曲面二阶几何连续性的混合曲率评价与可视化

曲面连续性评价与可视化在工业设计和分析过程中起着重要作用.针对曲面二阶几何连续性评价,提出了混合曲率的概念,并给出了基于混合曲率的曲面二阶几何连续性评价与可视化方法,可处理比传统基于单一曲率的评价方法更多奇异情况;还给出了纹理映射方法和自适应网格细分的实现算法,达到实时渲染和精度可调的要求.最后通过实例说明了该方法的有...     

NURBS曲线曲率连续延拓的一种有效算法

提出了一种局部延拓NURBS曲线的算法。从理论上探讨了使NURBS曲线获得曲率连续的延拓应满足的条件，同时又给出了在实际应用中使NURBS曲线获得曲率连续的延拓的基本算法。     

曲率连续的有理二次样条插值的一种优化方法

人们通常用有理三次曲线样条来构造整体曲率连续的曲线.提出利用有理二次样条曲线插值整体曲率连续的曲线的一种方法.首先导出了两相邻二次曲线段间曲率连续的拼接条件,然后提出了求解平面上一个闭的点列中每一点处的切线的最优算法.最后给出了闭曲线插值的一些实例以检验方法的有效性.     

曲面处理的曲率域能量优化方法研究*

鉴于曲率在几何处理中的重要性,提出了一种基于曲率域的三维几何处理方法,提供了便于曲面形状编辑、过滤及合成的几何工具。对于给定曲面,估计其主曲率,过滤和编辑其曲率分布,完成曲面空间域到曲率域的映射。采用能量优化处理方法对非线性最小二乘曲面问题进行求解,获得最优匹配于期望曲率的曲面,同时保持原始曲面形状的重要几何属性及特征。实例证明,该方法实用性好,对各向异性光顺、特征增强、多尺度曲率编辑的处理效果理想。     

三角网格曲面上离散曲率估算方法的比较与分析

对国际上近几年提出的三角网格曲面上估算平均曲率的7种方法和估算高斯曲率的4种方法,进行了系统的总结与大量的实验,并给出误差统计和分析比较,给出了对高斯曲率和平均曲率的估算效果最优的方法,以及较稳定和误差较小的几个新公式．     

稀疏三角网格模型的Gregory曲面光顺插值

稀疏网格模型精细光顺重建时,网格顶点的法曲率不一致问题仍没有解决,导致渲染阴影。通过推导获得四次三角域Gregory顶点拼接处法曲率变化一致的约束条件,并基于该约束条件对稀疏三角网格模型进行精细重建。重建后的模型不但保证所有相邻三角Gregory曲面片G¹光顺连续,而且拼接顶点处的法曲率变化最小,从而可获得高质量的视觉效果。实验结果验证了在只有原始模型1%~2%网格数目的情况下可获得光顺的视觉渲染效果,结果模型亦具有高精细特征。     

基于矩形网格追踪法的曲面主曲率等值线生成算法*

针对自由曲面在展开平面上的主曲率等值线生成问题,提出一种基于矩形网格追踪算法的等值线生成算法。利用面积坐标方法将曲面上的点及其极值曲率映射到优化展开平面上,在展开平面上采用遍历法得出等值点序列;利用矩形网格追踪法将等值点序列划分为连续无交叉的开等值线或连续封闭的闭等值线。最后以直纹面、锥形面和自由曲面为算例分别对算法进行计算验证,并与线性插值三角网格法进行对比。计算结果表明,基于矩形网格追踪的等值线生成算法具有计算速度快、精度高的特点。     

一种基于曲率与置信度传播的视差估计方法

常用的匹配代价容易受到光晕效应等复杂光学畸变的影响。文中通过对相机成像模型的分析,从理论上证明基于曲率的匹配代价对光晕具有较强的鲁棒性。提出一种在积分图像上对基于曲率的匹配代价进行计算的方法,有效提高算法速度。最后,将曲率约束引入到置信度传播算法正则项的设计中,抑制置信度在深度不连续区域之间的传递,防止过平滑现象的产生。实验结果验证文中方法的有效性。     

三维CAD曲面模型距离-曲率形状分布检索算法

产品三维CAD模型检索对实现产品设计信息的有效重用具有重要意义和作用.针对在工程应用中存在大量含有曲面的产品,提出一种基于距离-曲率形状分布的三维CAD曲面模型检索算法.首先在模型表面随机取点,计算出所取点的曲率以及该点到模型质心的距离;然后以模型质心为球心,统计处在不同半径球壳间所取随机点的曲率分布,分别以球壳半径和曲率为坐标轴构建距离-曲率平面网格,并统计每个网格中随机点出现的频次,从而形成距离-曲率矩阵;最后利用特定的规则计算矩阵的相似值,用该值衡量2个模型的相似程度,实现模型的相似性检索.实验结果表明,文中算法的检索性能比传统的形状分布算法有较大提高,尤其适用于自由曲面模型的检索.     

基于形状特征的小波神经网络目标识别方法

利用小波神经网络整合小波分析提取信号局部奇异特征和人工神经网络自适应学习分类的优点,提出了一种基于目标边界形状特征的时频特性可调的小波神经网络识别方法.该方法根据目标边界曲率连续小波变换的模极值在多尺度下幅值及分布情况,确定边界奇异点,利用小波神经网络自动提取、调整奇异点的特征信息并完成分类.实验结果表明,与时频特性固定的小波神经网络,普通人工神经网络和传统的基于Fourier描述子的最近邻分类器相比,时频特性可调的小波神经网络具有更好的分类性能和抗噪能力.     

