多视点图像中线特征的三维重建

将多视点图像中的离散线段(称为线特征)用于场景的三维重建过程.首先将平均重投影几何误差作为线特征三角形法和光束平差法的目标函数,保证了重建结果的最优性;其次提出一种对含噪声的空间直线Plucker坐标进行双线性约束矫正的解析方法,并给出理论证明;最后推导出针对具有4自由度空间直线的最少参数化迭代方法,消除了优化过程中的过参数化问题,以避免由于内约束存在而导致迭代难于收敛的情况,提高了重建结果的精度.仿真数据以及真实图像的实验结果验证了该方法的有效性和精确性.     

三维地形的交互生成与表现

随机地形生成与表现是虚拟环境系统研究的基础,针对用户对地形环境千差万别的需求,论文提出了一种基于分形的交互式地形随机生成方法,在给定地形特征或地形参数条件下,通过控制分形算法的随机过程及其反馈调整,自动产生符合要求的三维地形网格模型,并在给定的控制条件下对生成的地形进行自动着色和阴影计算。     

三维对象模型与地形的匹配方法研究

提出并详细论述了四点匹配的方法并对该方法中的悬空点计算、姿态突变等问题，给出了相应的解决方案．针对点、线、面匹配方法中存在的问题，各种方法的效率、质量、适用范围进行了比较，给出了虚拟环境中实现模型与地形匹配的方法选择的基本原则和实施步骤．     

手术仿真中的碰撞检测研究

手术仿真是虚拟现实技术在现代医学领域的一个重要应用，快速精确的撞检测是保证手术仿真真实性的重要条件，手术仿真的实时性和复杂性对碰撞检测提出了更高的要求，在全面分析了手术仿真中碰撞检测的新特点的基础上，给出了一种基于固定方向凸包包围盒层次的碰撞检测方法,这种方法不仅能有效地提高碰撞检测的速度，而且能适应软组织变形后几何特征和拓扑结构的变化，具体应用表明，该方法能较好地解决手术仿真中的碰撞检测问题。     

国防科大计算机学院工学博士学位论文 摘要

虚拟环境中碰撞检测问题 的研究 作者：魏迎梅(2000.10) 导师：吴泉源教授 　　本文以虚拟手术仿真为应用背景,着重论述了一个基于固定方向凸包包围 盒层次的碰撞检测方法。固定方向凸包是一种特殊类型的凸包,它的所有面方向都来自一个 固定的方向集合,它克服了以往包围盒类型的缺点,在紧密性和简单性之间达到了一定的折 衷。本文在充分研究了固定方向凸包的固有特性的基础上,开发并证明了它适用于复杂环境 中软体碰撞检测的性质,并着重解决了包围盒间的相交测试、对象运动后包围盒的更新、对 象变形后包围盒树的更新等问题。 　　文中提出并证明了一种快速区间测试法以解决两个固定方向凸包包围盒间的相交测试问题, 通过查找两个包围盒在由固定方向集合所定义的方向轴上的范围区间是否存在不重叠的情况 ,来判断它们是否不相交。通过这种简单的区间测试法,两个包围盒间的相交测试最多只需 要k次比较运算(k为固定方向集合的大小)。 　　对象运动后包围盒的更新是层次包围盒方法中的一个重要问题。根据固定方向凸包的定义和 性质,文中提出了一种基于线性规划的更新算法,不需要在构造包围盒层次时增加任何额外 的计算量和存储量,在对象运动后可以仅通过3k次乘法得到更新后的包围盒。 　　对象变形后的处理是碰撞检测问题的一个难点。本文在对几种变形情况进行分析的基础上, 分别提出了相应的解决方法,并着重提出了一种自底向上的包围盒树快速更新算法,通过k 次比较运算由子结点的包围盒得到父结点的包围盒,以解决拉压变形和拓扑变化后包围盒树 的更新问题。 　　此外,在充分开发和利用虚拟环境中对象运动的时空相关性的基础上,提出了加速对象间碰 撞检测速度的遍历跟踪策略。这是一个启发式的策略,通过跟踪上一时间采样点对包围盒树 的遍历过程,确定当前时间采样点的遍历路径,从而有效地减少了遍历过程中包围盒相交测 试的次数,提高了算法效率,同时通过对跟踪表的维护,保证了碰撞检测的正确性和有效性 。 　　实验结果和具体应用表明,基于固定方向凸包包围盒层次的碰撞检测方法不仅能 很好地解决刚体间的碰撞检测,而且为解决和处理软体对象环境中的碰撞检测问题提供了一 种可靠而有效的途径。本文的研究成果,对大规模复杂环境中的碰撞检测有重要的理论价值 和实际意义。 网络计算中任务分配与调度的 遗传算法研究 作者：钟求喜(2000.10) 导师：陈火旺院士 　　任务分配与调度是网络计算中的一项关键技术,直接影响到整 个系统的计算性能。任务分配与调度问题是一类NP问题,经典调度理论一般仅能获得问题的 近似最优解。尽管已有用于任务分配与调度的遗传算法求解质量优于传统方法,但传统单种 群遗传算法的效率随任务数增多而下降。本文采用理论分析与仿真实验相结合的方法,研究 网络计算中单任务和独立多任务分配与调度的遗传算法。 　　本文首先针对同构系统 中任务分配与调度问题提出一个通用的遗传算法。算法直接采用任务列表编码结构,在此基 础上设计出三个专门的遗传算子,即改进的交叉算子、内部交叉算子和具有变异功能的迁移 算子。种群初始化技术采用均衡水平分割法,以保证初始个体的有效性和质量。算法主要控 制参数的取值通过仿真实验确定。 　　针对传统单种群遗传算法求解独立多任务分配与调度问题的伸缩性差的缺点,本文基于多物 种共同进化的生物学背景,从理论上探讨合作式共同进化计算模型的机理。数学分析表明, 对于独立多问题,共同进化算法采用按比例选择策略时,高于平均适应值的模式的逐代递增 指数高于传统单种群遗传算法,说明共同进化算法的效率高于传统的单种群遗传算法。对于 不可作独立子问题分解的问题,则以基因连锁一般模型-NK模型进行了实例研究。 　　将合作式共同进化计算模型应用于同构系统中的独立多任务分配与调度问题,提出一个独立 多任务分配与调度的共同进化遗传算法,包括子种群中子分配与调度实例组合成总分配与调 度实例的启发式合并方法,以及子种群个体的适应值计算方法等。 　　针对网络导构计算的简化模型和一般模型分别提出任务与调度的遗传算法。一般模型中任务 分配与调度受到系统多种因素的影响,如任务间的数据逻辑关系、各处理机的计算速度、网 络拓扑结构、节点间通信机制以及通信波特率、数据流量大小等等。在考虑上述影响因素的 基础上,分别提出单任务分配与调度的遗传算法和独立多任务分配与调度的共同进化算法。 　　从同构系统到异构计算环境,从单任务到独立多任务,本文提出了针对不同系统环境下任务 分配与调度的遗传算法。理论分析与仿真实验均表明,本文所提算法的问题求解性能优于传 统调度方法和已有用于任务分配与调度的遗传算法。     

