基于八叉树与RBF神经网络的曲面三角网格生成

采用八叉树空间分解法生成曲面离散点集,再由点的最近邻域搜索得到三维散乱点集的Delaunay三角剖分算法,并通过对输入的散乱点集进行数据平滑预处理,确定特征点和提取特征线,从神经网络的权值矩阵直接计算曲线控制顶点或曲面的控制网格,最后结合RBF神经网络,提出了一种快速、有效的曲面三角网格直接生成法,其网格生成质量较好....     

一种基于斜率差和方位角的矢量数据匹配算法

矢量空间数据同名特征点搜索和同名特征点匹配是对多时相、多尺度地理实体要素进行变化检测的关键技术。结合矢量空间数据的坐标特征和方位角,提出一种同名地理实体要素特征点搜索与匹配算法。该算法采用分步取点的思想,分别提取曲线X、Y方向上的极值点为初始特征点,利用各极值点斜率差的绝对值作为约束条件删除冗余极值点。在上述提取结果中,两个相邻特征点通常存在较大变形,需添加部分合理特征点。综合利用特征点坐标方位角和距离进行同名特征点相似度匹配,分别利用线实体和面实体进行试验验证。结果表明:本研究算法能够适用于线实体和面实体特征点的提取与匹配,并具有良好的精度和可行性。     

基于特征线的三维模型孔洞修复方法

三维模型的孔洞修复是数字几何处理中的一个重要问题.首先利用耳切三角化技术,提出了针对三维模型孔洞的一种基曲面构建方法.然后利用孔洞周围探测得到的特征线的信息来恢复孔洞区域的细节.对于孔洞区域的三角形,根据特征线确定的细分顺序进行细分.细分方法是利用三角形的邻域点的信息和特征线的信息拟合二次曲面,再将三角形的重心投影到拟合的二次曲面上.实验表明:基于特征线的修复方法能够较好地捕获模型的全局特征,并能够有效恢复孔洞区域的显著几何特征,从而获得较自然的修复效果.     

基于三维霍夫变换的环形光场三维重建

针对环形光场的二维对极几何图特征轨迹不完整问题,提出了一种基于三维霍夫变换的环形光场三维重建方法.将三雏重建参数求解转化为高维图像体特征轨迹参数的解算.通过分析环形光场图像体中特征轨迹三维分布,提取图像体中的轨迹曲线,并采用三维结构张量分析曲线的局部方向.构建了面向三维曲线检测的三维霍夫空间,并设计霍夫参数筛选方法.通...     

基于MLS点云模型特征的提取算法

针对以往特征提取算法提取边界特征效果不理想和特征识别时间较长的问题,提出了一种改进的点云模型特征边界线提取算法.该算法以移动最小二乘法为基础,在对已有的边界特征提取方法研究的基础上,结合研究对象棱角分明的特点,提取点云模型边界特征点集,利用双向搜索方法快速生成模型的特征边界线,并对得到的特征边界线进行特征修复,从而得到较为稳定的点云模型的特征边界线.实验结果表明,该算法能快速地提取点云模型的特征边界线,为后续基于特征边界的建模节约了大量时间.     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

岩体初始地应力场计算模型自动生成与快速反演

对AutoCAD进行了面向对象二次开发,利用程序自动读取CAD地形图地面高程并快速生成反映地表起伏变化的三维有限元计算网格模型.采用三维非线性有限元反演回归分析计算方法,提出了三维应力侧压系数函数拟合法,通过三维有限元开挖模拟反演岩体初始地应力场.对蒲石河抽水蓄能电站地下厂房区域初始地应力场进行了反演回归分析,结果表明:实测点地应力拟合较好,该方法计算快速准确,较合理地反映了地形地貌对初始地应力场规律的影响.     

三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计

现有的图像重构算法未进行立体匹配处理,导致重构的图像与原图像相比在细节方面差距较大,甚至出现失真.为此,进行了三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计.采集二维人脸图像,进行相机标定、图像灰度化、图像滤波等预处理;利用算子提取人脸图像特征点并根据特征点分布进行立体匹配;对立体匹配后的特征点进行划分,得到人脸特征网格组成的三维模型;将二维图像中的纹理映射到三维模型上,实现三维重构.结果表明:所设计的算法减少了重构图像与原图像在细节上的差距,解决了重构图像的失真问题.     

基于骨骼线的三维网格编辑

为了保留局部细节和快速地进行形变,提出了1种新的基于骨骼线的三维网格编辑方法.在确定感兴趣区域及参考点后,通过参考点和屏幕平面建立骨骼线,将感兴趣区域上的顶点映射到骨骼线上.为了使由形变而带来的失真均匀分布及保留局部细节,对骨骼线上的点用线性旋转不变的坐标表示方法进行表示,以指定的目标点为约束,在最小二乘意义下对骨骼线进行重建,得到形变后比较光滑的骨骼线;再将骨骼线上的映射点逆映射到感兴趣区域上,得到形变后的网格模型.还可以基于骨骼线对感兴趣区域进行缩放、扭转编辑.实验结果验证了本方法能实时交互、并保留细节.对骨骼点和目标点进行插值得到新的目标点再进行形变,可以得到动画效果.     

