面聚类网格简化新算法

三维物体表面重建广泛采用三角网格方法,密集的数据采样可以重建出精确的三维表面,但是庞大的数据量不利于多分辨率三维实时显示和三维物体网络传输,因此三维表面网格简化是迫切需要解决的问题之一.近年来表面简化问题得到了广泛地研究.本文提出基于面聚类的网格简化新算法,通过最小化最大类内距离算法进行面聚类实现区域划分,然后提取区域特征,进而根据特征点和边对区域进行受限三角剖分.实验说明本文提出的面聚类网格简化算法在保持三维表面几何拓扑特征的基础上取得了很好的简化效果.     

基于27邻域网格的医疗图像三维重建

为实现医疗图像三维重建中的网格简化,提出一种基于27邻域网格建立三角形网格拓扑的新方法。首先利用移动立方体(MC)算法从一组计算机层析(CT)图像序列中提取三维重建体数据,将二维图像转化为由一组三角形面片组成的三维模型网;然后利用27邻域网格算法对此三角形网进行空间扫描,构建出三维模型的网格拓扑;最后利用二次误差测度(QEM)算法对所得三维模型拓扑进行简化,实现医疗图像三维模型动态可视化操作。通过使用Visual C++软件平台和OPENGL库对医疗图像进行三维重建,重建效果表明,本文方法的计算效率要优于传统的循环迭代方法;与传统的建立网格拓扑方法相比,本文方法具有算法简单、速度快、运算复杂度与数据量呈线性增长的优点。     

肝脏三维重建中模型平滑和网格细化方法

针对力触觉再现系统对三维模型真实性和准确性的要求,在基于二维医学图像重构肝脏三维模型的过程中,提出了一种基于B样条拟合曲线的模型平滑方法和基于最邻近点搜索插值的模型网格细化方法。前者是以最初获得的轮廓点为控制顶点,拟合出平滑的B样条曲线并重新采样,以此实现对模型的平滑操作。后者是在每一次连线构造三角形面片过程中,取两点之间的几何中心作为插值点,以此实现三维网格模型的细化。实验表明,这两种算法能够有效提高肝脏三维模型的重建效果,增强力触觉再现系统的真实性。     

一种基于体素的三维重建方法

文章给出的一种基于体素的三维重建算法，采用面片作为体素，通过判断不同视点处输入图像纹理颜色的一致性来重建三维模型。算法利用场景分块重建来简化遮挡问题，降低了时间复杂度；算法提出了面片步长的计算方法．以重建具有照片级真实感的三维模型。     

基于超混沌系统的三维网格模型几何保留加密算法

提出一种基于内容的三维网格模型的加密算法。加密过程将三维网格模型根据超混沌映射分别对网格面片构成置乱和网格顶点坐标扰动,从而获得加密后的三维网格模型;解密过程则利用密钥作为初始值生成超混沌系统,对网格顶点坐标和面片构成进行逆向恢复,从而获得解密后的三维网格模型。所提的加密和解密形式灵活,加密后的模型亦可渲染显示,且抗破译能力强,可对广泛应用于影视动画、艺术设计、工业设计以及医学设计等不同领域的三维网格模型进行保护。     

大型三维地形建模简化技术的研究与实现

大型三维场景模型在虚拟现实中有着广泛而重要的应用。就此主要讨论了层次细节技术和基于网格的模型简化技术并提出一种改进的基于面片消减的移动立方体简化算法,从而有效的对建立的模型进行了简化和绘制加速。     

一种基于单层包络控制的三角形网格简化算法

三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.对于复杂物体的三角形网格模型,如人脸及人的各种器官的三维几何模型、各种动物的三维几何模型,其庞大的数据量给存储、传输以及渲染等方面带来了很大的困难,因而三角形网格模型的简化成为了当前国内外计算机图形学领域中的一大研究热点.本文在研究总结已有算法的基础上,提出了一种采用单层包络控制的三角形网格简化算法.该算法对Cohen提出的包络构造方法进行了改进,采用一维搜索中的二分法来逼近最佳偏移值,并且采用内层单包络来控制简化误差,从而有效地改善了算法的性能.实验结果表明,采用本算法简化的三角形网格模型,不仅可大大地减少三角形面片数,而且有一个较低的算法时间复杂度.     

