复杂重瓣花朵三维图像视觉仿真研究

研究复杂花瓣的三维图像清晰仿真问题。重瓣花朵结构、纹理特征信息较为复杂,花瓣排列方式发生重叠,其结构在三维空间上非线性较强。传统的双目立体测量算法应用到复杂重瓣花朵的时候,由于花瓣三维空间重叠,造成花瓣大量三维特征丢失,纹理特征混乱,仿真的真实性不高。提出了一种图像特征动态优化的重瓣花朵三维图像仿真算法。针对花瓣中不同平面上的三维图像特征点组建网格,计算出可替代,可删除的三维特征网格点,消除重叠特征的影响。实验表明优化方法可以快速的完成重瓣花朵的三维图像仿真,真实感和清晰度大幅增加,达到了令人满意的效果。     

基于手绘花瓣的花朵建模方法

针对现有花朵建模方法形成的花瓣式样与形态单一的缺陷,提出一种基于手绘花瓣的交互式花朵建模方法。该方法首先根据手绘花瓣的轮廓图提取花瓣模型的二维控制点,然后通过弯曲控制函数得到花瓣的三维控制点,继而利用三维控制点构造三维花瓣模型,最后由经过真实感渲染的单个花瓣构建花朵。实验结果表明,与其他建模方法相比,该建模方法能够方便地生成各种裂瓣状花瓣的花朵且真实感更强。     

基于圆锥代理的单幅花朵图像编辑

为了实现单幅花朵图像的有效编辑,提出一种基于圆锥代理的花朵图像编辑方法.首先在输入的单幅图像上由用户标注出前景花朵像素集和背景图像像素集,利用Grab Cut算法有效地提取前景花朵区域,并采用Patch Match算法实现图像背景区域的有效修复;然后在提取得到的前景花朵区域中,用户交互临摹描绘出图像中花朵的各花瓣2条边缘曲线,先利用花瓣关键点拟合圆锥并用该圆锥计算花朵各花瓣的对称面法向量,再利用花朵各花瓣对称性特点和对称面信息直接计算每个花瓣的边缘曲线深度信息,以重建花朵三维模型;最后利用平移、旋转和缩放等操作高效编辑花朵三维模型,并将编辑得到的花朵模型投影到修复得到的背景图像上,实现单幅花朵图像的编辑.实验结果表明,该方法在编辑单幅花朵图像中是有效的.     

素描式草绘的三维花朵建模

三维花朵建模是虚拟现实中的重要部分,花瓣作为一种自由曲面,是整个建模的重点。提出了一种由非常自然的素描式草绘方式构造三维花朵模型的方法：从草绘图形中分析和提取信息,由这些信息计算出的横截面曲线来构造花瓣的曲面形状。通过草图绘制、笔划特征分析及识别、空间位置估计及曲面构造这几大步骤完成对花朵的三维建模。     

基于草图的花开建模与动画

合成花开动画一般靠手工交互完成,费时又繁琐.提出了一种基于生物学的交互式花朵建模和花开模拟方法.首先采用基于草图的建模方法对花朵的器官,如花瓣、雌蕊、雄蕊和花梗等进行初始形状设定;利用植物学中的叶序规则,构建花苞和成花的完整细节模型.然后,分析比对花朵的主要器官花开前后的姿态和尺寸,提取出一系列描述花朵的生长参数,建立一个动态生长模型,并以之指导花朵器官在花开过程中的连续形变.最后,依据生长模型生成一个逐渐开放的花朵模型序列,依次绘制该序列即可合成逼真的花开动画.实验表明,该方法高效、简洁,能够获得既符合     

再现微距之美

花卉是最受欢迎的微距拍摄题材之一,从非常近的距离进行观察,花瓣会呈现出吸引人的立体结构。同时很多花朵会因为它艳丽的色彩被放大而焕发出光彩,鲜艳的色彩有时也会起反作用。像在我们的示倒照片中,大丽花显现出非常强烈的色彩时,画面整体就失去了层次。因此看越来显得就不那么生动了。区分色度和色调可以对此进行补偿,照片因此可以获得更高的对比度。     

