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相似文献
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1.
传统的Multiquadric基函数拟合散乱数据方法,只能用于定义域呈矩形拓扑的散乱数据集上,而逆向工程中通常遇到的是非矩形定义域上的散乱数据集,因此不能用传统方法。文章提出一种新的Multiquadric基函数拟合非矩形定义域上的散乱数据集。该方法首先找到一个与该散乱数据集所在曲面拓扑等价的参数曲面,通过将散乱数据点(xi,yi,zi)一一映射到此参数曲面,反求出其对应参数(ui,vi),由于(ui,vi)∈犤0,1犦×犤0,1犦,从而将非矩形定义域上的Multiquadric基函数拟合方法转化为传统的方法。将Multiquadric曲面与B-样条曲面进行了比较,指出了Multiquadric曲面优于B-样条曲面之处。  相似文献   

2.
散乱数据拟合(逼近)是在信号处理、计算机图形学等领域中被广泛研究的问题, 近些年,利用优化方法获得散乱数据的稀疏表示逼近解也成为了优化和曲面重构交叉领域的热 点。基于由B 样条生成的PSI 空间中的散乱点曲面拟合问题和分片稀疏的联系,将分片稀疏性 引入到Bregman 逆尺度空间算法(ISS)中,提出一种自适应的分片逆尺度空间(aP_ISS)算法,处 理散乱数据的曲面拟合问题。通过对逆尺度空间系统分片符号一致性分析,得到了自适应分片 逆尺度空间系统的性能保证定理和避免了aP_ISS 参数的选取。应用到散乱点曲面重构问题上 的数值实验结果表明,该算法不仅可以有效拟合曲面,还能够较好保护分片稀疏性。  相似文献   

3.
散乱数据的可视化已广泛应用于众多的科学与工程领域.文中回顾了散乱数据的可视化技术发展的历史.在此基础上,通过对已有的散乱数据插值或拟合的方法进行了分析,对近年来散乱数据可视化研究的热点进行了归纳,对进一步的研究工作进行了展望.  相似文献   

4.
针对散乱数据三角剖分中,几何拓扑关系难建立和存在大量冗余数据的特点,研究了散乱数据直接分层方法,简化了几何拓扑关系的建立过程。利用NURBS曲线的拟合技术实现了截面轮廓数据的精整,在此基础上,采用曲线间相容性处理实现了散乱数据的三角剖分算法。  相似文献   

5.
基于NURBS的散乱数据点自由曲面重构   总被引:36,自引:3,他引:33  
针对散乱数据点,首先提出基于曲率测度的大规模散乱数据点自适应压缩方法。在此基础上,提出先压缩后重构的基于NUBRS的曲面重构策略。该方法可在保持原数据点集基本特征的前提下,将散乱散数据点压缩到NURBS曲面重构要求的规模,从而实现了大规模散乱数据点的精确曲面重构。  相似文献   

6.
散乱数据可视化研究综述   总被引:3,自引:0,他引:3  
殷浩  戴光明 《微机发展》2005,15(7):7-10,13
散乱数据的可视化已广泛应用于众多的科学与工程领域。文中回顾了散乱数据的可视化技术发展的历史。在此基础上,通过对已有的散乱数据插值或拟合的方法进行了分析,对近年来散乱数据可视化研究的热点进行了归纳,对进一步的研究工作进行了展望。  相似文献   

7.
针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点集,同时建立链表结构分区存储点云数据;由平面上点的二维坐标定位,提出区域"十"字算法进行切片数据边界点提取,获取切片数据的最外层点,将检测到的边界点存回原始三维数据源,完成预处理过程。实验结果证明,该算法对边界点具有较强的识别能力,能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征的信息,可以提高后续三维建模的精度和速度。  相似文献   

8.
隐式曲面三角化是隐式曲面绘制的常用算法.对于开区域上散乱点数据重建的隐式曲面,常用的隐式曲面三角化方法得到网格模型不能很好地保持散乱点数据的边界.针对该问题,提出了一种边界保持的隐式曲面三角化方法.根据散乱点数据的空间分布,控制等值面的抽取范围,实现了边界保持.实验结果表明,该算法能够产生和散乱点数据边界一致的三角网格.  相似文献   

