一种改进的二次误差测度简化算法

针对网络环境中物体三维几何数字化模型快速展示存在的问题,提出一种改进的二次误差测度简化算法。在计算边折叠误差代价中引入顶点曲率和局部区域面积,控制简化网格模型边折叠顺序,提高具有明显特征区域顶点的误差度量,从而更好地保留原始网格模型中的细节特征。实验结果表明,本算法简化后的三维数字化模型不仅保留了原始网格模型的细节特征,而且计算速度快,提高了网络环境下三维模型的展示效果。     

基于加权二次误差测度的边折叠简化算法

针对许多边折叠网格简化算法在模型进行大规模简化后,不能很好地保持原始模型的重要几何特征,从而产生较严重的视觉失真现象的问题,提出了2种改进的二次误差测度边折叠方法．定义2种三角形重要度并嵌入到原始Garland的二次误差测度中,使得误差测度不仅能度量距离偏差,而且能反映模型局部表面几何变化．结果表明,新的算法在大规模简化后仍然能保留相当多的重要几何特征,降低了视觉失真．     

基于三维网格的三维模型盲数字水印

三维数字水印的主要研究方向为三维盲数字水印,特别在三维网格模型建立以后,算法要求提取数字水印时,网格顶点序号与原始网格完全一致.提出了一种改进的k阶邻域编号法,该算法提高了网格顶点的识别概率.理论分析和实验证明,该算法在对抗网格简化和给顶点坐标加入加性噪声这类改变网格顶点相对位置和顶点数量的攻击时,鲁棒性有了较大的提高.     

基于二维人脸图像的三维建模研究

针对目前三维人脸建模方法存在的不足,在分析了网格重采样方法的基础上,提出了一种改进的基于模板的网格重采样方法.首先对人脸的重要特征点大致定位,自动将人脸划分为36个分块,初步建立三维人脸间的对应关系;然后使用重采样的方法,得到具有规则拓扑结构的人脸特征点,建立较为精细的中性人脸模型.经实验证明,该方法能够在较短时间内实现对中性三维人脸的建模,同时对高维模型进行了网格简化.     

多重三棱柱网格法计算不可压Navier—Stokes方程

描述了三棱柱半结构网格的细化及多重三棱柱网格的生成方法,采用有阴体积法三棱柱网格上离散求解雷诺平均三维不可压Navier-Stokes方程。并将方法应用于简化车身模型的外流气动特性计算中,其数值计算结果和实验结果具有合理的一致性。     

一种兼容于MPEG-4的三维人脸动画

为了生成真实感的三维人脸动画,提出了一种新的兼容于MPEG-4的人脸动画方法.采用基于均匀网格重采样和网格简化相结合的方法对齐原型三维人脸,并在三维模型上定位FDP和FAP控制点,建立兼容于MPEG-4的人脸动画模型,根据已知的人脸动画定义表构建适合于该方法提出的三维模型的人脸动画定义表.实验结果表明,该人脸动画方法可根据一幅给定的人脸图像自动重建特定人的三维人脸,并根据FAP参数序列驱动模型,生成真实感较好的人脸动画图像.     

面向配电网故障数据的BIC评估后向选择方法

10 kV配电网所处环境复杂,引发故障的原因很多,在使用数据挖掘方法对配电网故障进行分析时,太多的特征会对挖掘模型造成负面影响.为了防止挖掘模型考虑过多无用信息,需首先对数据进行特征选择来实现降维,因此提出了基于贝叶斯信息准则(BIC)的模型评估后向选择算法,对故障因素进行降维.BIC评估准则能够尽可能地简化模型,降低维度,而后向选择算法可以快速得到最优的简化模型,两者的结合提升了降维的速度,并能够得到更加简化的模型.实验结果表明,采用基于BIC评估的后向选择算法有助于后续模型准确性的提升,可提高训练效率.     

基于局部多项式拟合的网格简化算法

为了提高网格简化后的三角形质量,提出了一种新的基于顶点局部多项式曲面拟合的三角网格简化算法.用三次多项式曲面拟合网格上的每个顶点及其局部邻域,计算每条边折叠的误差估计,衡量了顶点到拟合曲面的偏离程度,在算法的每次迭代中删除网格上误差估计最小的边,直到网格的顶点个数减到预先给定的数字.基于Laplace算子,增加顶点约束以及顶点邻域重心约束条件，对简化网格作一次线性整体优化.结果表明,该算法保留了更多的网格细节特征,在简化网格的三角形质量方面优于Garland的二次误差度量算法.该算法可用于快速构建模型的细节层次（LOD）模型.     

基于ANSYS的电力变压器三维磁场分析

采用有限元软件ANSYS对三相电力变压器进行了三维有限元仿真.通过建立三维的简化模型,划分网格和求解后对其在额定工况下做三维谐性磁场分析,获取了相关的数据及三维磁场分布图形,并阐述了分析的过程.结果表明,磁场分布等结果与理论相符合.该方法有助于精确地了解变压器内部磁场、电场问题,并有助于为设计人员获取更准确的设计依据.     

图像质量评价:融合视觉特性与结构相似性指标

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用最小可辨失真阈值和图像的像素变化绝对值构建失真图像修正模型,对失真图像进行修正,使其符合人眼的感知效果;然后,考虑到人眼视觉系统的视觉注意特性,设计了图像区域权重模型,利用视觉显著性图像表征图像感兴趣内容,作为图像不同区域的权重;最后,计算修正后的失真图像与原图像的局部结构相似性,并利用区域权重对局部区域质量进行加权平均获得全局图像的质量评价值.实验结果表明,与同类度量指标相比,本文提出的指标在评价图像局部质量方面,更符合人的主观感知效果;在主观数据拟合方面,其均方根误差、相关系数等指标都得到提升;在运行效率方面,具有一个适中的计算复杂度,远低于性能优越的度量指标的运行时间.     