用于丝驱动连续体机器人的实用运动学研究

针对单段及多段连续体机器人运动学问题,提出分段常曲率与粒子群算法相结合的完整正逆运动学分析方法.以双段丝驱动连续体机器人为研究对象,首先设计含平移段的机器人样机;然后利用分段常曲率方法建立驱动空间与关节空间的相互映射,根据齐次变换得到关节空间至工作空间的正映射关系;最后利用线性递减权重粒子群算法实现工作空间至关节空间的逆映射.对双段连续体机器人的运动学进行仿真及逆运动学求解耗时测试,并在研制样机上进行了实验验证.仿真结果说明了所提运动学研究方法的合理性及逆运动学求解的快速性,实验结果显示位置平均误差小于双段连续体机器人本体长度的6.22％,验证了所提运动学的有效性.     

基于链码的合成孔径声纳图像目标识别算法研究*

为了进一步提高识别速度、增大识别效率,基于图像边缘的链码表示,将微积分中连续曲线曲率的定义推广到离散域,提出了链码离散曲率算法。通过利用链码计算图像边缘的离散曲率,结合特定的函数进行图像匹配,实现了以合成孔径声纳为代表的一类高分辨率、低信噪比的水声遥感图像的目标识别。实验结果表明,该算法计算复杂度较低,较之传统的基于特征提取的目标识别算法具有更高的识别效率。     

一种计算机视觉识别硬皮甜瓜瓜蒂的新方法

针对CVC 法识别率不高和收缩膨胀法速度慢,提出了一种新的识别甜瓜瓜蒂方法。该方法提出了连续凹点组概念,并通过计算每个连续凹点组中曲率最大点相互之间相隔链码长度和欧氏距离的比值识别瓜蒂。用该算法分别对四种类型瓜蒂甜瓜和无瓜蒂甜瓜图片进行实验,并与其它两种算法进行了比较,实验结果表明：该方法更加有效、快速,具有很好的鲁棒性     

复杂环境下基于RRT的智能车辆运动规划算法

在存在大量无规则障碍物且障碍物分布不均匀的复杂环境下,现有规划算法不能很好地解决智能车辆的运动规划问题.为此,本文提出了一种简单实用的基于RRT(快速搜索随机树)的运动规划算法——连续曲率RRT算法.该算法在RRT框架中结合了环境约束以及车辆自身的约束.它首先引入了目标偏向采样策略以及合理的度量函数,大大地提高了规划速度和质量;接着提出了一种基于最大曲率约束的后处理方法以生成平滑的且曲率连续的可执行轨迹.通过仿真实验和实车测试,证实了该算法的正确性、有效性和实用性.     

基于均方根曲率和绝对曲率的三维人脸特征定位

三维面部特征的定住是三维人脸识别中的关键步骤,有效、简洁、清晰的轮廓特征是快速准确人脸识别的前提所在。本文首先简要介绍了目前主流的几种基于曲率的定位方法,然后通过进一步计算均方根曲率和绝时曲率,对于同样的图像得到了更好的特征定位效果。     

基于NURBS曲面拟合的三角网格曲率计算

针对三角网格提出了一种基于NURBS曲面拟合的计算Gauss曲率和平均曲率的算法。首先选取边界检测后的二阶邻点作为局部拟合数据,采用直接投影法实现参数化,由二次NURBS曲面进行最小平方拟合反算控制点矩阵,最后由拟合曲面计算曲率。并从三角网格分辨率和噪声两方面进行了比较,实验结果表明本文算法精度高、较其他算法稳定,因而更具通用性。     

基于最优传输的网格参数化序列簇生成方法

利用Ricci曲率流将原曲面上的面元测度前推到目标参数域上形成初始面元测度,对初始面元测度或目标面元测度进行变换,以构造一系列连续变换的面元测度序列,然后计算面元测度间的最优传输映射并构建连续变换的参数化序列簇。通过莫比乌斯变换、曲率强化和重要性驱动3种方式对面元测度进行变换实验,结果表明,相比拟等积方法,该方法可以构造出多种不同的参数化序列簇,并能取得较好的特殊参数化效果。     

动态图象的连续采集和连续处理方法

对动态图象的连续采集和连续处理处理方法作了研究。结合数字视频技术。在保持动态图象的连续性的荐,提出了一种应用常规的静脉 数字图象处理等法对动态图象进行了处理的方法。     

曲率连续保凸插值四次Bézier曲线及其误差分析

本文讨论了用四次Bezier曲线实现曲率连续的保凸插值曲线的方法,并给出了当数据点 加密时的收敛阶数,以及给定误差时插值曲线的误差分析．给出的曲线生成方法具有局部性, 并对凸性数据的曲率没有不必要的限制．     

隐式曲线、曲面的几何不变量及几何连续性

首先给出了隐式曲线的曲主计算公式的隐式表达形式,进而给出了隐式曲面的高斯曲率公式以及平均曲率公式的隐式形式,其次利用曲面的几休不变量高斯曲率和平均曲率的连续性和到了一种代数曲面之间的过渡曲面的构造方法,使得过渡曲面也是代数曲面,且能合这渡曲面的尽可能低,并且过渡曲面与给定的曲面有达到Ｇ＾２连续,最后给出一个应用实例。