基于控制曲线的花朵开放过程仿真

研究植物器官的真实感和花朵开放过程,对虚拟植物的研究和应用具有重要作用。花朵是植物最典型的器官之一,花朵建模是虚拟植物建模的重要组成部分。为了真实仿真花朵的开放动态过程,提出了一种花朵开放造型方法,采用平面变形思想构建花瓣2D网格,利用改进的圆台参数化方程和椭球方程仿真花蕊,应用L规则构建花朵,并利用控制曲线控制网格实现了花朵的开放过程。实验结果表明,改进方法生成的花朵形象逼真,可以较好地仿真花朵的动态开放过程。     

低频“超材料”结构不同周期性排列方式特性分析

以低频"超材料"的矩形双层螺旋体单元胞为建模基础,在HFSS软件中仿真研究了该模型的周期性平铺排列结构、周期性平行排列结构、周期性十字交叉排列结构的S参数,并采用S参数提取法提取了等效电磁参数,分析了3种排列方式在低频频域内呈现出的不同"超材料"特性。仿真结果表明,周期性平铺排列结构可将入射波完全反射回去,周期性平行排列结构为低频磁负"超材料",周期性十字交叉排列结构为低频左手材料。     

一种植物花瓣形态建模的新方法*

提出了一种植物花瓣形态建模的新方法,可以简单易行地模拟较高真实感的花瓣。该方法以两个光滑连接的半椭圆组成的平面为花瓣初始轮廓模型,选取半椭圆上对称点所构成线段的等分点为采样点,沿平面法向量方向调整采样点的位置得到花瓣轮廓,按点填充完成花瓣形态建模。法向量调整方式有点状、线状和点线混合三种。实验结果表明,新方法能模拟有凹凸表面的不同植物花瓣。     

基于向量空间模型的中文文本层次分类方法研究

在文本分类的类别数量庞大的情况下,层次分类是一种有效的分类途径。针对层次分类的结构特点,考虑到不同的层次对特征选择和分类方法有不同的要求,提出了新的基于向量空间模型的二重特征选择方法FDS以及层次分类算法HTC。二重特征选择方法对每一层均进行一次特征选择,并逐层改变特征数量和权重计算方法;HTC算法把分别对粗分和细分更有效的类中心向量法与SVM方法相结合。实验表明,该方法相对于平面分类和一般的层次分类方法,有较高的准确率。     

4D Reconstruction of Blooming Flowers

Flower blooming is a beautiful phenomenon in nature as flowers open in an intricate and complex manner whereas petals bend, stretch and twist under various deformations. Flower petals are typically thin structures arranged in tight configurations with heavy self‐occlusions. Thus, capturing and reconstructing spatially and temporally coherent sequences of blooming flowers is highly challenging. Early in the process only exterior petals are visible and thus interior parts will be completely missing in the captured data. Utilizing commercially available 3D scanners, we capture the visible parts of blooming flowers into a sequence of 3D point clouds. We reconstruct the flower geometry and deformation over time using a template‐based dynamic tracking algorithm. To track and model interior petals hidden in early stages of the blooming process, we employ an adaptively constrained optimization. Flower characteristics are exploited to track petals both forward and backward in time. Our methods allow us to faithfully reconstruct the flower blooming process of different species. In addition, we provide comparisons with state‐of‐the‐art physical simulation‐based approaches and evaluate our approach by using photos of captured real flowers.     

基于克隆选择算法的花卉图像分割

为了准确分割出花卉图像中的花朵,针对这类图像的特点,提出了一种基于克隆选择算法和OTSU(最大类间方差)法的双阈值彩色图像分割法。在HSV颜色空间中对图像进行颜色量化,计算出花卉的大致颜色,依据颜色种类对图像进行分量算子预处理,运用克隆选择算法对上一步中得到的结果矩阵自学习,得到全局最优的阈值,从而实现图像分割。实验结果表明,该方法无需人工干预,分割效果良好,且大大缩短了计算时间,具有一定的实用性。     

花卉植物形态与生长可视化仿真研究

花卉植物形态结构复杂,叶片、花瓣等组织器官的可视化建模和生长仿真成为虚拟花卉的研究瓶颈。基于花卉图像和植物生态学,提出一种通用的草本花卉形态结构建模和生长可视化仿真算法。结合花卉图像信息和双三次Bezier曲面模拟组织器官的形态,利用定义的花卉植物拓扑结构建立单株花卉。为了忠于植物生长特性,采用Logistic方程模拟叶片和花瓣的生长过程。通过郁金香、石竹、茉莉等多种代表性草本花卉植物验证了算法的有效性,模拟的花卉逼真自然。     

