基于位图的点集表面表示及其渲染

提出了一种基于位图的点集表面表示形式：先对点集表面进行参数化，然后在参数域上进行曲面重构和重采样得到基于二维数组的点集表面表示。采用了切空间对齐的方法得到点集表面的参数坐标。该方法能寻找出点集代表的流型所在的二维参数空间，并存参数化过程中较好地保留了原曲面的尺度信息。位图形式表示点集表面具有数据结构简单和便于随机访问的优点。提出了基于位图表示形式的点渲染方法，该方法采用双线性插值来实现视角依赖的点集表面的重采样，解决了点渲染中采样点不足的问题。     

三角网格曲面共形参数化研究综述

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景.曲面参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化.保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化.本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研究现状.根据目标参数域的不同,主要讨论了平面...     

限制失真的网格参数化方法

针对当前网格参数化效率较低、映射失真较严重的问题，提出一种限制失真的网格参数化方法。首先，预处理原始网格模型。输入原3D网格模型，采用Half-Edge数据结构来重新组织网格并切割网格模型产生相应的切缝；构建Tutte映射把3D网格映射到一个2D凸多边形域，即构建2D网格模型。然后，进行限制失真的网格参数化计算。将Tutte映射后的2D网格模型作为限制失真计算的初始数据，建立相对于原3D模型网格的失真度量函数；求得该度量函数的最小值点，即为映射后的网格坐标集合；将映射后的网格作为限制失真映射的输入网格，设定迭代终止条件，循环迭代直至迭代结束，得到收敛的最优网格坐标；在计算映射失真度时，针对等距映射失真采用Dirichlet能量函数度量，针对共形映射失真采用尽可能等距（MIPS）能量函数度量；在求解映射失真度量函数的最小值点时采用代理函数法结合组合牛顿法的最优解方法。最终，实现了该方法并开发了一个原型系统。在原型系统中，分别设计了限制等距失真和限制共形失真的网格参数化实验，对程序执行时间和失真能量下降情况进行了统计和对比，提供了相应的纹理映射效果展示。实验数据表明，所提出的方法执行效率高、映射失真能量下降快，最优值收敛质量稳定；纹理映射时纹理着色均匀、布局紧致、线条均匀，符合实际应用的标准。     

点模型曲面的调和映射参数化

利用调和映射的平面和球面中值性质,提出了确定点模型曲面参数化映射中有关权因子的两种新方法,设计了能够达到内在变形较小的相应参数化方法,并将参数化方法应用于点模型曲面上的纹理映射．实验和统计结果表明,文中方法是比较有效的点模型曲面的参数化方法．     

改进的全局参数化方法

针对多亏格曲面参数化变形较大、运算复杂度高的问题,提出一种改进的基于全纯1-形式的全局参数化方法。该方法以参数化的梯度场为出发点,采用更快速的同调群和上同调群计算方法。首先,利用简化的割图法计算曲面的同调群以确定其拓扑结构;其次,定义特定的调和函数计算闭合1-形式来构造由梯度场形成的线性空间的上同调群;然后,最小化调和能量将上同调群扩散为调和1-形式;最后,线性组合调和1-形式构造出全纯1-形式并在基本域上积分即得到参数化。由上同调群、同调群相关理论分析表明,该方法所得参数化是一种全局的、边界自由的共形映射。基于多组高亏格模型的实验证明,与原有基于全纯1-形式的全局参数化算法相比,本算法视觉效果更好,平均误差更小,运算效率更高。     

基于OpenGL的复杂曲面的纹理映射

介绍利用OpenGL和Visual C++6.0进行复杂曲面的纹理映射.利用解二次椭圆偏微分方程的方法,得到任意曲面到平面的共形映射.此方法可以自动分配纹理坐标到复杂的没有起伏的曲面,有效地克服复杂曲面的自动纹理映射的变形,避免了纹理扰动.     

基于多层次并行算法的共成像点道集抽取

研究地表区域勘探和开发,应依靠地震偏移成像算法。在地震勘探中,利用叠前深度偏移抽取的共成像点道集为修正偏移速度提供了一种工具,然而庞大的计算量严重影响生产速度。为提高数据处理速度,提出了多层次并行共成点道集抽取算法,在集群节点间利用MPI并行,每个节点内部采用OpenMP并行,从而充分发挥每个节点的运算性能。实验结果表明,基于多层次并行的共成像点道集抽取具有良好的并行加速比和并行效率,有效提高了偏移速度分析的计算效率,为地震资料处理提供了更优的并行策略,并为油气勘探提供有效参考依据。     

网格参数化研究进展

网格参数化是计算机图形学和数字几何处理的基本工具,有着广泛的应用背景.对网格参数化的研究进展进行了综述,主要从参数域和参数化质量两个方面介绍了网格参数化的研究现状.根据参数域的不同,讨论了平面参数化、基网格参数化、球面参数化以及曲面间的交叉参数化;根据参数化质量的不同,介绍了保长度的参数化、保特征的参数化以及致力于参数域简单的参数化.对参数化进行了分类介绍和讨论分析,概括介绍了每类方法的主要思想,讨论了每类方法的主要特性,对其中一些方法进行了比较分析,并对参数化方法存在的难点问题和未来可能的研究方向进行了总结,以期对参数化的研究进展有全面的了解.     

