一种光顺B-Spline曲线的实用方法

曲线曲面的光顺处理一直是CAGD中研究的热点问题之一,如何快速、简便、正确地光顺曲线曲面,是光顺处理问题研究的核心。文章针对B-spline曲线提出了一种光顺方法,并描述了其基本原理和光顺准则。实例表明,文章所提出的光顺方法快速、简便,是一种较为实用的光顺方法。同时,该方法也可扩展到对曲面的光顺处理。     

基于正则渐进迭代逼近的自适应B 样条曲线拟合

基于渐进迭代逼近(PIA)的数据拟合方法以其简单和灵活的特性获得了广泛的关 注。为了获得高保真度的拟合曲线,提出了一种基于主导点选取和正则渐进迭代逼近(RPIA)的 自适应B 样条曲线拟合算法。首先根据数据点的曲率估计选取初始主导点并生成初始PIA 曲线。 然后,借助于拟合误差和数据点集的曲率分布选取加细的主导点及实现PIA 曲线的更新。得益 于基于曲率分布的主导点选取,使得拟合曲线在复杂区域分布较多的控制顶点,而在平坦区域 则较少。通过正则参数的引入构造了一种RPIA 格式,提升了渐进迭代控制的灵活性。最后, 数值算例表明相比于传统最小二乘曲线拟合该算法在使用较少数量的控制顶点时可实现较高的 拟合精度。     

Nonuniform B-spline Mesh Fairing Method

A method for fairing a surface composed of a set of discrete data points distributed in anonrectangular topological mesh is presented.All curves are expressed by nonuniform cubic B-splinecurves.The fairing method is minimizing the elastic strain energy of mesh curves and of springs at-tached to the data points.The fairing surface can be generated by interpolating through the meshcurves.The generation and fairing of a ship hull surface is given as an example.     

渐进迭代逼近方法在等距曲线逼近中的应用

渐进迭代逼近(PIA)方法在CAD领域有很好的自适应性和收敛稳定性,在曲线或曲面的逼近和拟合问题上具有很好的应用前景.文中将该方法应用于二维自由曲线的等距曲线(也称offset曲线)的逼近,提出基于PIA的等距曲线逼近算法.首先在等距曲线上采样数据点,采用Floater的方法对数据点进行参数化,并以这些采样点作为初始控制顶点,由这些初始控制顶点产生初始逼近曲线;然后考察相同参数值处采样点和逼近点的误差,并运用PIA方法逐步逼近等距曲线.该算法分别考虑了等距曲线的多项式逼近和有理逼近.数值实例结果表明,综合控制顶点数和算法误差这2项因素,文中算法具备较好的优势.     

基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法

针对在逆向工程的实践中常见的轮廓线的光顺问题，给出了一种先对曲率图进行小波分解，提取其低频部分作为新的曲率图，并利用几何Hermite插值方法，生成G^2连续的分段三次有理Bezier曲线，从而重建出光顺的产品轮廓曲线的新方法。该方法具有可直接处理含噪声的点云数据，插值给定曲率，容易实现局部光顺和整体光顺等优点。算例证明该光顺方法比起现有软件中的方法不仅光顺效果更好，而且执行效率更高。     

光顺B-spline曲面片的一种实用方法

重构曲面的光顺处理是逆向工程中的关键步骤，如何快速、简便、正确地光顺曲面，是曲面光顺处理问题研究的核心。本文针对B-spline方法重构曲面提出了一种光顺方法。并描述了其基本原理和光顺准则。实例表明，本文所提出的光顺方法快速、简便，是一种较为实用的光顺方法。     

Fairing of Parametric Cubic B-spline Curves and Bicubic B-spline Surfaces

ＦａｉｒｉｎｇｏｆＰａｒａｍｅｔｒｉｃＣｕｂｉｃＢｓｐｌｉｎｅＣｕｒｖｅｓａｎｄＢｉｃｕｂｉｃＢｓｐｌｉｎｅＳｕｒｆａｃｅｓＭｕＧｕｏｗａｎｇ，ＺｈｕＸｉｎｘｉｏｎｇ，ＬｅｉＹｉａｎｄＴｕＨｏｕｊｉｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉ...     

