分数维在自然景物仿真中的应用

计算机自然景物仿真具有广泛的应用领域,它是计算机图形学的一个重要分支.但自然景物形状复杂,不具有连续、光滑的数学性质,无法再用描述规则形体的欧氏几何来描述自然景物.文中介绍了分数维及分数维造型技术,这种技术可以有效解决不规则物体的造型问题,它能够逼真地描述自然界中存在的各种自然景物,从而获得满意的效果.最后用山作为分数维模拟自然景物的应用实例,试验结果证实了分数维在自然景物仿真中的有效性和实用性.     

基于分数维几何学原理的图像压缩与合成系统

自然景物图象的压缩与合成，是图象处理领域的一大难题，本文介绍了利用分数维几何学原理开发的图象压缩与合成系统。在ＳＧＩ图象工作站上建立的该系统，不但能生成经典的分数维几何学图形，而且能复制出效果很好的自然景物画面，图象压缩比率高，图象复制逼真度好，文章介绍了该系统的设备配置，实现技术和试验结果，本方法是实现自然景物图象处理的一种有效的新方法。     

分形插值算法在分形自然景物模拟中的应用

分形方法可以模拟传统欧氏几何方法所不能描述的各种自然景物,如云层、山脉等.对分形自然景物模拟中的随机中点位移法和分形插值算法进行了回顾和分析,给出了基于Diamond-Square算法的山峰纹理图和蓝天白云的详细设计和迭代实现过程.OpenGL试验的结果表明分形插值算法对自然景物的模拟非常逼真,可以在虚拟场景的自然景物生成中得到应用.     

基于几何特征的曲面物体识别

基于几何特征的曲面物体识别方法是通过从景物深度图象上提取景物表面的高斯曲率和平均曲率、曲率直方图,曲率的熵等几何信息,将景物用一个属性关系图ＡＲＧ来表示,并与模型库中的模型ＡＲＧ图进行优化匹配,从而来识别曲面景物。该方法主要是针对机器零部件等人造曲面物体的识别问题而设计的,其曲面几何特征的描述方法对二阶曲面比较有效,实验表明,应用该方法可成功地从深度图象中识别机器零部件等曲面物体,且有较好的识别结     

基于分形几何的真实场景物体表示及应用

介绍了分形维数的概念,对利用自拟似分形和自仿射分形实现分形物体的绘制算法进行了描述。实现了场景中不规则自然景物几何形状的真实感表达。     

基于形态和约束结构的几何哈希法

几何哈希法,作为一种有效的模型搜索算法,在物体识别中有着重要的应用。现有的几何哈希法仅适合于仿射变换下的二维景物识别,论文提出了适合透视投影变换下三维物体识别的几何哈希方法。该方法利用物体的三维形态和物体中具有射影不变量的几何约束结构来构造哈希表。一方面,几何约束结构提供了物体模型的索引功能;另一方面,物体的三维形态提供了物体成像位姿的有关信息,使后续的匹配验证得以简化。实验中使用人造物体对该方法进行了验证,实验表明该方法正确有效。     

基于Wang Tiles的几何纹理合成

提出了一种基于Wang Tiles的几何纹理合成方法来在不同物体表面上即时地生成几何纹理.首先根据给定的几何纹理预计算出一组Wang Tiles,然后用这组Wang Tiles在不同的目标物体上即时生成新的几何纹理.尽管基于Wang Tiles的方法已经应用于图像纹理,但由于几何纹理采用了与图像纹理完全不同的表示方式,因此需要用完全不同的方法来处理.采用了基于约束的几何纹理合成技术自动生成几何纹理Wang Tiles,从而保证了生成的几何纹理Wang Tiles在所有排列下都能保持其几何连续性.与现有的方法相比,生成的几何纹理Wang Tiles可以重用到不同的目标物体上,同时占用的存储空间及计算量更小,速度更快.     

