一种保肤色的压缩类色域匹配方法

肤色是一种重要的习惯色，打印时应尽量保其不变。文章在实验提取肤色域几何特征的基础上，通过对比分析肤色域与打印机色域的几何关系，提出一种保肤色的压缩类色域匹配算法。该算法以肤色域和打印机色域的分布知识为基础，随色调连续调整内核系数，可保大部分肤色不变，对包含肤色的图像有更理想的匹配效果。     

一种基于图像空间频率特征的色域匹配算法

色域匹配是色彩管理的一项关键技术。通过对彩色图像的特征描述的分析,提出了一种与图像空间特征相关的自适应色域匹配算法。该算法通过将图像增强技术与传统的色域匹配算法相结合,克服了传统算法不能同时保持明度对比度对比度和彩度的缺点,有效地提高了图像的再现效果和精度。     

面向专色印刷的色域匹配算法

针对专色印刷色域与图像色域不匹配的问题,提出一种色域映射算法.首先分析专色色域的几何特征,发现常规色域匹配方法不适用;进而对明度、色调和饱和度三属性分而治之,采用非线性压缩、灰度轴模拟和彩度裁剪实现色域匹配.实验结果表明,该算法获得的图像匹配结果在颜色连续性和视觉效果方面均有明显的提高.     

打印机和图像色域提取算法

针对当前色彩管理研究缺乏提取图像色域算法及可视化技术支持的现状，提出了一种打印机色域提取算法。先确定打印机色域边界点，通过这些边界点利用几何方法快速构造色域外壳，对设备色域进行精确描述，并对色域及其剖面进行真彩色可视化。利用对色域的剖分操作，构造基于剖面的色域匹配模型。     

一种面向打印的自适应色域匹配方法

基于打印机色域的几何特征 ,提出一种按彩度最大点定锚点的裁剪类色域匹配算法。与现有同类方法相比 ,算法具有自适应性 ,可有效减小最坏子域的匹配失真。     

打印机色域可视化

针对色彩管理应用需求，给出一种打印机最大色域的生成，提取及可视化方法，通过优化CMYK四色墨水组合得到最大色域样本集，利用凸壳算法构造其几何模型，可对用几何模型描述的色域进行剖面操作，最后对色域及其剖面进行真彩可视化，基于上述技术的可视化软件已在VisualC 6.0下实现，可用于设备彩色特性，分色方法和色域映射算法的辅助研究。     

圆域B样条曲线的节点去除

在圆域算术的基础上,引入了圆域B样条曲线的概念,并讨论了它的一些基本性质.研究了圆域B样条曲线的节点去除问题,即用去除一个节点后的圆域B样条曲线包住原曲线,采用拟线性规划和最佳逼近2种方法,分别给出了该问题的解析解.     

用B样条曲面填充多边域

多边域的曲面填充是复杂曲面的造型的需要,提出用B样条曲面填充多边域的算法,该算法首先确定初始曲面,并以初始曲面为基准面对离散的边界数据点进行参数化,然后建立以B样条曲面控制顶点为未知量的目标函数,求解目标函数得到填充曲面.详细阐述算法的基本思想,对比能量法和保形条件法两种类型目标函数的填充效果,并给出具体实例.     

B样条拟合曲线的快速生成

本文分析了Ｂ样条拟合曲线的特点，讨论了Ｂ样条曲线的拟合参数方程表示及快速生成，给出了相应的ＦＯＲＴＲＡＮ子程序。     

基于B样条曲线模型的彩色图像分割

提出一种可靠的色彩建模方法,建立基于亮度变化的色彩统计特征数学模型,其特征包含随亮度变化的色度、饱和度的均值以及标准偏差,应用B样条对模型进行曲线拟合,实现彩色图像分割。实验结果表明,该算法的分割效果较好,鲁棒性强。能够适应不同光照条件下彩色图像的分割。     

三次B样条曲线拟合的虹膜定位

采用圆检测定位虹膜内外边界的方法是当前虹膜定位的主流算法.当虹膜图像分辨率很高时,圆曲线不能准确地拟合虹膜真实边界,特别是受瞳孔收缩影响很大的内边界.而采用三次B样条曲线能够很好地拟合内边界.为了提高定位效率,首先运用质心探测方法分割出瞳孔区域,然后在瞳孔区域中搜索内边界点,采用三次B样条曲线精确拟合内边界;最后利用Canny算子检测外边界,并采用圆曲线的最小二乘拟合外边界.运用Bath大学虹膜库中的1000幅虹膜图像对该定位算法进行测试,内边界定位时间0.0203s、准确率99.2％;外边界定位时间2.0277s,准确率98.9％,满足准确、高效的定位要求.     