面向非均匀采样点集的3维表面重建算法

针对非均匀采样点集,提出一种改进的3维表面重建方法。该方法将整个点集进行空间划分,缩小近邻点的搜索范围,减少搜索时间;在确定近邻点时,先计算几何近邻点,然后通过求方向性点并构造最小生成树的方法,确定拓扑近邻点;最后通过将拓扑近邻点投影到局部切平面上,利用约束条件对投影点进行三角剖分,并将剖分得到的顶点连接关系映射到3维空间中,实现3维表面重建。实验结果表明,改进后的算法运行效率高、重建效果好、广泛适用于非均匀采样点集的表面重建。     

基于OpenGL的复杂曲面的纹理映射

介绍利用OpenGL和Visual C 6.0进行复杂曲面的纹理映射。利用解二次随圆偏微分方程的方法，得到任意曲面到平面的共形映射。此方法可以自动分配纹理坐标到复杂的没有起伏的曲面，有效地克服复杂曲面的自动纹理映射的变形，避免了纹理扰动。     

基于非局部几何信号的点模型去噪算法

与传统的基于局部几何信号去噪方法不同,提出了一种基于非局部几何信号的点模型去噪算法.该算法通过双边滤波算子,计算出每个点的微分坐标信息作为“几何灰度值”;基于模型上每个点的邻域的微分信息进行相似性匹配计算,对点模型上的“几何灰度值”进行全局加权平均,获得该点最终的微分信号;最后重建出该点的几何信息.进一步,提出了基于混合树的加速方法,对具有相似特征的邻域进行聚类,减少了匹配的空间复杂度,提高了计算效率.实验结果表明,算法简单高效,获得了满意的去噪效果.     

基于顶点变形梯度的点云曲面变形传输

为了重用现有模型的变形结果,给出一种点云曲面的变形传输方法.利用顶点变形梯度来编码源点云的变形信息,通过一个全局的二次能量优化,实现了点云曲面的变形传输.顶点的变形梯度由顶点的k邻近点决定,并从能量优化的角度得出了顶点变形梯度的一个闭合解.该方法可直接在点云上进行,无需类似网格的拓扑结构,也不要求源点云与目标点云具有相同的采样点数和一致的对应关系.实验结果表明,该方法能有效地实现源点云与目标点云之间的变形传输.     

基于概率图模型的点集匹配方法研究

在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比,在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果.     

一致分支点漂移算法

分支点是多传感器图像之间一种重要的关联特征,因此分支点匹配对多传感器图像配准有着十分重要的意义。基于CPD的基本思想提出了一致分支点漂移算法。针对分支点自身特点,提出了局部结构相容度的概念,用于度量和检验两个分支点的一致性程度;并将其作为匹配约束项嵌入到高斯混合模型分量的后验概率计算中,有效利用了分支点包含的分支边缘等结构信息,同时增强了算法对噪声和外点等干扰因素的抵抗能力,提高了分支点匹配的收敛速度。实验结果表明,提出的一致分支点漂移算法比CPD算法能够更快收敛到最优参数集上,同时得到的分支点配准精度更高。     

基于变分贝叶斯逼近的前向仿射变换点集匹配方法研究

本文建立了两个点集线性匹配过程的贝叶斯模型框架,并利用变分贝叶斯逼近方法对模型点集到场景点集的仿射参数进行估计。该模型利用一个有向图对映射参数、隐藏变量、模型与场景点集的关系进行了描述,并基于有向图给出了各个参数和变量后验概率的迭代估计算法。而且该模型还利用了一个带有各向异性协方差矩阵的高斯模型对场景点集的离群点进行了估计和推理。实验结果表明该模型在鲁棒性和匹配精度方面均获得了良好的效果。     

Semi-Implicit Level Set Methods for Curvature and Surface Diffusion Motion

In this paper we introduce semi-implicit methods for evolving interfaces by mean curvature flow and surface diffusion using level set methods.     

基于水平集的不规则透明表面缺陷检测设计

针对图像采集中,缺陷的灰度值和背景几乎不可区分,导致图像的低对比度的问题,目前,常规的表面缺陷检测图像预处理中常用阈值化和边缘检测技术,易出现漏检现象,即不适用于检测不规则表面边界处的细微瑕疵.为解决这一问题,从低对比度透明材料图像的非高斯统计特性出发,研究提出利用水平集智能分割具有复杂形状的目标对象,并利用小波变换进行缺陷特征提取的高效的智能缺陷检测方法.测试表明,所提出的基于水平集和小波变换的不规则表面缺陷检测系统的有效性,克服了检测区域边缘处的漏检缺陷问题.     

非接触式掌脉图像的点集操作定位法

非接触式手掌静脉采集系统中存在诸多干扰因素影响感兴趣区域定位的准确性.为了克服干扰,提高认证性能,将“点集操作”引入掌脉图像的预处理中,直接实现针对区域的分析和处理.通过对分割手掌区域点集进行平移、交、并运算,获取手掌指根区域,即指根点集.然后根据约束条件对指根点集元素进行筛选,得到四个指根点的准确位置.根据指根点建立相应坐标系,动态定位感兴趣区域.实验对比证明,上述方法具有更优的抗干扰能力和定位准确性.