基于结构相似性判别的织物纹理合成方法

从保持织物图形图案的连续性和完整性出发,提出一种针对织物图形图案设计的纹理合成方法。在建立纹理边界结构信息图的基础上,利用结构相似性算法进行纹理合成,从而解决了纹理合成时出现纹元紊乱的问题,弥补了单纯考虑颜色误差的不足,保证了织物纹理间结构信息的连续性,从而更好地保证了纺织品的印花图案在视觉上的连贯性。     

基于对称的随机图案生成方法

图案风格设计是图案生成的关键问题,针对新疆民族织物图案的特点,提出一种对称性和随机性相结合的图案生成方法．首先对导入的初始图案进行双线性插值运算,生成一个正三角形作为第一个等边纹样基元;然后通过正反120角旋转,扩展成两个等边基元．再利用对称和旋转变换把随机选择的不同等边纹样基元嵌入到六边形构型中,最后平铺六边形构型生成一幅新图案．该算法具有随机选择基元、堆砌对称构型和无缝平铺纹样的特点,大量计算机仿真实验也证实算法虽然简单,但是具有揭示新疆民族织物图案的对称、稠密特点,而且可以推广应用于广告图案以及服装设计等领域．     

基于虚拟环境中织物碰撞检测仿真研究

研究织物碰撞检测真实性问题.碰撞检测应体现织物碰撞真实性.织物仿真方法普遍存在实时性不高、真实感不强等问题.针对传统的质点-弹簧模型容易产生超弹性现象,特别是在织物动感仿真中,为了实现真实性和快速性,提出了一种改进型的建模方法.先采用质点弹簧的方法对织物进行建模.首先对织物采用质点弹簧建模,然后采用混合层次包围盒的碰撞检测算法进行碰撞检测,对检测到得碰撞加以响应,用改进算法建模简单,充分利用包围球计算简单和紧密性好的优点来构建物体的混合层次包围盒结构.仿真结果表明,算法是有效可行的,提高了实时性和鲁棒性,性能优于传统碰撞检测算法,并实现了较强的真实感.     

一种基于光线跟踪的软阴影算法

提出了一种基于光线跟踪的软阴影算法。该算法生成的阴影更具真实感,并可克服阴影映射算法产生的锯齿现象的问题。实验结果表明,该算法对较复杂物体仍能够保证良好的绘制视觉效果,满足虚拟现实应用的要求。     

织物三维动态仿真中最佳特征图案评价方法

从织物运动的动态图像序列出发,基于特征的织物三维动态仿真方法中,如何从运动织物图像序列中获取高精度的特征点匹配是关键,而影响特征点匹配精度的因素除了匹配算法外还有构成特征点的织物特征图案.针对特定的特征描述与匹配算法下,不同特征图案类型会导致不同程度的特征误匹配问题,提出了一种织物最佳特征图案的评价方法,通过该方法可以帮助选取或主动构建具有合适特征图案的织物作为三维动态仿真织物模板使用,从而有效提升织物三维动态仿真性能.论文最后以26个大写英文字符作为织物特征图案为例,通过实验给出了26个大写英文字符作为织物特征图案的最佳组合.     

基于边界元素法的柔软物体变形模拟

在计算机动画和虚拟现实技术中，基于物理的建模方法是高真实感地模拟物体受力变形和运动的有效途径．近年来基于边界元的物理模型方法因其简捷的计算模式而受到关注，该文针对当前边界元模型在视觉效果和计算量上的一些缺陷，分别提出了两方面的改进方法，基于LOD的动态自适应多分辨率网格边界元模型和近似的非线性边界元的物理模型，分别用于在不损失视觉效果的前提下减少计算量以及模拟物体大变形，并提出了相应的加速算法，取得了较好的效果．     

虚拟环境中的织物纹理映射算法

在织物动态模拟中，纹理映射是实现真实感的关键。该文采用了质点-弹簧模型进行建模，提出一种快速、实用的方法，把纹理空间中的三角形单元映射到景物空间中三角形单元上，并实现了反走样。实验结果表明，该算法达到了较好的实时性和真实感。     

基于拓扑构型的地毯图案生成方法

传统的织物图案中通常包含按一定特征分布的基本元素,而现有基于特征和实例的图案生成方法难以保持图案中基本纹样元素与结构特征的完整性以及分布特征等基于风格层次的信息.文中以新疆地毯图案为例,提出一种基于拓扑构型的图案自动生成方法.将交互标识出的不同感知层的图案元素作为模板,并约束模板匹配算法较准确地提取同类图案元素,生成图案拓扑构型;再设计选择规则,提取合适的图案纹样.最后利用所提出的标识矩阵法进行纹样嵌图,结果表明,该方法不仅解决了图案元素重叠的问题,而且能生成体现织物图案的构图、元素形象和色彩的具有层次美感的图案,满足风格传承的设计要求.     