基于正则渐进迭代逼近的自适应B 样条曲线拟合

基于渐进迭代逼近(PIA)的数据拟合方法以其简单和灵活的特性获得了广泛的关 注。为了获得高保真度的拟合曲线,提出了一种基于主导点选取和正则渐进迭代逼近(RPIA)的 自适应B 样条曲线拟合算法。首先根据数据点的曲率估计选取初始主导点并生成初始PIA 曲线。 然后,借助于拟合误差和数据点集的曲率分布选取加细的主导点及实现PIA 曲线的更新。得益 于基于曲率分布的主导点选取,使得拟合曲线在复杂区域分布较多的控制顶点,而在平坦区域 则较少。通过正则参数的引入构造了一种RPIA 格式,提升了渐进迭代控制的灵活性。最后, 数值算例表明相比于传统最小二乘曲线拟合该算法在使用较少数量的控制顶点时可实现较高的 拟合精度。     

基于改进麻雀搜索算法的B样条曲线拟合方法

航空发动机叶片气动性能设计的改进要求叶片加工系统采用高精度、高效率的加工工艺,基于传统建模方法的叶片加工系统已难以满足当前的加工需求。提出一种基于改进麻雀搜索算法(SSA)的拟合方法,旨在利用最少控制点高效地达到曲线拟合的目标精度,进而提升传统建模方法的精度和效率,建立适用于数字孪生生产环境的高精度、高实时性的三维叶片模型,提高航空发动机叶片的加工合格率。启发式优化算法在B样条曲线拟合中存在收敛慢的问题,而SSA不断跃向最优解的特性使其能快速收敛。基于此,改进SSA的位置更新函数并给出内节点向量更新范围的概念,通过自动迭代内节点向量配置,利用最小二乘法计算最优控制点,依据局部和全局误差计算适应度值并参与下次迭代,多次迭代后得到符合目标精度的拟合曲线。此外,为提高SSA搜索最少控制点的效率,设计一种二分搜索方法。采用某型叶片截面数据进行拟合验证,结果表明,与传统定义节点向量方法和经典优化算法相比,该方法具有较高的拟合精度和收敛效率,在20和80个控制点下分别取得了1e-3 mm和1e-5 mm左右的拟合精度,在5e-3 mm目标精度下,收敛效率较粒子群优化算法、标准SSA分别提升了14....     

基于迭代最近点的B样条曲线拟合方法研究

曲线拟合在图象处理、逆向工程应用等领域中有着重要意义。由于对于Ｂ样条参数曲线拟合,数据点的参数化直接影响着拟合的精度,因此提出了一种基于迭代最近点的方法来优化修正数据点的参数,并且证明了应用该方法进行曲线拟合具有局部收敛性。通过实验分析,验证了方法的正确性和鲁棒性。     

基于二次B样条曲线拟合的新算法

针对由四点拟合成一条三次B样条曲线过程中计算量大的缺点,提出了一种简单的二次B样条曲线拟合算法。即用两条二次B样条曲线近似一条三次B样条曲线,以期达到计算量小,光滑度也达到要求,提高B样条曲线的绘制速度。     

给定误差下最少数据点B样条曲线拟合的遗传算法研究

主要研究在给定误差的情况下，如何求得具有最少数据点的B样条拟合曲线。算法包括遗传算法的算子设计的基本实现细节，并通过实例证明了该算法的有效性。     

基于形状参数均匀B样条的曲线拟合方法研究

分析了带形状参数的均匀B样条模型,将带形状参数的均匀B样条曲线应用于离散数据点的拟合。归纳并给出了形状参数的取值策略,采用迭代线性最近点的方式来优化修正数据点的参数,以上方法提高了拟合的精度和速度。通过实验分析,证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法和模拟退火算法的B样条曲线拟合

本文根据遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,提出将遗传算法和模拟退火算法相结合的方法用在曲线拟合上,在B样条曲线拟合过程中设计了新的适应度函数和遗传算子,有效地解决了用遗传算法进行B样条曲线拟合时局部效果好、整体效果不好的问题。最后数值实验验证了算法的可行性。