基于面向对象方法的CSG建模

对面向对象的CSG进行了详细描述，并对传统CSG和面向对象CSG性质进行了比较，提出了表示的抽象和多样性、求值函数和虚拟化基本技术来实现面向对象的图形建模，同时给出了一个以面向对象CSG为主模型的通用的CAD建模方案。     

基于特征的三维零件工程图表示

以实体造型技术为核心支持的特征造型设计系统在造型功能、二维投影转换及设计信息表示上还存在不足与缺陷。因此,快捷有效地生成三维零、部件的工程图,就成为提高生产效率的重要因素。针对现有特征设计系统在这方面的不足,本文以特征表示和特征映射为主要技术手段,给出了一种新的三维零件特征的工程图生成模式。     

一种适用于规则形体的三维重建方法

给出了一种适用于规则形体的三维重建方法,从待建模对象的若干不同角度的照片出发,先通过特征提取和交叉匹配获得足够多的特征点,并以协方差作为相似性度量依据,采取分布匹配策略剔除错误匹配对,然后通过空间点重建和表面重建法重建出目标对象的三维模型,并从采集的图像中提取真实纹理,对图像进行二维三角化,三角化的二维点列再映射到三维空间,为三维模型添加纹理,得到具有真实感的外观模型.实际应用验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于三维设计的二维工程图生成方法

针对当前现实中直接三维设计和二维工程图并用的现状，介绍运用AutoCAD的三维设计功能构建三维模型，再由三维模型快速生成二维工种图的方法和技巧。     

基于SolidWorks的二维工程图三维重建系统实现

阐述了以二维工程图中三视图表达为基础的三维重建基本理论和相关算法,重点改进了一种轮廓搜索算法.构建的三维重建系统是以DXF文件为数据源,借助Visual C++编程语言开发了一个基于SolidWorks平台的三维重建系统.实验表明提出的算法和实现过程具有较好的可行性和有效性.     

一个基于抽象类层次和扩展CSG结构的图形建模方法

介绍了一个基于抽旬类层次和扩展ＣＳＧ结构的面向对象图形建模方法。首先讨论了利用面向对象技术建模的特点,然后从两个抽象类层次描述了建模系统的结构,在分析传统的褓一造型技术ＣＳＧ方法基础上,提出了适合于面向对象图形建模扩展ＣＳＧ结构的概念及其应用。     

基于神经网络的由单幅二维工程图形重建三维形体系统的研究

针对基于单幅图形的三维重建方法的多解性和病态性的难点问题,设计实现了一套三维重建系统,提出一种基于角点特征和图形结构特征的人工神经网络分类算法,对输入图形进行识别分类,然后分别对识别结果精确重建,从而避免了直接恢复深度信息的病态解问题.为有效地提取角点特征,采用改进的基于曲率的自适应角点检测算法,给出了滑动窗口的自适应调整策略,并得到图像边界点的局部支持域的特征向量,从而使提取的角点曲率特征具有旋转、平移和尺度不变性.实验验证了改进算法的快速、准确和稳定的特性.     

对"二维"与"三维"工程图的思考

基于当前计算机绘图、计算机辅助设计和计算机辅助制造技术的发展及应用状况,阐述了"二维"工程图的本质及特征,指出了"二维"工程图表达存在的弊病及局限性,提出了"三维工程图"的概念,并论述了"三维工程图"的应用现状及发展趋势,为"工程图学"教育的改革及发展提供了新的视角.     

基于神经网络的工程图知识表示方法研究

本文在分析工程图知识特点的基础上,提出采用人工神经网络的方法表示其知识,使用BP神经网络实现工程图形符号的知识表达,并设计了基于BP的工程图符识别方法,把识别过程转化为网络内部权值计算过程。     

一种三维工程图可逆水印算法

以Solidworks三维工程图为载体,提出了一种基于差值扩大法的可逆水印算法。针对Solidworks三维工程图顶点个数少、信息冗余量小、精度要求高的特点,通过将顶点数据进行扩展及增加顶点坐标的方法来提高水印嵌入量,水印及对应标志位分别隐藏在扩展后数据的前半部分和后半部分。理论分析和实验结果表明该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。     

