ADI第三代八通道超声接收器提供连续波多普勒能力

医疗应用中的多普勒超声波检查包含连续波（CW）多普勒和脉冲（PW）多普勒两种技术,其中PW多普勒主要用于检测深度（距离）信息;CW多普勒则用于测量血流的速度和方向,可帮助医生更精确地诊断血管症状。针对CW和PW多普勒超声应用,ADI公司最新推出其八通道超声接收器系列的第三代产品——AD9276和AD9277,在单芯片中集成了CW多普勒信号处理的增益、滤波、     

基于点的绘制与压缩技术

基于点的模型数据往往非常庞大,因此怎样在有限的硬件环境下对庞大的点云数据进行压缩传输和实时绘制成为基于点的图形学中两个最重要的问题.回顾了基于点的绘制的最新研究进展,将基于点模型的压缩算法分为渐进压缩编码和单分辨率压缩编码两类分别进行介绍和分析比较,并给出了一些研究建议.     

一种基于八叉树的OBB包围盒碰撞检测方法

碰撞检测技术是大规模复杂场景渲染的关键技术之一,它可以有效地提高虚拟环境的真实感和沉浸感.碰撞检测的研究目标是如何在很高的实时交互要求下完成大量复杂物体的相交检测.提出一种将场景图中的OBB包围盒以八叉树的形式划分,并利用八叉树的层次结构实现有效碰撞检测的方法,该方法从宏观到微观的搜索方式可以快速确定需要进行相交检测的对象列表,有效地避免所有几何节点与运动节点的相交检测,提高了碰撞检测的效率,并且采用OBB包围盒来描述几何模型,有效地提高碰撞检测的精度.     

基于人类视觉系统的彩色图像分形编码算法

在分析传统的四叉树分形编码算法的基础上,将人类视觉系统(HVS)的特性引入到值域块的四叉树划分中,在定义域池的生成以及值域块与定义域块的匹配上采用分类的方法,然后利用彩色图像R,G,B三个分量的相关性,将三色分量图按某种方式组合成一个灰度图像,提出一种使用HVS的彩色图像分形编码算法.实验表明,在保证图像解码质量的情况下,该算法比Fisher和JPEG算法能达到更高的压缩比,并且在编码时间上优于Fisher算法.     

基于自适应四叉树的地形LOD算法

大数据动态地形三维可视化需要使用分层细节技术(LOD)简化模型,提高三维可视化效率,而四叉树可以优化复杂数据的数据结构.首先讨论了基于自适应四叉树实现LOD的一般方法,详细探讨了模型连接的三角扇绘制法;然后针对四叉树结构多分辨率表示的特点,提出了一种基于自适应四叉树节点属性修改,实现LOD模型的连续无缝连接的方法;最后使用提出的方法,实现了一幅1∶ 50000地形图范围的三维可视化,有效提高了动态显示效果.     

3D GIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究

三维地理信息系统空间数据库具有数据量大、空间实体关系复杂、空间操作计算量大等特点。为了提高检索效率,必须建立高效的空间索引机制。八叉树空间索引是对二维GIS中四叉树索引进行扩展的一种三维空间数据结构,具有思路简单、容易理解和实现、查询速度快的优点。本文首先阐述了线性八叉树空间索引的原理,然后重点介绍了线性八叉树空间索引的建立和查询算法。     

基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法

特征检测是立体视觉技术的重要组成部分;与传统的Canny或Harris等边缘与角点检测相分离的算法不同,采用相位一致性特征检测算法可以同时检测出边缘和角点;相位一致性特征检测在频域进行,与特征点形状及图像的对比度无关,定位效果好,所得角点是边缘点的子集;在特征检测过程中,利用四叉树将图像分割为与图像特征分布相关的多个区域,在各个区域内分别进行处理;同时,通过控制四叉树的分解级数及特征检测的阈值实现了图像的多层次特征检测,实现结果表明,与传统的特征检测算法相比,该算法效果更为理想,且能更好地适用于单目立体视觉系统。     

基于新型四叉树分割的快速分形图像编码

针对现有的基于四叉树的分形编码算法比较耗时的问题,提出了一种基于新型四叉树分割的快速分形编码方法。首先根据人眼视觉系统（HVS）特性分割出子块,再将各不同尺寸子块所对应的父块库中的父块按标准差排序。对于每一子块,在对应的父块库中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,然后在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,同时引进误差阈值来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法的编码速度大大提高。     

一种基于八叉树空间剖分技术的光线跟踪算法

光线跟踪算法是生成真实感图形的主要算法之一。为了提高光线追踪速度,在研究和比较各种光线跟踪算法的基础上,提出了一种基于八叉树数据结构的光线追踪算法。并结合基于重心坐标系的快速求交算法来提高光线跟踪的求交效率,使用重心坐标来表示包含三角形面片的参数平面,不用像三角形顶点一样需要长期存储,能够快速判定光线与三角形是否相交并计算出交点。实验结果表明,该算法能够在保证图像质量的同时提高绘制速度。     

基于A^＊算法的八数码问题的优化实现

用人工智能领域中经典的A^＊算法解决了人工智能中常见的八数码问题。本文首先介绍了八数码问题,然后对A^＊算法进行了解释。针对八数码问题给出并证明了路径不存在时的条件,并事先作了判定。定义了灵活的估价函数,分析了估价函数对程序效率的影响,并对Closed表进行了若干优化,提高了搜索效率,取得了较好的效果。