一种参数曲线间Hausdorff 距离的计算方法

针对一般的连续参数曲线,提出一种快速计算曲线间Hausdorff 距离的方法。由 于曲线的近似折线能很好的表示曲线,所以,许多软件中,采用曲线的近似折线绘制曲线。为 此,证明了在任意给定误差范围下,可以将曲线间的Hausdorff 距离转化为折线间的Hausdorff 距离,进一步转化为点到线段间的距离进行计算,并辅之必要的剪枝策略和增量式算法以提高 计算效率。该方法计算速度快,逼近度高,基本解决了参数曲线间Hausdorff 距离的计算问题, 在几何设计、图像匹配、图像识别等领域有广泛应用。     

Bezier曲线间最近距离的计算方法

针对Bezier曲线间最近距离计算问题,提出一种简捷、可靠的计算方法．该方法以Bernstein多项式算术运算为工具,建立Bezier曲线间最近距离的计算模型;然后充分利用Bezier曲面的凸包性质和de Casteljau分割算法进行求解．该方法几何意义明确,能有效地避免迭代初始值的选择和非线性方程组的求解,并可进一步推广应用于计算Bezier曲线／曲面间的最近距离．实验结果表明,该方法简捷、可靠且容易实现,与Newton-Raphson方法的融合可进一步提高该方法的运行速度．     

圆环面/球面求交算法

将圆环面看成中心在大圆上的一族圆,从而将球面／圆环面求交的问题转化为球面与一族圆的求交问题,该算法不需要跟踪交线,首先利用点圆最近距离的理论,直接判断是否无交、相切于一点、交于一个圆或交于两个圆等简单的情况;其他情况下,通过求解关于圆环面大圆的参数的一元四次方程的根,然后对该参数区间[0,2π]进行划分,并通过简单的符号判断来确定有交的参数子区间,在这些有交的子区间上直接给出所有交曲线段的参数表示形式。     

基于Hausdorff距离的签字验证问题

签字验证是一种验证身份的重要方法，有着广泛的重要应用。Hausdorff距离是一种常用的距离度量，简单易行并且有效，研究了Hausdorff距离在汉字签字验证问题中的应用，同时研究了签字预处理过程中的角度矫正和汉字切分问题，在85人的签字数据上做了实验，识别率达到90％以上。     

一个直接计算多面体之间距离的快速算法

在机器人离线编程及仿真系统中，如何快速确定多面体之间的距离对无碰路径规划，细微运动规划和装配运动规划都有十分重要的意义，本文介绍了通用的机器人离线编程及仿真系统ＨＯＬＰＳＳ中计算多面体之间距离的一个有效算法。该方法通过直接计算凸多面体部分棱边之间的距离来确定多面体之间的距离，并利用Ｊ０函数来判别空间直线段与凸多面体是否有交。     

利用Hausdorff距离人脸图像定位算法

利用 Hausdorff距离的人脸图像定位算法是动态人脸识别系统的预处理工作 .定位算法与识别系统相结合 ,可提高人脸识别率 .由于动态人脸图像在移动过程中成像大小不是完全相同的 ,这样对进一步运动中人脸图像相互关系有较大的影响 ,提出了利用 Hausdorff距离来对图像中人脸进行定位 ,将图像中人脸部分提取出来并对其大小做调整 ,过滤掉背景信息 ,一定程度上简化了后续识别工作     

PGA上基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实现

基于Hausdorff距离的图像匹配算法鲁棒性较好,但计算代价较大,软件实现方案很难满足实时性要求。为了解决这个问题,本文在基于局部Hausdorff距离的图像匹配算法基础上提出了一种鲁棒而实时的FPGA实现方案。为了充分有效利用FPGA的硬件资源,首先对传统串行算法进行并行性分析,提出了一个并行算法;然后以此为基础设计了一种三段式粗粒度流水体系结构,并将其映射到FPGA上进行实现。实验结果表明,该系统在性能上优于其它相关工作,与PC（Pentium4 2．8GHz）上的软件实现方案相比可以达到接近50倍的加速比。     

Bézier曲线间最近距离的计算方法

针对Bézier曲线间最近距离计算问题,提出一种简捷、可靠的计算方法.该方法以Bernstein多项式算术运算为工具,建立Bézier曲线间最近距离的计算模型;然后充分利用Bézier曲面的凸包性质和de Casteljau分割算法进行求解.该方法几何意义明确,能有效地避免迭代初始值的选择和非线性方程组的求解,并可进一步推广应用于计算Bézier曲线/曲面间的最近距离.实验结果表明,该方法简捷、可靠且容易实现,与Newton-Raphson方法的融合可进一步提高该方法的运行速度.     

