基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建

在逆向工程中,对基于散乱数据点的曲线重建研究有着重要的意义。曲线可用线段基元逼近。提出使用成长型神经网络以线段为基元的曲线重建新算法。给定某一曲线的散乱点集和一初始折线,新算法优化折线上的顶点位置,使折线更好地逼近散乱点;持续分裂折线上活动性强的顶点和删除活动性最弱的顶点,使折线上顶点的分布更符合散乱点数据的概率分布。实验结果表明,新算法能够取得良好的曲线重建效果。     

平面中线上分布的大规模散乱数据点局部基自然样条插值

给出了平面中线上分布的散乱数据点的自然样条的局部插值基，并证明了这个基等价于自然样条的截幂基，给出了这些基函数的局部紧支集。做出了算法并且给出了算例，效果良好。     

基于B样条的冠状动脉树骨架三维重建方法

以B样条曲线为基元，根据两幅不同角度的冠脉造影图像重建冠状动脉树的三维骨架。首先采用B样条曲线的“迭代最近点拟合算法”拟合二维血管中心线，由二维控制点计算三维控制点，然后根据曲线拟合误差和对应点匹配误差优化三维B样条控制点，最后得到冠状动脉树三维骨架的B样条描述。利用临床冠脉造影图像进行冠脉树骨架的三维重建实验，结果表明本重建方法比传统方法在重建精度和算法复杂性上都有较大的改善。     

局部构造C2连续的三次B样条插值曲线和双三次插值曲面

为了避免一般的局部插值算法生成的B样条曲线和曲面在段点处达不到理想的连续性以及出现多重内节点的问题,一种局部构造C2连续的三次B样条插值曲线和双三次插值曲面的方法被介绍。该方法借助节点插入算法逐步地迭代出样条控制顶点,其思想简单、几何直观、算法速度快,在曲线中夹直线段、尖点以及在曲面中夹棱边和平面都能比较容易实现。生成的曲线光滑度高、无重节点。文章最后还利用这种构造方法给出了一种在指定范围内按规定变形曲线的方法。     

平面简单闭合曲线离散采样与重建算法

提出一种鲁棒的平面简单闭合曲线离散采样与重建算法.算法分为采样过程和重建过程两部分.采样部分首先对平面闭合曲线均匀取点,然后计算各点到曲线所围平面区域中轴的最近距离,最后根据所求距离确定采样间隔,获取采样点集;重建部分首先构建采样点集的Delaunay三角剖分,然后从得到的三角形中选择边构建初始化图形,最后通过修改该图形获得重建图形.实验表明算法得到的采样点较少且能反映曲线的局部几何特性,重建图形能够较好地表示原闭合曲线的形状及走向.     

基于散乱数据的B样条曲面重构与优化

利用B样条曲面表示初始逼近曲面，利用三次B样条曲线优化曲面，实现了散乱数据的曲面重构，算例表明，算法简单易行，逼近效果良好。     

带自由曲面的三视图重建算法研究

针对蕴含自由曲面的三视图,提出了通过恢复边界线和轮廓线进而根据这些恢复的空间曲线重建自由曲面的算法。首先分析并证明了自由曲面在三视图中的投影性质,从而提出边界投影和轮廓投影的匹配算法。针对视图中存在的被打断的样条曲线,提出了分段样条曲线的爬坡算法来解决此类曲线不能匹配的问题。然后基于投影匹配序列重建出自由曲面的边界线,再由边界投影上的点和轮廓投影端点的对应关系重建出空间轮廓线。由轮廓线等参采样构造截面线并和边界线一起蒙皮生成最终自由曲面。本文提出的算法扩展了工程图的重建域。     

平面G2组合三次α-Bézier曲线的几何构造

对三次曲线的几何连续拼接问题做了研究.给出了构造平面G2组合三次α-Bézier曲线的几何算法.这个算法,可以对给定的一组平面控制顶点,方便地构造一条G2三次α-Bézier样条曲线.这种样条保留了B样条、β样条的性质,优点在于保持曲线G2连续,同时通过选取不同的混合因子和形状因子,局部调整曲线的形状,以满足不同的设计要求.     

B-样条曲线升阶的几何收敛性

B-样条曲线的升阶算法是CAD系统相互沟通必不可少的手段之一。B-样条曲线的控制多边形经过不断升阶以后,和Bézier曲线一样都会收敛到初始B-样条曲线。根据双次数B-样条的升阶算法,得到了B-样条曲线升阶的收敛性证明。与以往升阶算法不同的是,双次数B-样条的升阶算法具有割角的性质,这就使B-样条曲线升阶有了鲜明的几何意义。得到的结论可以使B-样条曲线像Bézier曲线一样,通过几何割角法生成。     

曲线曲面的B3样条拟合

本文介绍了一种新的曲线曲面的生成方法——B3样条拟合。给出了B3样条曲线(面)的概念、核函数及其数学表达式,并论述了两种B3样条曲线(面)的计算机生成方法——通常的矩阵计算法和特殊的查表法。分析了用B3样条进行曲线(面)形状控制时的几种情况。并指出B3样条不仅保留了B样条曲线C~2连续性,而且点点通过型值点,因而提供了一种直观形象的,有很多实际应用价值的曲线(面)设计方法。     

一种基于DA-GMRF的无监督图像分割方法

提出一种基于间断自适应高斯马尔可夫随机场(DA-GMRF)模型的无监督图像分割方法.针对MRF模型中的过平滑问题,利用边缘信息构造能量函数,定义了一种DA-GMRF模型.利用灰度直方图势函数自动确定分类数及分割阈值,进行多阈值分割,得到DA-GMRF模型中标记场的初始化,用Metroplis采样器算法进行标记场的优化,实现了图像的无监督分割.实验结果表明了该方法的有效性.     