人体运动的非线性降维及新运动生成

为了提高现有运动数据的可重用性,生成更为丰富的新运动,提出快速自适应比例高斯过程隐变量模型,以及基于该模型的人体运动数据降维及运动生成方法.通过对运动数据进行统计学习,获得运动数据在隐空间的一个低维映射来实现非线性降维,同时获得了该运动的姿态空间的概率分布,其大小反映了该姿态的自然逼真程度;在给定末端约束条件下求取满足约束的、同时概率最大的姿态,并将其作为逆向运动学的解,克服了传统逆向运动学算法计算烦琐、效果不逼真的缺点.实验结果表明,该模型具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,同时能够自适应运动编辑的方向,有效地扩大运动的可编辑幅度.     

基于并行小波算法的DEM数据多分辨率模型构建

由于离散小波的多分辨率分析特性和DEM数据多分辨率模型的一致性,可以采用离散小波算法来构建DEM多分辨率模型,同时针对现有的基于小波的DEM数据多分辨率模型构建中运算量过大的问题,采用了基于并行的小波算法来进行多分辨率模型构建.由于DEM数据等价于二维的灰度图像,可以作为二维信号来进行处理.首先给出了二维离散信号小波变换的Mallat算法,进行了算法的可并行性分析;然后描述了各处理机中的局部数组的数据结构并讨论了并行算法中多处理机逻辑拓扑间的数据传递.实验结果证明,小波算法适宜于并行,且将其应用于DEM数据多分辨率模型构建时能获得理想的加速比,基于并行的小波算法能极大地加速多分辨率模型的构建速度.     

碰撞检测中的层次包围盒方法

碰撞检测在机器人运动规划、虚拟环境、分布交互仿真中都起着重要作用 ,层次包围盒方法可以有效地解决碰撞检测固有的计算复杂性 ,包围盒类型的选择是层次包围盒方法的关键。本文介绍了基于层次包围盒的碰撞检测算法 ,并着重对现有的各种包围盒类型进行了分析比较     

基于仿射迭代方法的大基线图像匹配技术研究

两幅图像中相应特征点邻域窗口之间的单应映射可以用仿射变换模型来近似。本文首先通过奇异值分解给出仿射变换矩阵4个自由度的几何含义,然后将其分解为一个相似变换矩阵和一个旋转的准单位矩阵(Rotated Quasi-Identity Matrix)的乘积,即在基于相似变换模型匹配的基础上再用基于仿射变换模型的迭代算法对相应特征点精确定位。针对相似变换中初始旋转角度的难确定性,在初始匹配中提出基于亮度最速下降方向的对齐方法,而在引导匹配阶段提出基于相应极线方向的对齐方法,这两个策略不仅提高了算法效率,还能为进一步的仿射迭代提供良好的初值。在得到最优仿射变换参数之后,实现了对相应特征点定位误差的精确补偿及其邻域窗口的透视矫正。最后通过真实图像的实验以及和现有算法的比较验证了本文算法的可行性和精确性,并给出了相应的实验数据和结果。