激光三维彩色人体扫描的数据重建技术

以激光三维扫描仪获得的人体数据的三维彩色数字化过程为例,讨论了删除噪声点、多传感器数据对齐、多传感器数据统一的数据预处理及人体数据重建、网格模型简化、网格平滑和网格细化的三维模型重建算法及特点,给出了人体数据处理实例,最终获得了三维人体模型.并采用直接处理彩色传感器获取的二维彩色图像实现三维彩色数据颜色边界提取方案,得到三维彩色数字化模型.     

基于多核Cortex-A9的汽车三维全液晶仪表研究

随着汽车向智能化、自动驾驶以及新能源的不断发展,采用三维全液晶仪表成为一个重要趋势.本文研究提出一套基于多核Cortex-A9的三维汽车全液晶仪表盘设计方法,并针对渲染过程中出现的形变和边缘锯齿等关键技术问题,提出一种基于三角网格模型的面片分割方法,即在三维模型局部变化的高曲率处进行面片分割,并利用最小二乘保角映射的参数化方法,有效抑制了纹理映射后模型的锯齿现象,提高了三维全液晶仪表的视觉效果.实验证明,该方法很好地表现了三维全液晶仪表的纹理细节,本文在MATLAB上对算法可行性进行了验证.最后,以电动汽车应用场景为例,在嵌入式Linux环境下应用OpenGL[ES技术对模型进行了算法实现,并在TFT-LCD上进行三维渲染显示.本文运用的三角网格模型的纹理映射技术,使三维全液晶仪表具有真实感,并提高了渲染速度.     

利用最小梯度模型重建三维可视表面

本文提出了一种利用最小梯度模型重建三维可视表面的方法。该方法根据表面重建的相容性原理,利用表面梯度作为衡量重建表面平滑度的因子,建立了重建模型和完整的重建算法。利用本算法可以从离散点的深度信息中恢复出完整的可视表面,从而建立对景物可视表面的三维描述。研究表明,本算法具有形式简单,计算速度快的优点,且较好地保持了景物的不连续点,是一种较好的三维表面重建方法。     

脑外科CT图像的综合边缘提取算法

为了实现大脑的三维重建,准确提取二维图像中的边缘成了首要解决的问题。常用的几种经典边缘检测算子对噪声比较敏感,容易造成虚假或不连续的边缘。针对此问题,提出基于Canny算子并结合图像增强和数学形态学的综合边缘提取算法。该算法首先对原始图像进行增强,以便于计算机的分析;然后利用Canny算子对CT图片进行边缘提取,该算子...     

光学元件面形误差的光滑延展算法

在离子束抛光工艺中,为了提高驻留时间求解算法在工件边缘处的求解精度,需要对原始面形误差数据进行有界光滑延展。推导并提出了一种基于高斯曲线的曲面延展算法,该算法利用了高斯函数的有界性、光滑性和参数连续性。将该曲面延展算法应用于带有高频噪声的面形误差工件的驻留时间求解过程中,驻留时间算法在光学元件边缘处的残余误差得到了抑制,使得驻留时间算法在整个通光口径内的收敛率达到了97%（RMS）。这表明基于高斯曲线的曲面光滑延展算法能实现光学元件面形误差的光滑延展,并具有良好的抗噪声干扰能力,改善了驻留时间算法的求解精度。     

基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法边缘信息保留不完整与边缘点定位不精确的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法。利用拟合法求得子像素图,其抗干扰性强,检测位置较准确,并在此基础上利用改进的Canny算子精确地判断图像边缘位置。实验结果表明,该算法不仅提高了图像的边缘信息保留能力,且图像边缘光滑,边缘点定位精确,细节信息完全。     

