地质模型中离散数据点的等值线绘制方法

给出了多种策略相结合绘制等值线的方法。先用Delaunay三角化的Watson算法，将生成网格和产生新结点一体化，形成三角网格，节省了计算时间。然后用Kriging算法，通过设计不同的权值，实现了对离散点的插值。最后用三次抛物线的滑动平均法将街值点连接成光滑的曲线，并对曲线后表示的数值进行了注记。该方法具有运算速度快，插值精度高，图像美观的优点。     

基于数据离散场等值线绘制的研究

对工程应用中的等值线图的绘制进行了研究。在原有网格线法、点阵法的基础上，设计了三角形网格法，该方法选用原数据离散点为网格结点，用链表存储三角形网格，设计了三角形网格生成和确定等值线的算法；为使曲线达到C^1或C^2光滑连续，又设计了追踪等值点算法；并给出了离散场等值线的计算机可视化填充技术，即利用RGB颜色模型，对三角形网格进行处理。最后用实例证明三角形网格法的可行性，该方法误差小易易实现。     

Surfer 8.0等值线绘制中的十二种插值方法

美国GOLDEN软件公司的Surfer软件是一套在Windows操作环境下运行的二维和三维图形绘制软件,可以利用它绘制等值线图、3D立体图、阴影地貌图、矢量图等。目前,该软件的最高版本是Surfer8.0,其中提供了包括克里格法、距离倒数加权法、多元回归等十二种插值方法,可以满足不同应用的插值需求。本文主要介绍了该软件中的十二种插值方法,并以月球表面铀的属性数据为例进行了简要分析。     

卫星云图处理技术

卫星云图系统包括卫星云图资料的接收、处理及云图的应用，它借助云图接收机实时接收卫星发送的气象资料，将其处理成各种方式的投影图像，并在windows环境下以窗口方式进行显示。文章主要针对日本GMS-5展宽数字云图资料，讨论卫星资料的分析、解码、云图信息的处理、投影变换等处理技术。     

链表类在三维六面体单元等值线绘制中的应用

着重介绍了在三维六面体八节点单元表面和任意剖切面上，通过链表类和增加虚节点，利用三角形网格法绘制等值线的方法，并给出了具体的验证实例，说明了算法的可行性，该算法灵活、可靠、移植性强，并可推广应用到任意复杂形状工件的三维有限元模拟结果的分析中。     

用Auto CAD绘制等值线方法的改进

本文论述了用ＡｕｔｏＣＡＤ绘制等值线的一种改进方法．介绍了一种合理的网络数据结构和ＡｕｔｏＣＡＤ系统与外部模块的最佳接口方式．     

等高线图上估算容积体积公式的改进

分析了用БayMaH公式 计算容积体积存在不足之处，提出改进公式，并给出了中截面的简洁画法。     

等高线图上估算容积体积公式的改进

分析了用Бауман公式计算容积体积存在的不足之处 ,提出改进公式 ,并给出了中截面的简洁画法     

基于点云数据三维重建方法的研究

由于三维激光扫描仪采集的点云数据是离散的,这些离散的点云数据由于分辨率有限,缺少灵活性,导致无法满足对实际场景重建出具有几何精确性的模型。为解决上述问题,用Delaunay三角化方法构造网格逼近物体的i维表面模型,把离散的点云数据连续化生成表面模型来模拟场景,实验证明该方法有效。     

基于多层次语义特征的建筑立面点云提取方法

建筑立面信息是指建筑物与外部空间接触面的空间分布及属性信息,如何从点云数据中提取建筑立面信息是点云数据处理中的热点和难点.为解决传统格网密度算法在建筑立面点云提取时评价标准单一、适应性不强的问题,综合分析建筑区各类典型地物点云的高程分布、投影密度、法向量分布等局部及整体空间特征,构建由点云单点语义、格网语义及区域语义组...     

Optimized initial aligning algorithm for point cloud registration

This paper deals with the initial aligning problem of pairwise point cloud registration. A novel Distance Disparity Matrix algorithm derived from Euclidean invariants of rigid motion is proposed to prune the obvious outlier matches while keeping the most inliers.The pruned matches are then sent into a Least-Squares Backward procedure to estimate optimized rigid transformation in fewer iterations.The employed thresholds are automatically determined with respect to the actual resolution of input point clouds. Experimental results show that the proposed strategy effectively eliminates the outliers to achieve better initial alignment at a high speed, and further enhances the performance of point cloud registration.     

Kriging点云滤波改进算法及监测试验研究

为进一步提高三维激光扫描技术的量测精度,从优化滤波算法的角度出发,基于Kriging改进算法,考虑描述对象的空间相关性质,针对点云数据的滤波处理问题,研究点云格网化滤波的优化方法。以实际工程为依托,通过现场监测比对试验,对三维激光点云数据进行格网化处理和分析,将试验得出的变形数据与传统方法的量测数据进行对比。结果表明：基于Kriging滤波的改进算法不仅能够高效识别和提取隧道轮廓断面可视化数据,而且可以高效、准确地获得隧道变形;试验的拱顶下沉数据与传统量测数据较接近,而周边收敛数据则有一定的差异。三维激光扫描技术下的隧道变形监测在一定的环境条件下能较好地反映隧道变形的真实情况,为隧道工程的施工提供有效的安全预警。     

等高线特征点确定仪的设计

介绍了等高线特征点确定仪的设计原理、使用方法、并作了误差分析，提出了减小及消除误差的措施。     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

Lightweight deep neural network for point cloud classification

For point cloud classification, deep learning based methods use operations like voxelization to generate regular 3D grids or render the 3D mesh into a collection of images from multiple angles. However, the conversion will introduce additional computing and storage consumption. Some methods directly consume the raw point cloud. But their network scale and computational complexity make it difficult for them to deploy in embedded environments. On the basis of intensive studies of these algorithms, a novel lightweight dual path way network is proposed in this paper. Without additional conversion, our network attains a comparable performance but has 0.8 million floating parameters only. With point-wise and neighbor-wise representations, our approach incorporates global and local features of the point cloud. Experimental results on ModelNet40 and MNIST data-set demonstrate that our method achieves a good accuracy, and prove the effectiveness of our design.     

大型工件位姿估计中的稀疏点云配准方法

针对飞机、轮船、汽车等大型设备制造领域中大尺寸工件的精确位姿检测的问题,提出了一种用于估计具有自由曲面特征的工件空间位姿的稀疏点云数据自动配准算法。为了提高点云配准的精度和速度,着重将配准过程分为粗略配准和精确配准两个阶段实现。鉴于稀疏点云数据中的各点曲率具有旋转平移不变性,设计基于曲率特征的点云粗略配准算法;为弥补现有ICP算法的不足,提出基于距离约束的四叉树逼近算法。仿真实验表明,完成点云配准后,稀疏点云中各个点位的平均误差为0.0168 mm,均方差为0.0095 mm,说明该算法能够自动、准确、快速地实现点云数据配准。