AutoCAD的三维造型与工程图转换技术研究

结合实例介绍了在AutoCAD中由三维实体模型生成工程图的方法和技巧。在布局中用VPORTS命令创建三维实体的多个视口,再配合用SOLPROF命令创建三维实体的轮廓图,即可快速地得到规则形体的基本视图或正等轴测图。在布局中用SOLVIEW命令创建所需的各种浮动视口,配合SOLDRAW命令,使用正投影法生成不规则形体的斜视图、剖视图和断面图等。利用三维实体生成工程图不仅可以保证视图的正确性,还可以提高设计绘图的效率。     

特征光斑单目视觉空间定位方法

为了满足地面试验中运动目标位姿参数视觉测量系统的研制需求,基于单目视觉原理设计了大视场条件下实际平面上特征光斑的精确空间定位方法.建立了特征光斑的成像模型,给出了实际平面对特征光斑空间位置的约束,进而提出了特征光斑的单目视觉空间定位方法,并依据实际平面的特点设计了高阶曲面型、分块平面型和分块曲面型等三种类型实际平面上特...     

基于面识别的三维重建

传统的三维重建算法一般是从点线或体的角度来理解视图 ,本文不同于传统的自底向上和自顶向下的三维重建算法 ,从中间层次的面出发 ,讨论了基于面识别的三维重建技术。分别以圆柱面和平面的投影约束关系为准则 ,通过在视图的数据集中搜索各投影特征 ,识别视图中的圆柱面和平面 ,形成物体完整的表面模型     

3D reconstruction method based on contour features

To guarantee the accuracy and real-time of the 3D reconstruction method for outdoor scene, an algorithm based on region segmentation and matching was proposed. Firstly, on the basis of morphological gradient information, obtained by comparing color weight gradient images and proposing a multi-threshold segmentation, scene contour features were extracted by a watershed algorithm and a fuzzy c-means clustering algorithm. Secondly, to reduce the search area, increase the correct matching ratio and accelerate the matching speed, the region constraint was established according to a region''s local position, area and gray characteristics, the edge pixel constraint was established according to the epipolar constraint and the continuity constraint. Finally, by using the stereo matching edge pixel pairs, their 3D coordinates were estimated according to the binocular stereo vision imaging model. Experimental results show that the proposed method can yield a high stereo matching ratio and reconstruct a 3D scene quickly and efficiently.     

基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法

引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点（VP）计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法. 针对复杂场景下VP 计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标、相机偏航角与VP之间的约束模型,提出一种基于空间约束的 M 估计子抽样一致性（MSAC）消失点计算方法;为了提高3D框的估计精度,在VP透视关系的基础上,提出一种自适应估计3D框角点的方法,通过建立目标3D轮廓线与2D框的空间约束关系,实现目标物体的3D框快速检测. 相关数据集的实验结果表明,所提方法相比于其他算法不仅在室内场景下具有估计精度高、实时性好的优势,而且在室外场景实验下也具有更好的精度和鲁棒性.     

基于车载LiDAR数据的建筑物三维重建

车载LiDAR点云数据量大且杂乱无章,当前尚没有完整算法来实现建筑物点云的自动分割和模型重建,特别是带有纹理信息的模型重建.以一栋结构复杂的建筑物为例,结合建筑物实际特征,采用自动与手动相结合、先简单后复杂、凹凸一致性等原则对数据进行分割和滤波处理;再采用点云数据与CAD底图配准的方式进行三维重建、纹理映射和渲染,从而实现结构复杂建筑物的真实三维重建.     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于深度三维形变的单张3D人脸重建算法

三维形变模型(3DMM)作为人脸重建的重要方式,在3D建模、图像合成等领域有着广泛的应用.由于受训练数据类型、数量以及主成分等因素影响,3DMM存在过约束的现象,不能提供足够的灵活性来表示高频变形.本文将三维形变模型嵌入到深度神经网络中,为提升3D人脸重建的表示能力提供了新的思路.为了提升网络学习效率,本文构设了一种双通路神经网络,实现了在全局路径和局部路径之间的平衡.通过在学习目标和网络结构两方面改进非线性3DMM,提出了一种比线性或以往的非线性模型更能捕捉到更高层次细节的模型.算法对比与仿真实验表明,本文算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,所生成的3D人脸模型鲁棒性好、重构准确,实现了较好的3D人脸重建性能.