基于OpenGL下三维地质模型生成技术

利用三维建模技术描述复杂的地质构造情况,结合工程地质信息可以直观,准确,动态,快速再现工程地质三维信息。本文根据地层数据信息用薄板样条插值法生成通过控制点的光滑曲面,再用二次曲线拟合算法生成多个二维剖面,用缝合算法连接二维剖面形成凸出的山包,最后通过求交算法生成复杂的三维地质模型。该方法是虚拟地形建模过程中的一个蓖要手段,在铁路隧道工程的虚拟开挖实际中取得良好效果,为决策隧道施工建设提供科学依据。     

基于Legendre正交矩的三维边界检测算子

本文提出了一种新的基于Legendre正交矩的三维边界检测算子。该算子可通过任意大小的窗口自动检测出三维灰度图像中所包含的三维物体边界,具有比一般算子更高的方向灵敏度和表面精度,同时具有明确的几何模型意义。计算量是采用矩运算的一个必须考虑的因素,通过预先计算模板的算法,大大减少了计算量。我们在实验中把该算子和算法结合光线跟踪方法应用于三维医学图像的体绘制当中取得了理想的效果,表明Legendre正交矩三维边界检测算子是一种行之有效的三维边界检测算子。     

三维医学图像的混合噪声去除方法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,且目前多数去噪方法对混合噪声去噪效果不好,影响三维重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分和中值滤波结合的混合噪声去除方法。首先介绍了几种传统方法在去除混合噪声中的不足,然后基于三维图像梯度信息提出了三维分数阶积分的自适应分数阶阶数,利用分数阶积分和中值滤波的各自优点,将两者结合对混合噪声去噪,并提出了基于混合去噪的边缘曲面追踪算法。实验结果和数据分析表明,提出的混合去噪方法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度边缘曲面,与传统去噪方法相比,具有更好的去噪效果。     

使用12像素对称模板的棋盘格内角点检测

棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,提出一种12像素对称灰度模板检测算法。该算法首先根据棋盘格内角点周围像素的中心对称性分布,设计一种12像素对称USAN模板,可以迅速区分出内角点与边缘点,同时将内角点与平坦区域作为候选点。再结合灰度均方差算子,利用平坦区域灰度方差较小的特点将其剔除,最终实现对棋盘格内角点的高效检测。同时,该算法在检测过程中完全摒除易受外界因素影响的外圈角点,以保证角点提取时的精度。实验结果表明:新算法对9阶棋盘格的检测时间为1.244577s;用于张正友标定方法之后,得到的检测重投影误差仅为[0.3,0.3]像素。这两项指标,均优于传统SUSAN算法。     

实时3DV系统中面向虚拟视绘制的快速深度编码

在基于深度的三维视频系统中,合成视的质量与深度图的质量息息相关。为加快深度数据的压缩速度并保证重建虚拟视点图像的质量,提出了一种面向虚拟视点绘制的快速深度编码算法。根据深度数据的特点及深度失真对绘制视质量的影响,将深度图像划分为边缘区域与平坦区域,并相应地为深度编码中的宏块模式选择设计了两种搜索策略。对边缘区域及纹理复杂区域采用全搜索策略,对平坦区域及低纹理区域采用SKIP模式、帧间16×16模式和帧内模式搜索。实验结果表明,与X264编码方案相比,本文方法在保证虚拟绘制图像质量与编码码率不变的前提下,显著提高了编码速率,可应用于实时的基于深度的三维视频系统中。      

Zernike矩结合Sobel算子的边缘检测

提出了一种亚像素级的噪声图像边缘检测算法。首先使用基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波;然后用改进的Sobel算子对图像进行初步边缘检测,将检测到的包括真正的和少数伪边缘点的坐标生成链表记录下来,原灰度图像保留;最后利用Zernike矩进行亚像素级的边缘精确定位。实验结果表明,此算法解决了传统算法中伪边缘点过多和边缘检测结果较宽的问题,图像的质量接近于定位准确度为亚像素级的小波算法。