复杂环境异源高分辨率光学卫星影像匹配算法

针对复杂环境异源高分辨率光学影像匹配成功率低的问题,提出了一种基于窗口约束的特征点匹配方法.借助于异源影像近似核线对和同名直线,对特征点建立几何约束窗口,利用该窗口限定同名点搜索范围,通过特征点主方向的约束和特征欧氏距离提取初始匹配点,并基于局部随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点,最终利用同名点对影像进行纠正,实现异源高分辨率卫星遥感的自动匹配.结果表明:与传统的尺度不变特征变换算法(SIFT)相比,窗口约束匹配方法提取了更多的同名点,为复杂环境异源高分辨率光学遥感影像数据的高精度自动匹配提供了一种可行的方法.     

表情数据驱动三维人脸模型方法

提出了一种利用面部表情数据驱动三维人脸模型中骨骼特征点运动的方法.首先,利用面部表情捕捉设备对面部特征点进行采集,并使用XML格式对面部表情捕捉数据进行描述;然后将采集到的面部特征点与人脸模型中骨骼特征点进行映射配对;最后,使用面向对象图形渲染引擎演示面部表情,从而实现使用面部表情数据驱动三维人脸模型.方法验证实验的过程和结果表明了提出方法的有效性.     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

基于二维人脸图像的三维建模研究

针对目前三维人脸建模方法存在的不足,在分析了网格重采样方法的基础上,提出了一种改进的基于模板的网格重采样方法.首先对人脸的重要特征点大致定位,自动将人脸划分为36个分块,初步建立三维人脸间的对应关系;然后使用重采样的方法,得到具有规则拓扑结构的人脸特征点,建立较为精细的中性人脸模型.经实验证明,该方法能够在较短时间内实现对中性三维人脸的建模,同时对高维模型进行了网格简化.     

基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位

提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法. 该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合. 使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位. 三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销. 使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%. 实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性.     

基于二维图像的人脸面部特征点定位与提取

提出了一种人脸面部特征点定位与提取的方法.利用该方法,在人脸预处理基础上,通过人脸分割、基于水平方向Prewitt算子模版的边缘检测和积分投影技术,可以快速有效地提取眼睛、鼻子和嘴巴等特征点信息.实验表明,该方法可以校正人脸倾斜并具有较高的准确率.     

基于三维点云数据的虚拟人台模型的构建

针对实际人体三维扫描点云数据的特征,根据数据点坐标差值大小提取出每个高度层上的关键点,利用简化的Delaunay三角平面划分算法,将这些关键点构造成三角平面,并制作出OBJ模型文件,导入常见的三维建模软件后得到人台虚拟模型.实验表明:上述方法处理数据简单、快速.得到的人台模型符合要求,适用于大量人台模型的构建.     

基于图像的三维人体特征参数提取方法

为了解决三维人体建模中人体参数和尺寸提取的问题,提出基于图像的人体特征参数提取方法,进而对人体图像的各特征区域进行定位,并给出计算流程.对采集的图像进行预处理,再对人体正面和侧面图像特征点进行识别,从而识别出人体特征区域,提取出人体特征尺寸.阐述用模型法和参照法计算特征尺寸的方法与原理,推导出由图像像素计算特征尺寸的公式,分析模型法和参照法的优缺点,并结合两者的优点,提出模型参照法特征尺寸计算方法.利用实际采集的图像,根据模型参照法进行人体参数提取,结果表明,该方法能够方便、准确地从用户照片得到人体特征参数.     

抗几何攻击的图像水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的抗几何攻击的自适应鲁棒水印算法.首先利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后根据特征尺度和方向自适应来确定每个局部特征区域大小和方向;最后从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化小波系数的方法将水印嵌入到每个局部特征区域内.仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力.     

吻合闭合轮廓线的曲面变形技术

为提高三维模型造型的灵活性和效果,提出一种吻合闭合轮廓线的三维网格曲面变形方法.该方法在用户交互编辑轮廓线后,基于重心坐标多次迭代变形得到初步网格结果,将该结果与原始网格进行对比,然后自动计算网格变形区域（ROI）;对各ROI分别应用Laplacian变形方法,以轮廓线上的顶点作为边界约束以保证变形网格吻合轮廓线,以初步网格结果的部分网格点坐标作为附加约束以克服网格变形的明显凹陷情况;将变形前和变形后网格模型的微分属性之差最小作为目标函数,求解稀疏线性方程组来实现网格变形.试验表明：该算法交互过程简单直观,无须手工选择变形区域,能保持模型局部特征,同时能克服轮廓线往里拖动变形时出现的网格模型明显凹陷的情况.     

利用平面特征和KNNS提高点云配准效率

由于人工建筑物表面存在大量平面特征,提出利用平面特征进行初始同名点的自动寻找.根据整体最小二乘对平面拟合结果,剔除远离特征平面的噪声点,对不同测站的两个平面进行中心化,通过计算平面初始中心及初始中心到平面子集包围圈的最大距离来确定初始同名点.针对最邻近点迭代算法(ICP)中同名点搜索慢的缺点,提出了利用k-最邻近点搜索算法(KNNS)进行对应点的搜索,分析了利用平面特征和KNNS进行点云配准的处理结果.结果表明:利用共面特征和KNNS不仅能够合理改善配准参数,而且还可提高点云配准效率,提出的平面特征和KNNS的ICP算法适合于具有平面特征的建筑物的配准.