9.
逆向工程中的三维测量数据点云的分割   总被引:2,自引:0,他引:2  
以线激光一机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础,探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术.根据线激光测量方式和三维点群分布的特点,建立了恰当的数据结构在计算机中表示散乱点群.并通过树形的空间结构完成对密集散乱点群空间分割,由此实现对散乱点群数据的几何分割。  相似文献   

10.
基于三维模型的散乱数据点,通过引入分割平面,对数据集进行划分,将散乱数据划分为n个子集合来重建物体。具体的过程,是通过引入控制参数δη,将满足相应条件的3D散乱点划分到相应的子集合中,然后对各个散乱点子集合进行判断,提取其各个子集上的控制点,构造各个子集的控制点构成的边界。最后,对每两个相邻的边界进行相似性评估,对相似的边界之间通过等比例划分,非相似的边界采用全局优化,从而得到重建的三维物体的模型。经过实验证实该方法高效、方便、准确。  相似文献   

11.
Surface representation is intrinsic to many applications in medical imaging, computer vision, and computer graphics. We present a method that is based on surface modeling by B-spline. The B-spline constructs a smooth surface that best fits a set of scattered unordered 3D range data points obtained from either a structured light system (a range finder), or from point coordinates on the external contours of a set of surface sections, as for example in histological coronal brain sections. B-spline stands as of one the most efficient surface representations. It possesses many properties such as boundedness, continuity, local shape controllability, and invariance to affine transformations that makes it very suitable and attractive for surface representation. Despite its attractive properties, however, B-spline has not been widely applied for representing a 3D scattered nonordered data set. This may be due to the problem in finding an ordering and a choice for the topological parameters of the B-spline that lead to a physically meaningful surface parameterization based on the scattered data set. The parameters needed for the B-spline surface construction, as well as finding the ordering of the data points, are calculated based on the geodesics of the surface extended Gaussian map. The set of control points is analytically calculated by solving a minimum mean square error problem for best surface fitting. For a noise immune modeling, we elect to use an approximating rather than an interpolating B-spline. We also examine ways of making the B-spline fitting technique robust to local deformation and noise  相似文献   

12.
Most computer vision applications require the reliable detection of boundaries. In the presence of outliers, missing data, orientation discontinuities, and occlusion, this problem is particularly challenging. We propose to address it by complementing the tensor voting framework, which was limited to second order properties, with first order representation and voting. First order voting fields and a mechanism to vote for 3D surface and volume boundaries and curve endpoints in 3D are defined. Boundary inference is also useful for a second difficult problem in grouping, namely, automatic scale selection. We propose an algorithm that automatically infers the smallest scale that can preserve the finest details. Our algorithm then proceeds with progressively larger scale to ensure continuity where it has not been achieved. Therefore, the proposed approach does not oversmooth features or delay the handling of boundaries and discontinuities until model misfit occurs. The interaction of smooth features, boundaries, and outliers is accommodated by the unified representation, making possible the perceptual organization of data in curves, surfaces, volumes, and their boundaries simultaneously. We present results on a variety of data sets to show the efficacy of the improved formalism.  相似文献   

13.
任意平面域上离散点集的三角化方法   总被引:20,自引:0,他引:20  
本文提出了一种快速、有效的三角化算法,实现了任意平面域上散乱数据的三角化,生成的网络符合Delaunay准则,网格的优化是在网格生成过程中完成的,算法复杂度与点数呈近似线性关系.该算法运用于石油地质勘探领域,成功地解决了包含复杂断层的大规模数据点的三角化问题.  相似文献   

14.
海量散乱点的曲面重建算法研究   总被引:86,自引:0,他引:86  
基于海量散乱点的曲面重建在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图像重建等领域中有重要应用.给出了一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息(包括测点法矢、曲面边界信息)的散乱点集为处理对象,自动生成物体表面的三角网格模型的算法.该算法首先根据测点的邻近测点估算曲面在该测点处的法矢,并采用优化的顺序对法矢方向进行调整以使各测点处的法矢都指向曲面外侧,最后用步进立方体算法输出三角网格模型.采用新的方法计算切平面,不但进一步提高了效率,而且改善了曲面边界及尖锐棱边区域的重建效果.还提出并解决了法矢方向传播中可能出现的局部“孤岛”问题.同时,提出了一种对海量数据进行空间划分的算法,从而大大提高了海量数据的处理效率.应用实例表明,算法效果良好  相似文献   