应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法

针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不同的模糊因子和噪声。在此基础上,提出了建立在非多尺度分解框架下的图像融合算法。它以各传感器获取的图像作为输入条件,应用统计信号处理中的EM算法,求出针对不同传感器的噪声参数和模糊因子,通过迭代估计出融合的图像。实验结果显示,该算法获得的融合图像的互信息和联合熵分别达到3．5079和24．732,均优于加权平均融合法、小波融合算法和Laplacian融合算法的融合质量。     

基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法

针对图像传输数据量大的问题,通过结合小波变换的高效性与普遍性,提出了一种基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法,在图像的低频子带中通过结合阈值与人眼的视觉敏感度,提出了阈值保留算法;而图像的高频子带则是通过结合小波变换后各子带的方向性,并根据小波幅角的不同提出了边缘保留算法：在保证图像质量的同时减少了图像中的冗余信号。实验结果表明,新方法能够实现上述目标且具有低耗时的优势,在图像压缩领域具有较好的发展前景。     

基于最优模型残差的指纹方向校正法

指纹的方向信息是指纹图像处理中非常重要的信息,指纹方向场的获取以及校正直接影响指纹自动识别的性能。本文提出了一种基于指纹方向场数学模型的方向校正方法,根据指纹中的奇异点性质和分布,建立起与对应指纹方向场的最优方向场模型;然后,根据模型与实际指纹方向场的残差对指纹方向进行校正。由于算法利用指纹整体的拓扑信息对指纹噪声方向进行校正,具有很强的抗干扰能力,较适合劣质指纹图像处理。     

基于颜色矩的改进尺度不变特征变换的移动机器人定位算法

针对基于图像外观的移动机器人定位中图像特征提取与匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色矩的改进尺度不变特征变换分级图像匹配算法。该算法先由颜色矩来排序图像序列,再由改进尺度不变特征变换特征与排序后图像序列精确匹配实现定位。其中,改进的尺度不变特征变换算法以基于采样的迭代搜索算法检测极值点,由Sobel算子计算特征点的梯度方向和幅值,提高尺度不变特征变换算法速度及匹配精度。实验结果表明:改进的尺度不变特征变换算法降低误匹配率约9.2%,特征提取与匹配耗时减少约25.8%;分级图像匹配算法减少尺度不变特征变换特征计算代价约70%,减少总体耗时约43.3%。     

抗打印扫描彩色图像水印算法

目的设计一种适用于彩色打印扫描图像的鲁棒性盲水印算法。方法结合四元数傅里叶变换及离散小波变换的优点,提出了一种双变换域全息水印算法。利用四元数傅里叶变换及离散小波变换,将全息水印信息分散嵌入到彩色宿主图像3个色彩分量的低频小波系数区域,而不引起大的图像失真,同时,算法实现了盲提取。结果算法满足不可见性要求,同时打印扫描实验证明,该算法具有抵抗打印扫描攻击的能力。结论结合四元数傅里叶变换及离散小波变换的双变换域水印算法,保留了2种变换域在处理彩色图像中的优点,在应用于打印扫描彩色图像时,效果比现有算法更好。     

改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割

目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优,以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点,提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化;其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中,使得樽海鞘种群的多样性得到提高,克服算法陷入到局部最优。最后,对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试;再将改进樽海鞘群算法优化K-means进行图像分割。结果 改进算法在寻优精度、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的本领得到了提高。同时,改进樽海鞘群优化K-means算法进行图像分割,有效地提高了图像分割质量。结论 改进算法改善了原始樽海鞘群算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点,很好地优化了K-means算法对图像进行准确分割,在图像分割领域具有一定的参考意义。     

基于小波变换的CT/ECT图像融合方法

在基于工业CT及ECT的多相流参数测量中,CT所得重建图像分辨率较高,但由于其投影角度较少,重建图像边缘出现失真;对于ECT 系统,由于其敏感场软场特性,其重建图像分辨率较低,但图像边缘保真度高。基于二者的互补特性,研究了CT/ECT图像融和方法,提出了改进的逻辑滤波器算法应用于小波变换的低频系数融合规则,结果表明该方法可提高融合后的重建图像质量。     

一种新的频谱分析图像重建算法及模拟

这种频谱分析图像重建算法利用二维傅里叶级数的各正交基函数的投影向量,去逼近图像 函数的投影向量,利用优化准则,得到各正交基函数的权系数,再经过傅里叶反变换,即可重建出原始的图像函数。计算机模拟表明,该算法重建时间不足1秒,选择合适的近似级数,对复杂场的图像重建,也能使最大误差不超过5%,平均误差不超过1%。     

Optimized algorithm for the spatial nonuniformity correction of an imaging system based on a charge-coupled device color camera

We present an optimized linear algorithm for the spatial nonuniformity correction of a CCD color camera's imaging system and the experimental methodology developed for its implementation. We assess the influence of the algorithm's variables on the quality of the correction, that is, the dark image, the base correction image, and the reference level, and the range of application of the correction using a uniform radiance field provided by an integrator cube. The best spatial nonuniformity correction is achieved by having a nonzero dark image, by using an image with a mean digital level placed in the linear response range of the camera as the base correction image and taking the mean digital level of the image as the reference digital level. The response of the CCD color camera's imaging system to the uniform radiance field shows a high level of spatial uniformity after the optimized algorithm has been applied, which also allows us to achieve a high-quality spatial nonuniformity correction of captured images under different exposure conditions.