Flower reconstruction from a single photo

We present a semi‐automatic method for reconstructing flower models from a single photograph. Such reconstruction is challenging since the 3D structure of a flower can appear ambiguous in projection. However, the flower head typically consists of petals embedded in 3D space that share similar shapes and form certain level of regular structure. Our technique employs these assumptions by first fitting a cone and subsequently a surface of revolution to the flower structure and then computing individual petal shapes from their projection in the photo. Flowers with multiple layers of petals are handled through processing different layers separately. Occlusions are dealt with both within and between petal layers. We show that our method allows users to quickly generate a variety of realistic 3D flowers from photographs and to animate an image using the underlying models reconstructed from our method.     

双分量环形磁通门测斜传感器测量原理分析

在地下勘测,钻井探矿等领域,需要测斜仪对钻头的姿态进行精确定位与控制,实时监测地底下钻头的姿态变化。现有的测斜仪通常为三分量磁通门传感器与三分量加速度传感器相结合,其结构复杂,且磁通门传感器与加速度传感器的轴向要求方向一致,因此需要人工调节与算法调节,加大了前期传感器布置与补偿的计算难度。本文研究了新型测斜传感器,采用环形铁芯设计和铁芯不固定的方法,设计了双分量环形磁通门传感器,并通过铁芯与磁通门传感器的敏感轴方向上磁通量之间的角度关系,通过三维坐标轴旋转计算得出测量被测物体的俯仰角等姿态变化。经过试验表明,新型测斜传感器能对物体的姿态角进行精准测量,精度高,且省去了加速度传感器,简化了传感器结构和测量参数,并且简化了角度测量算法与正交度补偿算法。     

工件多目标设计中的一种动态负载均衡算法

在分析了工件多目标设计的集群设计中流程结构特点的基础上,提出了一种反馈控制信息、双负载确认等方式实现的适合于双队列缓存计算模型的动态负载均衡算法,并对算法中的任务调度、适载控制、负载计量、分配策略等的实现进行了详细阐述,最后对该算法的实际应用效果做了具体分析。     

可扩展的花卉种类识别

目的 基于模式识别的花卉种类识别方法在使用不同特征或分类器时识别准确率有较大差别。本文的研究目的在于实现花卉种类识别方法的快速构建及性能评估,减轻研究人员的编程工作量,提高效率。方法 根据使用模式识别技术进行花卉种类识别的一般步骤,应用插件技术将算法中的预处理、特征提取、分类器训练、分类器识别等步骤表示成不同种类的处理器,建立可扩展的系统平台,研究人员可以通过修改各步骤所使用的处理器来修改图像处理和识别算法,并在此基础上采用流式链接方法构建算法。结果 基于本文所提出的构建方法进行算法优化,并将其用于68种花卉的识别,准确率Top1为 91.26%,Top5为98.41%。结论 流式链接方法能够对识别方法进行快速装配,有利于快速评估不同特征和分类器在花卉种类识别中的性能,适于算法的研究和优化。本文所提出的基于工作流式链接方法以及插件技术的构建方法具有灵活易用的特点,所构建的算法具有良好的可扩展性。该方法还可以推广应用于其他基于数字图像的模式识别算法研究。     

基于双层背景的遗弃物检测方法

提出一种基于双层背景的遗弃物检测方法。分别采用滑动平均算法和改进的高斯混合模型,对参考背景和动态背景进行建模,通过2个背景得到前景间的差异,以此提取静止前景,对检测到的静止物体进行直方图匹配以消除鬼影,在前景检测的基础上引入均值漂移算法和粒子滤波算法,处理物体间遮挡问题。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于DNA编码遗传算法构造广义决策树的研究

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测。文章引入了广义决策树的概念,实现了分类规则集和决策树结构的统一。同时,提出一种新颖的基于DNA编码遗传算法构造决策树的方法。先用C4．5算法对数据集进行分类得到初始规则集,再通过文章中算法优化规则集并由此构建决策树。实验证明了该方法有效地避免了传统决策树构建过程的缺点,且有较好的并行性。