基于边曲率的网格模型简化算法

网格模型简化在计算机图形学与虚拟现实和生产制造领域有重要的研究意义.针对目前网格简化算法在大规模简化时丢失模型几何特征的问题,提出一种改进的半边折叠网格简化算法.引入边曲率近似度量的概念,同时将边曲率加入到误差测度中,从而改变了网格的半边折叠顺序,使网格模型简化后的细节能够准确地保留.实验结果表明,改进后的算法在同等简化率下能更好地保留原模型的细节特征,并且网格分配合理,执行速度快,误差小.     

基于二次误差测度的车身网格简化算法研究

在车身逆向设计中,点云数据预处理后形成的拓扑网格数据庞大,导入三维软件中进行处理时,对计算机显示、分析、存储、传输等造成很大负担。该文研究了车身曲面重构过程中基于二次误差测度的边折叠网格简化算法。该算法将点到相关平面距离的平方和作为误差测度,进行多次选择性边折叠,实现网格有效简化。采用VC＋＋6.0编程实现了该算法,实验表明,算法稳定可靠,效率较高,简化效果好。     

一种保持视觉特征的三维几何模型简化算法

针对三维模型简化中保留细节特征的要求,提出了一种基于视觉特征保持的三维几何模型简化算法.采用半边折叠操作,综合考虑了网格模型中半边的几何重要性和变化误差,并将其作为各半边的折叠代价来确定模型中边的折叠顺序,在模型简化后又利用顶点"微调"法对简化模型进行了局部视觉效果修正.实验研究结果表明:本文提出的三维几何模型简化算法能有效地保留模型的细节特征,并能显著改善模型因简化产生的形变,是一种简单、有效的模型简化算法.     

法矢量法实现网格模型简化

提出一种基于顶点法矢量和面片法矢量的网格简化算法,能在大幅度简化的情况下,简化模型依然能保持良好的视觉效果.算法采用边折叠实现网格模型的简化,首先,建立网格模型上每个顶点的不平度,以此来衡量顶点局部对视觉效果的贡献程度;其次,度量三角形在边折叠后的变形误差,用于衡量边折叠对视觉效果所造成的畸变程度;最后,综合顶点不平度和三角形的变形误差,建立边折叠代价函数,并以此指导网格的简化.此外,在此简化算法的基础上,还提出一个递进网格传输的框架,并实现了一个基于浏览器的可视化原型系统.     

基于内角加权及二次误差度量的三角形折叠算法

给出了一种基于三角形内角加权和二次误差度量的三角形折叠算法来简化三角网格模型。该算法以三角形的三个内角余弦和来控制三角形网格形状,以三角形折叠后新点到相关三角形平面距离的平方和控制简化模型误差,建立一种新的三角形折叠的误差标准,使形状狭长且折叠引起误差最小的三角形优先进行折叠。文中给出的实例表明,该算法既能很好的保留模型特征,又能有效地控制三角网格的形状。     

基于向量夹角的三角网格模型简化算法

提出以顶点向量夹角为剔除准则,运用顶点去除方法进行网格简化的算法。该算法首先计算每个网格顶点与其周围相邻顶点所形成的方向向量,然后根据方向向量的平均夹角来识别和简化网格中的平面区域,之后再以该顶点所处区域是否比较平坦为顶点去除限制条件,判断该顶点是否符合安全去除原则,这样可以保留特征顶点,进而保持物体的视觉特征。在顶点去除后,还需要对因此而形成的多边形进行三角形网格重建,以填补空洞。该算法在简化质量和简化速率方面取得了较好的平衡。     

网格投影式立体视觉三维表面重建系统

提出了一种基于立体视觉的三维表面重建的新方法。该方法以立体视觉为基础,结合网格投影,把被动的立体视觉与主动的非结构光网格投影相结合,采用一种算法简单的由粗到精网格图像立体匹配方法,有效地解决了常用的立体视觉系统中存在的算法复杂、处理时间长、容易产生误匹配等问题。基于该方法的三维表面重建系统具有结构简单、操作方便、数据采集速度快、实时性强等优点。实验结果表明该系统能够有效地对三维表面,特别是对无明显特征的光滑自由三维曲面进行重建。     

三角网格特征边识别的一种有效方法

三角网格特征边识别在数字几何处理和计算机辅助制造(CAM)的模具加工中都有着广泛的应用,该文指出了近年来有关网格特征边识别算法的各种弊端及原因,给出了一种鲁棒的网格特征边识别新算法.该算法以网格特征点的识别为基础,能够识别以往算法常遗漏的一些二面法向夹角比较小的网格边,增强了对C1不连续网格边的识别能力.众多数值例子支持了这个结论.     

