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1.
三角网格模型的特征线提取   总被引:22,自引:4,他引:18  
在反求工程中,散乱数据点云的曲面重构常采用三角网格模型,若将其转换成曲面实体模型则有更广泛的应用,从三角网格模型中提取特征线是转换过程中的重要步骤.在讨论反求工程中数据点云分块方法的基础上,采取“基于边”的方法来提取特征线:先提取特征点,再连接成特征线.根据相邻三角片的法矢夹角和各点主曲率是否为极值,分两次提取特征点,利用三角顶点加权和均匀化等方法减少狭长三角片对特征点提取的计算误差影响,再将特征点分组连接成B样条曲线.文中算法的结果可为B样条曲面分片拟合和建立B-rep曲面实体模型提供依据。  相似文献
2.
基于径向基函数的三角网格曲面孔洞修补算法   总被引:19,自引:5,他引:14  
提出一种对三角网格曲面中孔洞的修补算法,在对孔洞多边形进行填补后,使用径向基函数建立孔洞曲面的隐式方程,然后把新增加的三角片顶点映射到曲面上.由于在修补时不仅考虑了对孔洞多边形的三角划分问题,还考虑了孔洞周围的几何信息,使得修补后的孔洞曲面与原始曲面光滑地融为一体,尤其对曲率变化较剧烈部位处的孔洞取得了理想的修补效果.  相似文献
3.
主曲率均匀的网格光顺   总被引:15,自引:0,他引:15  
针对三角网格数据提出了一种主曲率均匀的光顺方法 .该算法首先通过建立局部抛物二次曲面来估算网格顶点的主曲率和主方向 ,其次以邻点的主曲率和主方向的加权平均作为光顺后顶点的曲率值 ,然后由新曲率值和二次曲面方程计算出调整后的顶点位置 ,实现模型的光顺 .进行局部光顺时 ,将区域内的点组成各个封闭环 ,根据邻点所在环的层次分配权值 ,可以满足是否去除或保留内部区域特征的需要 .该文给出了应用实例 ,结果表明本方法对网格模型实施整体和局部光顺均有较好的效果 ,光顺前后模型体积变化较小 .  相似文献
4.
利用SAPI5完成中文语音音素的分解   总被引:10,自引:6,他引:4  
宋阳  刘胜兰  张燕宏 《微计算机信息》2005,21(3):230-231,27
本文讲述了在基于网络的人-人交互系统中.如何利用SAPI5来进行中文语音音素的分解,介绍了SAPI5语音识别(SR)引擎所提供的服务,在一个已经实现的MPEG-4兼容的人脸动画系统基础上,阐述了其在网络人-人交互系统应用中的设计思路和具体相关实现技术。  相似文献
5.
一种保持特征的三角网格光顺方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
网格光顺是逆向工程中一种常用的数据处理手段,其主要目的是为了减少网格模型中的噪声,提高网格模型的质量。但网格上的一些特征常常会在光顺时丢失。如何在光顺时保持网格模型的特征成为提高光顺质量的一个关键问题。在实现常用光顺方法的基础上,该文提出了一种能较好保持网格特征的自适应光顺方法,通过对特征进行判断,根据网格顶点的不同性质对其采用不同的操作方法以达到光顺和保持特征的目的。  相似文献
6.
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为有效地解决多视角深度图配准问题,提出一种新的配准算法.首先给出一种深度图数据图像化方法,根据深度图包含的像素信息和网格顶点处的曲率值创建特征图像;然后通过对特征图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,从而得到原始深度图上的特征点与匹配关系;最后采用投票和预配准方法去除误匹配,实现递增式多视角深度图配准.模拟噪声实验和多个实际测量深度图的配准实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.  相似文献
7.
三角网格曲面角点的鲁棒性检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为有效检测三角网格曲面上的角点特征,提出一种基于最小主曲率的角点检测算法.首先通过计算网格顶点处的最小主曲率,利用加权最小主曲率定义角点特征函数,并计算角点特征值;然后利用迭代阈值法自动产生检测阈值,以去除噪声和特征不明显的角点;最后采用非极大值抑制法消除局部邻域内的角点聚簇获取特征明显的角点.在此基础上,在多个尺度下分别计算每个网格顶点处的角点特征值,并通过加权将其合并成多尺度角点特征值,新的角点特征值使得角点检测算法具有较高的稳定性和鲁棒性.通过重复检测率实验和部分重叠曲面的配准实验,验证了文中算法的有效性与实用性.  相似文献
8.
对主动轮廓模型在三维网格曲面上的表示进行研究.首先提出一种根据输入的点快速确定初始特征线的追踪投影法;然后计算出特征线的主动轮廓模型能量,其中特征能用平均曲率来表示;最后,特征线经多次迭代后移动到能量极小处,实现优化.实例表明,优化后的特征线既光滑又逼近特征.  相似文献
9.
利用自组织映射神经网络(SOM)技术对散乱数据点集进行B样条曲面重建时,往往存在网络学习时间过长和学习效果不理想等问题。提出了一种新的神经元初始化方法和分块学习算法,该算法首先运用主元素分析方法(PCA)对散乱数据进行分块,将拓扑结构为四边形的输出层神经元初始化在每块散乱数据的最小二乘平面上进行网络学习和训练,将分块学习得到的各网格曲面拼接成一个整体;然后对该整体网格曲面的边界和内部单独学习,得到一张逼近待重建曲面的双线性B样条曲面;最后对该B样条曲面误差进行了修正。实例证明,该算法可以明显地减少SOM网络学习时间,并改善网络学习效果。  相似文献
10.
针对利用3D网格生成浅浮雕不能使用精确的网格表示、浮雕细节保持特性依赖于规则采样高度域上分辨率的问题,提出一种基于3D网格频域分析的浅浮雕算法.从信号处理的角度出发,首先利用网格的几何微分性质和拓扑结构通过离散调和变换将网格的深度信号变换到频域;其次提出一种基于几何频率能量的频域划分策略,将频率分割为低频、高频和噪声,再对低频进行线性压缩,利用各项同性的扩散函数对高频进行自适应非线性压缩并过滤噪声,得到信号在频域上一组新的变换系数;最后利用调和逆变换将处理后的频域映射到信号的空域重建浮雕模型.实验结果表明,该算法可通过控制频谱的分割和扩散函数的参数实现浮雕模型细节的增强.  相似文献
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