基于CV／CAD的三维物体几何建模

在虚拟现实等技术领域中,都涉及到由现实世界中的实际景物建立对应的计算机描述的虚拟景物的问题,为此提出了利用计算机视觉与CAD几何建模技术相结合的三维珠体建模途径,首先通过编码光栅方法获取三维物体的深度图象,并采用数学形态学的方法加以分割,然后利用代数曲面拟合手段对分割后的三维曲面片进行重建,并使用CAD几何建模工具由重建的曲面片构成物体的几何模型,该文给出了初步的实验结果,证明所提出的技术途径基本可行。     

在微机上模拟自然景物

本文运用分形几何学理论给出了一种模拟自然景物的实用方法，并结合实例作了详细说明，提代了源程序，在普通微机上产生了令人满意的真实感自然景物图像。     

以复形为基础的非流形造型与基于物理的造型相结合的物体表示

提出一个新的表示物体的框架。通过非流形造型与基于物理的造型相结合，从拓扑结构和几何信息两个方面扩大了模型的表示范围。以代数拓扑中的复形为基础的非流形造型的作用是生成物体的拓扑框架，既可以表示ＣＡＤ的物体，更适合表示具有复杂拓扑结构的自然物体。基于物理的造型的作用是在拓扑框架上生成最终的几何信息。二者的结合提供了一种新的几何造型手段。     

基于粒子系统的烟雾模拟

在计算机图形学领域,最热门的一个研究课题就是如何模拟自然景物,它的应用非常之广,但是,很多自然景物的外观是非常不规则的,而且又是随机变化的,所以模拟起来会有很大的难度。到目前为止,粒子系统技术一直被大家认为是模拟像自然景物这类不规则物体的最成功最有效的一个图形生成算法．在深入研究国内各种烟雾模拟方法的基础上,采用粒子系统和纹理贴图技术并结合烟雾运动的基本物理公式实现对烟雾的有效模拟。通过汽车尾气随风飘散的效果,来满足视觉上对烟雾浓度渐变的要求,能够真实地模拟出不断运动变化的烟团。最后．对研究工作进行总结．并对下一步的研究工作进行展望。     

运用层次纹理映射的基于图像绘制算法

提出一种基于图像绘制(image-basedrendering,简称IBR)的算法,以发挥图形卡的纹理映射功能,并能表现物体表面的三维凹凸细节.首先将深度图像的像素按其相关深度分为多层纹理图像,然后利用纹理映射的硬件支持,将这些层次纹理图像依次投影到与视点相关的成像面上,以得到所需目标图像.为了避免目标图像上出现空洞,在生成时,将纹素在深度层次上进行扩展.由于层次纹理图像需要较大的存储空间,并且在装入纹理缓冲时要花费大量时间,为此还提出一种基于压缩层次纹理图像的目标图像生成算法.实验表明新算法是有效的,尤其适于处理与整个物体大小相比深度层次不太多的三维景物,如有表面凹凸纹理(浮雕、门窗等)的建筑物表面等.     

带纹理的三维模型简化算法

三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.随着计算机建模、仿真,虚拟现实与可视化技术的发展,经常会遇到带有纹理的三角形网格模型的简化问题.为此,提出一种带纹理的三角形网格模型简化算法.该算法中综合考虑了模型几何信息以及纹理信息的全局误差,并通过记录每步边折叠操作来消除累计误差,最终生成在形状和纹理上与原始模型最相似的简化模型.     

未标定多眼装置的欧氏重构

1.引言 在计算机视觉领域中,由多幅图像恢复摄像机运动参数和空间物体三维几何形状的问题称为多视图三维重构,它一直是计算机视觉研究的重点和热点之一.该问题的研究成果可以直接应用于机器人导航、精密工业测量、物体识别、虚拟现实以及军事等方面.近年来,该问题又引起多媒体和计算机图形学界的极大关注,为了生成已知景物和虚拟物体的合成环境,必须进行三维重构,否则用虚拟技术合成的环境只能用于浏览,而不能进入其中漫游.因此对三维重构理论和方法的研究无论是在计算机视觉中还是在工程应用中都具有十分重要的理论意义和实用价值.     