一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法

提出了一种基于Hausdorff距离的车牌字符识别算法，即先对待识别的字符图像进行细化，然后用改进的Hausdorff距离进行匹配识别。     

基于距离倒数加权法的等值面绘制简化算法

对常用的几种等值面绘制算法进行了分析,考查了其计算的复杂度,提出一种基于距离倒数加权的简易算法.该算法的基本思想是:利用计算机图像的像素离散性,结合实际工程应用上有一些情况中采样点位置稳定不变的特点,不需要先生成等值线,而是逐一扫描所有像素,以简单的函数计算其等值面彩色值.通过与已知曲面函数的理想等值面对比分析表明,该算法在采样点达到一定密度时拟合较好.给出了主要数据结构和算法的C语言实现.     

平面代数曲线间最近距离的计算

通过几何观察,指出一条曲线上的最近点是另一条曲线的等距曲线与该曲线的切点这一事实,同时提出基于等距思想的方法来求解2条平面代数曲线间的最近距离．该方法几何意义明显,可同时用来计算代数曲线／参数曲线间的最近距离．对于平面二次曲线,采用文中方法得到的单变量多项式方程次数比已有类似方法中结果方程的次数更低,从而可以降低方程求解的计算复杂度或提高求解的稳定性．     

碰撞检测中一种快速计算两物体最短距离的算法

提出了一种新的计算两物体最短距离的方法.通过提取物体特征点集来描述物体的外轮廓特征,对两个物体的特征点集进行计算得到最短距离.理论分析和实验验证表明,该方法可以降低碰撞检测的计算复杂度,提高算法的效率,满足实时性的要求.     

一种基于Hausdorff距离的图像匹配算法

在图像匹配过程中,经常有目标图像被遮掩、有缺损的情形,使识别过程较为困难。文章在提取边缘特征点的基础上,用部分Hausdorff距离的均值对图像进行相似性度量。仿真实验结果表明,对上述提到的小目标识别效果良好,速度也较快。     

双二次NURBS曲面间的最短距离

利用双二次Bezier曲面为非负的充要条件,给出了分别位于两张双二次NURBS曲面上的点是否为这两张曲面间距离最近的点的判别方法．曲面非负是指在此显式曲面上没有位于XOY平面下方的点．在这一基础上,得到了计算双二次NURBS曲面间最短距离的一个算法．最后,给出了实验结果并将文中算法与采用分层数据结构的常用算法进行了比较。     

图像匹配的鲁棒型Hausdorff方法

提出基于一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配方法,首先对传统的各种Hausdorff距离所存在的缺陷进行了分析,然后根据这些缺陷提出了“鲁棒型”的Hausdorff距离,这一新的距离考虑了边缘点的位置,边缘点的总数,由有限点组成的伪边缘,出格点和边缘的遮挡等因素,从而使传统的缺陷得到了克服,对合成图像及实际图像的实验结果表,暖气 提出的Hausdorff距离测度比传统的Hausdorff距离测度更为有效。     

三次Bézier 曲线与圆弧有重合点时的Hausdorff 距离

Hausdorff 距离常用来度量两条曲线的匹配程度,因此,它可以用来度量 三次Bézier 曲线与圆弧之间的逼近程度。论文给出了三次Bézier 曲线与圆弧在中点重合时, 它们之间的Hausdorff 距离表达式;以及三次Bézier 曲线与圆弧在一般情况重合（除端点外） 时的Hausdorff 距离表达式。通过这些表达式可以直接得出三次Bézier 曲线与圆弧之间的 Hausdorff 距离。     

基于最大似然准则Hausdorff距离的跟踪算法

针对视频处理中运动物体的检测和跟踪问题,提出一种基于最大似然准则Hausdorff距离的目标跟踪算法,首先利用基于GVF的Snake方法获得物体模型;然后采用基于最大似然准则的Hausdorff距离匹配后续帧中的目标,搜索策略采用类似于Rucklidge提出的多分辨率搜索方法,在不影响搜索成功率和目标定位精度的情况下, 可以显著地缩短搜索时间;最后使用Snake方法完成运动物体的轮廓更新.实验表明该方法可以较好地跟踪刚性和非刚性物体,同时对部分被遮挡的目标也有良好的跟踪效果.     

Computing the Kantorovich Distance for Images

Computing the Kantorovich distance for images is equivalent to solving a very large transportation problem. The cost-function of this transportation problem depends on which distance-function one uses to measure distances between pixels.In this paper we present an algorithm, with a computational complexity of roughly order (N2), where N is equal to the number of pixels in the two images, in case the underlying distance-function is the L1-metric, an approximation of the L2-metric or the square of the L2-metric; a standard algorithm would have a computational complexity of order (N3). The algorithm is based on the classical primal-dual algorithm.The algorithm also gives rise to a transportation plan from one image to the other and we also show how this transportation plan can be used for interpolation and possibly also for compression and discrimination.