一类新疆民族风格的织物图案生成方法

独具文化内涵的新疆民族织物图案是中华民族艺术瑰宝的重要组成部分。 为了生成一类具有民族特色或风格的新疆织物图案,如何自动分割织物图案提取风格特征是 一个关键问题。论文以需求为驱动,提出了纹样基因的概念。首先利用连通区域标记法切割 图案,提取分割区域特征,根据投票原则过滤获得纹样基因;然后设计六边形构型,嵌入纹 样基因;按构型旋转变换生成具有民族风格的织物图案。以提取维吾尔族和哈萨克族两类民 族织物图案纹样基因,利用六边形结构堆砌生成图案进行仿真实验,并对图案的风格相似度 进行评价。结论是基于纹样基因的生成算法,不仅能够丰富图案风格化设计素材,而且为传 承民族图案风格设计提供新途径。     

基于约束的多样图纹理设计与合成算法

提出了多样图纹理设计的概念,将块拼贴纹理合成方法和点匹配纹理合成方法相结合合成纹理图案。利用块拼贴合成方法合成背景及一些前景的部分,避免了基于点的纹理合成所产生的条带化、模糊等现象。同时,采用点匹配的合成方法合成一些前景及一些前景的部分,解决了块拼贴在小区域覆盖到其他区域的问题,并且利用图像平滑技术,使拼接处自然过渡。由于采用了以上两个算法相结合,在合成速度上已经大大超过了徐晓刚约束多样图纹理合成算法。     

基于网格模型的面料二维虚拟场景模拟

提出并实现了一种在二维场景中模拟显示面料真实感效果的方法 .为实现面料在特定场景中的效果模拟 ,主要需解决的是场景中面料伪曲面网格模型的建立 ,以及从面料图案到伪曲面的纹理映射 .面料伪曲面网格模型 ,是通过在二维场景中建立曲边四边形 ,然后使用双线性插值方法对它进行网格划分来建立的 ;而在进行面料纹理映射时 ,是采用基于三角形网格的映射方法 ,同时还要考虑面料表面的明暗变化效果 .运用这种方法建立的面料场景效果模拟系统 ,可以使面料设计者能够迅速地检查设计效果 ,用户能够方便地按照自己喜好来选购面料 ,具有良好的实用性能     

基于区域跟踪的交互式图案分割算法

传统图案包含着许多具有一定特征的纹样元素,而现有的基于边缘与区域的分割算法难以获得图案的纹样元素及分布等信息.本文以新疆栽绒毯为例,提出一种基于区域跟踪的交互式图案分割算法.首先定义模板算子,通过调整模板算子的参数,标识图案元素,并引入图案元素对称性判据,解决图案分割冗余与重叠问题.实验仿真表明该方法可以满足具有对称性的织物图案的分割与提取.     

基于模板匹配单色布匹瑕疵检测算法

提出一种基于模板匹配的单色布匹瑕疵检测算法,该检测算法首先存储待测布匹的无瑕疵模板图,并对模板图进行分块,然后对待测样本图进行相同的分块操作,进一步利用模板匹配方法对相同分块区域的样本图与模板图进行匹配查找,得到最优匹配图像.在匹配过程中,对模板图按照一定比例进行扩充,以提高匹配的准确性.最后将样本图与最优匹配图像进行差值对比实现布匹瑕疵检测.实验结果表明,算法弥补了传统Gabor算法高度依赖纹理的缺陷,提高了对于纹理模糊的单色布匹瑕疵检测准确率,检测效率与精度满足验布现场需求.     

基于遗传算法的织物印花图案的分割

印花图案分割是印花工艺中一个重要步骤,采用遗传算法优化的二维最大熵法对织物印花图案进行分割,以提高分割速度和精确度.为了消除织物纹理噪音的影响,采用最大熵值法对织物印花图案进行分割.在采用最大熵值法分割时,为了提高在二维直方图空间中最佳阈值的搜索速度,引入了遗传算法.采用遗传算法优化的最大熵阈值法能快速、准确地对织物印花图案进行分割,且分割后图像边缘连续,轮廓清晰.     

基于粒子系统的织物仿真模拟

以粒子系统为建模基础，根据织物悬垂变形的基本特征，通过构造弯曲、剪切等内在影响因素和重力等外部约束条件，并结合经典力学的刚休碰撞理论，计算织物模型与其它物体间的碰撞与接触，从而生成动态量垂仿真图形。     

一种广义最小二乘支持向量机算法及其应用

最小二乘支持向量机(LS SVM)是处理不可分样本集情况下模式分类的有效工具,但是该算法在处理很多实际分类问题时,表现出了一定的局限性。为了进一步增强最小二乘支持向量机的推广能力,提出一种通用的广义最小二乘支持向量机算法,并且把这种新算法首先应用到雷达一维距离像的识别中,实验表明新的算法能取得更好的识别效果。     

纺织CAD系统中基于B样条的撇丝的算法研究

在实现面向绍兴轻纺行业的纺织CAD系统的过程中,为了更好更高效地模拟撇丝这种特色工艺的计算机实现,描述了用户指定的过控制点的B样条插值算法,然后提出了用这种插值算法来生成撇丝图案的详尽的原理和算法,再提出了一组撇丝的生成算法,最后通过效果图展示了算法的效果.这种算法已经成功地运用到了面向绍兴轻纺行业的CAD系统中.     

一种基于图像结构特征的实时点画生成算法

点画是一种经典的艺术技巧,其用点的形式模拟图像中色调的明暗变化,表现其 艺术特质。由图像自动生成点画是图像风格化和非真实感渲染的对象之一。为此,提出了一种 基于图像结构特征的实时点画生成算法。使用一个预计算的增量 Voronoi 序列快速生成点画所 需的采样点,通过输入图像和对应的结构特征图共同指导点画图中点的半径和色调,提高点画 图像在边缘及细节上的质量。实验结果表明,该算法生成的点画结果在视觉效果和数值误差 (SSIM)上均优于现有点画生成算法,并且在绘制速度上能够达到实时的性能,可应用于高帧率 的场景中。     

LBP和Tamura纹理特征方法融合的织物疵点分类算法

为了找出织物在生产过程中易产生疵点的类型,并反馈到生产工序中以提高织物质量,提出一种基于局部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取,局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征,Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征,两者结合能更好地描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后,选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好,提高了训练速度和训练精度。实验结果表明,提出的算法对疵点分类具有较高的分类准确率。