动态真实感自然景物图象的生成模型

提出了一种计算机图象生成模型，利用预测加伪随机噪声的方法实现几何造型及模拟光学模型，生成了可控宏观结构且具有丰富微观结构的真实感自然景物图象，例如云、水域、草地及山体等。该模型的特点是运算量少，几何造型与光照计算均可同一模型产生，简化了仿真过程。     

基于L-系统的三维分形植物的算法及实现

分形理论适于解决不规则形态物体的建模仿真问题.分形理论和虚拟现实技术结合起来可以生成逼真、复杂的自然景物.该文将分形理论用于VRML 环境中研究植物的计算机模拟算法.首先介绍了常见的2维和3维分形植物生成算法,总结了它们的利弊.然后提出一种在VRML环境下改进的分形植物生成算法.通过描述树的属性（如树的种类、树的繁茂程度、树叶的形状等）,从而自动生成符合用户要求的三维树.最后给出了产生的3维分形树,并给出了一个应用实例.     

基于点云采样权重估计的未知物体抓取位姿生成方法

针对机械臂在非结构环境中对未知物体抓取位姿生成困难及抓取稳定性差的问题,提出一种基于点云采样权重估计的抓取位姿生成方法.首先通过移动深度相机的方式拼接得到较完整的物体点云信息,并对物体的几何特性进行分析,有效避开物体不宜抓取的位置进行抓取位姿样本生成;然后结合几何约束条件实现抓取位姿搜索,并利用力封闭条件对样本稳定性进行评估;最后为了对实际的抓取位姿进行评价,根据其稳定性、夹取深度、夹取角度等设定抓取可行性指标,据此在工作空间输出最佳抓取位姿并完成指定的抓取任务.实验结果表明,采用所提方法能够高效生成大量且稳定的抓取位姿,并在仿真环境中有效实现机械臂对单个或多个随机摆放的未知物体的抓取任务.     

以复形为基础的非流型造型与基于物理的造型相结合的物 …

提出了一个新的表示物体的框架，通过非流形造型与基于物理的造型相结合，从拓扑结构和几何信息两个方面扩大了模型的表示范围，以代数拓扑中的复形为基础的非流形造型的作用是生成物体的拓扑框架，既可以表示ＣＡＤ的物体，更适合表示具有复杂拓扑的自然物体，基于物理的造型的作用是在拓扑框架上生成最终的几可信息，二者的给提供了一种新的几何造型手段。     

基于多重几何约束的未知物体抓取位姿估计

针对机器人在非结构化环境下面临的未知物体难以快速稳定抓取的问题,提出一种基于多重几何约束的未知物体抓取位姿估计方法.通过深度相机获取场景的几何点云信息,对点云进行预处理得到目标物体,利用简化的夹持器几何形状约束生成抓取位姿样本.然后,利用简化的力封闭约束对样本进行快速粗筛选.对抓取位姿的抓取几何轮廓进行力平衡约束分析,将稳定的位姿传送至机器人执行抓取.采用深度相机与6自由度机械臂组成实验平台,对不同姿态形状的物体进行抓取实验.实验结果表明,本文方法能够有效应对物体种类繁多、缺乏3维模型的情况,在单目标和多目标场景均具有良好的适用性.     

基于图像的绘制技术

虚拟现实等技术的发展使得传统的基于几何建模和绘制的方法难以满足实时性的要求,作为实现真实感场景绘制的一种方法,基于图像的绘制技术是计算机图形学一个新的发展方向.经过归纳分析,说明了每种方法的基本思想,实现过程,及其各自的特点和发展方向.与传统基于几何图素的绘制方式相比,基于图像的绘制技术处理速度快,生成的景物真实自然,且绘制速度不依赖于场景的复杂程度.