对基于二次误差的模型简化方法的改进

模型简化在虚拟现实、模拟仿真等方面有着广泛的应用,但算法复杂、时间复杂度高一直是模型简化的主要问题。为了提高算法速度,沿用Garland提出的使用二次误差矩阵来简化三角面片模型的方法,使用八叉树空间分割的方法加速模型简化算法中用于进行边收缩的候选最近点对的排序过程,从而提高算法的速度。     

一维非线性对流占优扩散方程特征差分法的两重网格算法

针对一维非线性对流扩散方程,构造了特征差分的两重网络算法,并给出了误差估计和数值算例。此方法是先在粗网格上计算非线性问题,再在细网格上计算线性问题,数值算例表明,在计算精度保持不变的情况下,此算法可以极大提高非线性对流扩散问题的计算效率。     

论视觉传达设计中视觉形式的简化心理

以人类视知觉中的简化心理为启示,通过实例分析归纳了视觉形式的简化不但能让人心理愉悦还能传达寓意。在此基础上,提出了视觉传达设计中,视觉形式的表现应顺应人们的视觉审美心理取向,利用人们对符号等抽象、概括形体的喜好,去除对视觉再现无用的信息,通过简洁的、有意味的形式来传达更为深刻的含义与信息。     

基于局部特征组合的目标跟踪算法

为了克服目前大多数观测模型在小样本空间中鲁棒性不高的弱点,文中在粒子滤波框架下提出基于局部特征组合的粒子滤波视频跟踪算法.局部特征能更有效描述目标模板细节信息,可降低特征匹配中目标形变、光照变化和部分遮挡的影响.该方法借鉴混合高斯模型思想,采用多模式描述有效局部观测信息,这种融合策略更加准确可靠,能够较好地通过最新观测减轻了粒子退化现象,从而提高目标跟踪效率.小样本空间一定程度上降低了粒子数量和计算代价.实验结果表明该算法相比单一特征或一般多特征融合跟踪算法具有优越性,并能实现复杂场景下的目标跟踪.     

基于小波-双谱分析的视觉诱发脑电特征提取

针对脑电信号非平稳性、非线性和非高斯性特点,利用小波变换和双谱分析相结合的方法提取视觉诱发脑电特征.采用Oddball实验范式,采集视觉诱发脑电数据.首先,对脑电信号进行少次相干平均以去除自发脑电;然后,选择合适的小波函数和分解层数,进行小波分解与重构,并对重构后细节系数进行白化处理;最后,利用双谱分析提取视觉诱发脑电特征.结果表明:该方法可以提取蕴涵于脑电中丰富的高阶时频信息,并且在处理脑电非线性和抑制高斯噪声方面具有较强的优越性.     

凹球面网栅光刻控制算法零点误差分析

为分析并避免参考零点误差对凹球面光刻恒定曝光量控制算法的影响,建立了零点误差与扫描线速度、扫描弧长关系的数学模型并给出了关系曲线.分析得出:参考零点俯仰定位误差会造成部分线条宽于理想值,其余线条窄于理想值,且线宽呈单调变化;参考零点水平定位误差会造成实际扫描弧长短于或长于所需值,造成凹球面部分边缘无线条以致网栅缺失.凹球面网栅光刻设备俯仰轴和方位轴采用光电轴角编码器作为反馈元件,采取速度、位置双闭环控制,实现了参考零点的精确定位,确保了恒定的扫描线速度和精确的扫描弧长,制作出了合格的凹球面网栅.     

一种基于EMD的系统误差分离方法

现有的测量误差分离方法大多需要预先确定误差的变化特征和基函数,而基函数的选取没有明确的标准.该文提出了一种采用自适应分解的经验模态法对周期较大的系统误差进行提取和自相关分析与经验模态相结合的分解法对周期较小的系统误差进行提取的方法.通过实际仿真结果表明,自相关分析与经验模态分解法不需要确定误差特征就能够成功分离系统误差与随机误差,达到了预期效果.     

基于高斯尺度空间的尺度参数自适应算法研究

以屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征作为图像的信息度量依据,研究了图像信息量随尺度参数变化而变化的规律,并基于视觉特征模型提出了一种高斯尺度参数的自适应算法.该算法通过使尺度空间信息量在每层均匀分布来实现尺度参数的自适应变化,避免了在尺度空间的构造过程中因计算过于复杂或因丢弃过多关键信息而造成失真过大的问题.实验结果显示,该算法能有效地抑制噪声,从而为图像的高层次处理如目标识别等奠定了基础.