基于二次误差测度的递进网格色彩模型生成算法

现有的递进网格生成算法不仅效率低,而且大多只能完成几何特征的简化,没有考虑网格模型的其它表面属性.针对这些问题,提出一种新算法.该算法把基于点到一组平面距离平方和的二次误差测度,从三维几何空间推广到包含属性信息的多维空间.这种二次误差测度表示了简化网格与初始网格的几何特征和属性信息的匹配程度,利用二次误差值最小原理,指导网格简化操作的进行.实验结果表明,该算法不仅效率高,而且可以保证简化模型同初始模型在几何特征和颜色信息上具有高相似度.     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

移动终端高效自适应网格细化架构

针对移动终端难以快速逼真展现三维模型问题,提出了适应于移动终端的自适应网格细化架构。首先,为减少网格细化所需模板和顶点缓冲对象数量,设计了通用自适应细化模板。其次,分析多分辨率细节网格裂缝问题,提出偏移参数化重心坐标解决裂缝的方法。然后,为避免屏幕空间细化测度“切口”现象,给出了通过毗邻面来优化边细化层次的方法。最后,在架构中引入Phong细化来实现曲面平滑。实验结果表明,该自适应网格细化架构在满足视觉需求的情况下,能有效提高移动终端的三维图形绘制效率。     

立体内容舒适视差范围研究

为清楚造成视觉不舒适的原因以及最小化甚至消除其影响,需要对立体显示进行舒适度评价。立体内容的视觉舒适度和视差信息密切相关,通过主观评价实验测量了不同视差水平下的立体内容视觉舒适度。实验结果表明,视觉舒适度随着视差的增大而下降,动态立体内容舒适视差的范围在-119至+115弧分之间。     

基于顶点重要性骨架图的视点快速选择算法

针对三维模型形状分析与处理、图形绘制、场景理解与优化布局等应用中的视点选择问题,利用三 维模型线形骨架定义源模型顶点的重要性,给出了视点信息量的计算方法．采用Loop子分模板,对选定的初 始视点集所形成的三角网格进行迭代式子分,在给定阈值的前提下,给出了三维模型最佳视点和最不利视点 的快速选择．理论分析和实验结果表明：基于顶点重要性构建的骨架图,利用子分模板可快速地实现三维模 型最佳视点和最不利视点的选择,算法执行效率高,能在最佳视点中提供更多的全局拓扑知觉信息     

一种对空间散乱点集进行简化的新方法

提出了一种剔除空间散乱点集中冗余点的新方法。利用称为"球片点"的新的点基元近似表示空间的离散点及其附近的区域。由于曲率的特性,所提出的方法可用较少的离散点获得与其他相关方法相似的绘制效果。利用全局光照模型实现对三维形体的绘制,并利用大规模点模型对所提出的简化方法进行了试验,试验结果证明了方法的有效性。在保证绘制质量近似相同的情况下,该方法能将原始点集的点数减少约40%。     

一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量评价方法,将Shearlet变换捕捉视觉感知特征的能力和人类视觉系统的感知特性相结合来描述各种失真引起的图像质量的变化。该评价方法首先对参考图像和失真图像进行Shearlet分解,再对分解得到的不同尺度下的子带系数进行对比敏感度掩膜。然后根据由参考图像子带系数确定的感知阈值来计算参考图像和失真图像的各个子带中可感知到的系数所占的比例。最后通过比较失真图像相对于参考图像可感知到的系数所占比例的变化程度,综合得到图像质量的客观评价。分别在LIVE数据库和不同失真程度的图像集上对本研究算法进行有效性和合理性实验。实验表明本研究所获得的客观质量评价结果与人类的主观质量评价具有较高的一致性,能够很好地反映人类的主观感受。     

基于照片序列快速三维表面网格模型的生成算法

针对传统的基于体素的重构方法复杂度高、信息利用不充分的问题，提出了基于光线求交的三维表面多边形网格模型的生成算法，一方面使得点的生成复杂度仅与物体表面积相关，另一方面物体的空间结构信息在点重构过程中被记录下来，用于多边形网格的生成，避免了传统算法中将表面点集完全作为散乱点处理所造成的信息浪费，在不损失精度的情况下，大大减少了重构网格模型所需的时间。     

一种渐进格网模型的改进算法

多分辨率的动态简化是一种提高地形三维显示速度的重要方法．研究了适用于道路与地形集成模型的多分辨率动态简化方法，分析了渐进格网模型应用于地形集成模型的简化时所存在的一些问题，并根据集成模型的特点。提出了一种改进的算法，与其他方法不同的是：1）此模型采用一种“回”结构的分辨率划分方法，与模型的几何形状无关，较好地实现了道路与地形集成模型的动态简化；2）通过控制顶点树的深度，解决了模型简化后难以恢复的问题，同时避免了在模型简化过程中出现交叉、重叠和细长的三角形．结果表明：该算法能更好地适用于道路与地形集成模型的多分辨率动态简化，并具有较高的速度．     

基于限定误差界的三角网格简化

提出了以限定误差界为准则,运用顶点去除法简化三角网格的算法.首先对所有顶点按照曲率大小进行排序,形成按照降序排列的顶点集,顶点越靠后,其周围局部曲率越小.对即将去除的顶点,计算该点周围区域在该点去除前后最小包围盒高度的变化量E,以变化量E为顶点去除的限制条件.这样既可设定简化比率,又可以控制简化误差.对顶点去除后,还需对因此形成的多边形区域进行网格重建,填补空洞.实验证明,该算法可以实现简化效率和简化误差的双重控制,简化效果好.