15.
This paper presents the formulation of a combinatorial optimization problem with the following characteristics: (i) the search space is the power set of a finite set structured as a Boolean lattice; (ii) the cost function forms a U-shaped curve when applied to any lattice chain. This formulation applies for feature selection in the context of pattern recognition. The known approaches for this problem are branch-and-bound algorithms and heuristics that explore partially the search space. Branch-and-bound algorithms are equivalent to the full search, while heuristics are not. This paper presents a branch-and-bound algorithm that differs from the others known by exploring the lattice structure and the U-shaped chain curves of the search space. The main contribution of this paper is the architecture of this algorithm that is based on the representation and exploration of the search space by new lattice properties proven here. Several experiments, with well known public data, indicate the superiority of the proposed method to the sequential floating forward selection (SFFS), which is a popular heuristic that gives good results in very short computational time. In all experiments, the proposed method got better or equal results in similar or even smaller computational time.  相似文献   

16.
处理连续属性离散化是决策树分类方法中C5.0算法在创建决策树时对数据表示空间的简化的一个重要问题,采用合理有效的连续属性离散化方法可以提高创建决策树的分类预测精度.在分析C5.0算法的离散化方法的不足之处后,提出一种改进Chi2算法的方法,能更合理更准确地对连续属性进行离散化,在此基础上创建的决策树具有更好的准确率.实验结果表明,基于改进方法的C5.0算法创建的决策树分类模型具有较高的分类准确率.  相似文献   

17.
An adaptive method for smooth surface approximation to scattered 3D points   总被引:13,自引:0,他引:13  
The construction of a surface from arbitrarily scattered data is an important problem in many applications. When there are a large number of data points, the surface representations generated by interpolation methods may be inefficient in both storage and computational requirements. This paper describes an adaptive method for smooth surface approximation from scattered 3D points. The approximating surface is represented by a piecewise cubic triangular Bézier surface possessing C1 continuity. The method begins with a rough surface interpolating only boundary points and, in the successive steps, refines it by adding the maximum error point at a time among the remaining internal points until the desired approximation accuracy is reached. Our method is simple in concept and efficient in computational time, yet realizes efficient data reduction. Some experimental results are given to show that surface representations constructed by our method are compact and faithful to the original data points.  相似文献   

18.
高宏屹  张曦煌  王杰 《计算机工程》2021,47(2):60-68,76
针对当前链路预测算法无法有效保留网络图高阶结构特征的问题,提出一种生成对抗式分层网络表示学习算法。根据网络图的一阶邻近性和二阶邻近性,递归地对网络图进行边缘折叠和顶点合并,形成逐层规模变小的子网络图,使用Node2vec算法对规模最小的子网络图进行预处理,并将预处理结果输入到生成对抗式网络(EmbedGAN)模型中,学习得到最小子网络图顶点的低维向量表示,将其输入至上一层子网络的EmbedGAN模型中,作为上一层子网络图顶点的低维向量表示。按照该方法进行逐层向上回溯学习,直至学习到原始网络图,从而得到原始网络图顶点的低维向量表示。在多个不同领域的真实网络数据集上进行链路预测,实验结果表明,该算法的准确率与稳定性均优于LP、Katz和LINE算法。  相似文献   

19.
夏鑫  高品  陈康  姜进磊 《计算机应用研究》2020,37(9):2586-2590,2599
在基于神经网络的图表示算法中,当节点属性维度过高、图的规模过大时,从内存到显存的数据传输会成为训练性能的瓶颈。针对这类问题,该方法将图划分算法应用于图表示学习中,降低了内存访问的I/O开销。该方法根据图节点的度数,将图划分成若干个块,使用显存缓存池存储若干个特征矩阵块。每一轮训练,使用缓存池中的特征矩阵块,以此来减少内存到显存的数据拷贝。针对这一思想,该方法使用基于图划分的抽样算法,设计显存的缓存池来降低内存的访问,运用多级负采样算法,降低训练中负样本采样的时间复杂度。在多个数据集上,与现有方法对比发现,该方法的下游机器学习准确率与原算法基本一致,训练效率可以提高2~ 7倍。实验结果表明,基于图划分的图表示学习能高效训练模型,同时保证节点表示向量的测试效果。今后的课题可以使用严谨的理论证明,阐明图划分模型与原模型的理论误差。  相似文献   

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