this paper,we present an algorithm for reconstruction of B-spline surface such that it interpolates the four given boundary curves and simultaneously approximates some given inner points.The main idea of our method is:first,we construct an initial surface which interpolates the four given boundary curves;then,while keeping the boundary control points of the initial surface unchanged,we reposition the inner control points of the surface with energy optimization method.Examples show that our algorithm is practicable and effective.     

Approximate merging of B-spline curves via knot adjustment and constrained optimization

This paper addresses the problem of approximate merging of two adjacent B-spline curves into one B-spline curve. The basic idea of the approach is to find the conditions for precise merging of two B-spline curves, and perturb the control points of the curves by constrained optimization subject to satisfying these conditions. To obtain a merged curve without superfluous knots, we present a new knot adjustment algorithm for adjusting the end k knots of a kth order B-spline curve without changing its shape. The more general problem of merging curves to pass through some target points is also discussed.     

Efficient planar object tracking and parameter estimation usingcompactly represented cubic B-spline curves

In this paper, we consider the problem of matching 2D planar object curves from a database, and tracking moving object curves through an image sequence. The first part of the paper describes a curve data compression method using B-spline curve approximation. We present a new constrained active B-spline curve model based on the minimum mean square error (MMSE) criterion, and an iterative algorithm for selecting the “best” segment border points for each B-spline curve. The second part of the paper describes a method for simultaneous object tracking and affine parameter estimation using the approximate curves and profiles. We propose a novel B-spline point assignment algorithm which incorporates the significant corners for interpolating corresponding points on the two curves to be compared. A gradient-based algorithm is presented for simultaneously tracking object curves, and estimating the associated translation, rotation and scaling parameters. The performance of each proposed method is evaluated using still images and image sequences containing simple objects     

带法向约束的隐式T样条曲线重构

目的 隐式曲线能够描述复杂的几何形状和拓扑结构,而传统的隐式B样条曲线的控制网格需要大量多余的控制点满足拓扑约束。有些情况下,获取的数据点不仅包含坐标信息,还包含相应的法向约束条件。针对这个问题,提出了一种带法向约束的隐式T样条曲线重建算法。方法 结合曲率自适应地调整采样点的疏密,利用二叉树及其细分过程从散乱数据点集构造2维T网格;基于隐式T样条函数提出了一种有效的曲线拟合模型。通过加入偏移数据点和光滑项消除额外零水平集,同时加入法向项减小曲线的法向误差,并依据最优化原理将问题转化为线性方程组求解得到控制系数,从而实现隐式曲线的重构。在误差较大的区域进行T网格局部细分,提高重建隐式曲线的精度。结果 实验在3个数据集上与两种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的法向误差显著减小,法向平均误差由10^-3数量级缩小为10^-4数量级,法向最大误差由10^-2数量级缩小为10^-3数量级。在重构曲线质量上,消除了额外零水平集。与隐式B样条控制网格相比,3个数据集的T网格的控制点数量只有B样条网格的55.88%、39.80%和47.06%。结论 本文算法能在保证数据点精度的前提下,有效降低法向误差,消除了额外的零水平集。与隐式B样条曲线相比,本文方法减少了控制系数的数量,提高了运算速度。     

Data reduction using cubic rational B-splines

A geometric method for fitting rational cubic B-spline curves to data representing smooth curves, such as intersection curves or silhouette lines, is presented. The algorithm relies on the convex hull and on the variation diminishing properties of Bezier/B-spline curves. It is shown that the algorithm delivers fitting curves that approximate the data with high accuracy even in cases with large tolerances. The ways in which the algorithm computes the end tangent magnitudes and inner control points, fits cubic curves through intermediate points, checks the approximate error, obtains optimal segmentation using binary search, and obtains appropriate final curve form are discussed     

Reducing control points in lofted B-spline surface interpolation using common knot vector determination

A new algorithm for reducing control points in lofted surface interpolation to rows of data points is presented in this paper. The key step of surface lofting is to obtain a set of compatible B-spline curves interpolating each row. Given a set of points and their parameterization, a necessary and sufficient condition is proposed to determine the existence of interpolating B-spline curves defined on a given knot vector. Based on this condition, we first properly construct a common knot vector that guarantees the existence of interpolating B-spline curves to each row of points. Then we calculate a set of interpolating B-spline curves defined on the common knot vector by energy minimization. Using this method, fewer control points are employed while maintaining a visually pleasing shape of the lofted surface. Several experimental results demonstrate the usability and quality of the proposed method.     

B-样条曲线的节点去除与光顺

研究了B-样条曲线节点的去除问题,简化了B-样条曲线内部节点精确去除的充要条件.基于约束优化方法,通过扰动B-样条曲线的控制顶点,给出了节点去除的一个新算法,并用于光顺B-样条曲线.     

医学影像非刚性配准的并行加速及优化

三次B样条函数拟合小形变需要大量控制点,且非刚性配准的迭代算法和归一化互信息计算量巨大,使得非刚性配准缓慢.为了提高配准速度,提出基于B样条函数的二级并行算法,其中对归一化互信息使用数据并行算法;对梯度下降流使用任务并行算法,并将数据并行算法嵌入到任务并行算法中.为减少计算量,提出图像多层次局部熵提取自由形变场活动控制点的算法,使活动控制点仅分布于待配准的目标之上,并使用B样条系数的快速算法进一步减少计算量;对由于控制点分布优化造成的各线程块并行计算量不平衡的问题,使用类似于Greedy算法的计算平衡算法使各线程块的计算量均衡.实验结果表明,使用B样条系数快速算法可以减少约50％的B样条系数计算量;与串行算法相比,使用二级并行算法以及控制点分布优化算法可以达到60～80倍的加速效果;比现有的数据并行配准算法可提速约6倍.     

B样条驱动纹理生成的构造式信息隐藏

目的 传统构造式图像信息隐藏算法通常直接将图像空域特征与秘密信息关联,对算法的安全性造成威胁。因此,本文将曲线绘制函数与信息隐藏相结合,提出一种以B样条控制点为特征,在图像空域间接隐藏信息的算法。方法 算法主要分为信息隐藏及信息提取两阶段。在信息隐藏阶段,发送方首先通过选取初始控制点、仿射变换及B样条曲线绘制生成多条参考曲线,然后利用曲线控制点的位置隐藏信息,最后为图像填充颜色,即完成含密纹理图像的构造。在信息提取阶段,提取方根据纹理曲线和图像颜色获得含密曲线及参考曲线,经对照计算即可提取出秘密信息。结果 本算法具有较高的隐藏容量、鲁棒性和安全性。实验结果表明,由本文算法生成的800×800像素图像,其最高隐藏容量可达2870bits,分别是另两种典型构造式信息隐藏算法的6.7和3.4倍,且在质量因子为10的JPEG（joint photographic experts group）压缩攻击下的提取误码率可低至0,优于鲁棒较强的选择式信息隐藏算法LDA-DCT（robust coverless image steganography based on DCT and LDA topic classification）以及与之类似的构造式信息隐藏算法。同时,抗隐写分析检测实验表明,在隐藏容量小于250bits时检测误差趋近于0.5。结论 本文以B样条曲线控制点为特征,在纹理图像的绘制过程中隐藏信息,有效提高了传统构造式图像信息隐藏算法的安全性、隐藏容量和鲁棒性。