一种参数三次样条曲线光顺优化算法

论文给出了一种基于修改因子和修改角度的平面参数三次样条曲线的优化 光顺算法,该算法通过求解一个带有修改因子 和修改角度 的目标函数得到光顺后的型值 点,插值光顺后的型值点得到光顺曲线。目的是使曲线的曲率变化均匀的同时,使光顺后的 曲线与原曲线的偏差尽量小,此算法简单易行,计算量较小。     

基于三次 B 样条插值曲面的图像放大方法*

为了实现低分辨率图像的高保真放大,利用原图像中相邻四个像素点的像素值及其在放大后的图像中的位置构造出了对应的三次B样条插值曲面,从而较好地估算出了放大后图像中出现的空白像素值。鉴于彩色图的像素点有R、G、B三个分量,分别构造R曲面、G曲面、B曲面对空白像素点的三个分量进行填充。由于采用构造曲面的高度值作为像素值,使得相邻像素点的像素值不存在较大差异,故而尽可能地避免了马赛克现象的产生,实现了图像的高保真放大。通过对比实验,验证了论文方法对图像放大具有非常好的效果。     

基于二次B样条的曲线窗口上的裁剪算法

分析了封闭图形内外裁剪的本质,将它们统一为连通区域的求交集运算。通过以二次B样条曲线为基础的有向环来表示区域,并构造环之间的交点表等给出了一般二次曲线窗口上的裁剪算法。     

三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线

为了研究三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线,讨论了三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的充要条件和分类情况.首先得到三次加权Lupas q-Bezier曲线退化成二次加权Lupas q-Bezier曲线的充要条件的,接着采用Wachspress坐标表示三次加权Lupas q-Bezier曲线,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的几个充要条件;进而得到三次加权Lupas q-Bezier曲线的形状不变因子,及其表示圆锥曲线的分类情况.特别地,通过引入Wachspress坐标,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线的本质几何条件.数值实验显示,用三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线可通过选择不同的形状参数来灵活地调整曲线的类型和形状.     

三次B样条曲线拟合的虹膜定位

采用圆检测定位虹膜内外边界的方法是当前虹膜定位的主流算法.当虹膜图像分辨率很高时,圆曲线不能准确地拟合虹膜真实边界,特别是受瞳孔收缩影响很大的内边界.而采用三次B样条曲线能够很好地拟合内边界.为了提高定位效率,首先运用质心探测方法分割出瞳孔区域,然后在瞳孔区域中搜索内边界点,采用三次B样条曲线精确拟合内边界;最后利用Canny算子检测外边界,并采用圆曲线的最小二乘拟合外边界.运用Bath大学虹膜库中的1000幅虹膜图像对该定位算法进行测试,内边界定位时间0.0203s、准确率99.2％;外边界定位时间2.0277s,准确率98.9％,满足准确、高效的定位要求.     

椭圆曲线的高精确逼近方法

应用扩展的三次均匀 B样条曲线 ,给出了逼近椭圆曲线的高精确逼近方法 ,论证了该方法精度 ,扩展了多项式参数曲线的应用。文中给出了逼近曲线的图例。     

扰动约束和最佳平方逼近的B样条曲线的降阶

将扰动约束技术应用于B啨ｚｉｅｒ曲线的降阶给出了理想的结果 讨论了将这类方法应用于B样条曲线降阶时结果不理想的原因 ,提出了采用最佳平方逼近技术对B样条曲线做降阶运算的方法 ;并用实例对该方法和基于扰动约束的降阶方法进行了比较     

基于矩阵融合的三次B样条曲线曲面加密算法

B样条曲线曲面是当前CAD/CAM造型系统中的核心部分。提出了一种基于系数矩阵融合的加密算法,并结合此算法将三次B样条曲线基函数的系数矩阵与三次Bézier曲线基函数的系数矩阵加以混合,实现了对三次B样条曲线曲面的加密,实验结果表明利用此算法生成的曲线曲面与原始的曲线曲面有一定的相似性,保证了三次B样条曲线曲面在信息传播中的安全性。     

B-样条曲线的节点去除与光顺

研究了B-样条曲线节点的去除问题,简化了B-样条曲线内部节点精确去除的充要条件.基于约束优化方法,通过扰动B-样条曲线的控制顶点,给出了节点去除的一个新算法,并用于光顺B-样条曲线.     

B样条曲线、曲面的延拓

根据节点向量的两个端点为k重节点的B样曲线、曲面的性质,提出了延拓的基函数,运用延拓的基函数提出了B样条曲线、曲面的延拓算法.     

平面参数曲线变形的仿射映射B样条方法

提出一种新的参数曲线变形方法:采用一种特殊的B样条展开式作为伸缩函数,构造了具有明确几何意义的变换矩阵,用它作用于待变形的曲线,可使曲线发生变形。此方法数学模型简单而变形效果良好。展开式的系数作为变形的控制参数,每个参数具有局部可控性,变形效果较丰富。可分别定量地控制变形的发生区间、变形区间界点处的连续性与光滑性、变形方向和变形幅度等。实验表明,该方法通过交互改变控制参数,可获得预期的、丰富的形状修改和变形效果,适用于几何造型、计算机动画、CAD等领域。     

NURBS曲线拟合的最小二乘渐进迭代逼近优化算法

为了使NURBS曲线更精确地拟合散乱数据点,提出了一种基于最小二乘渐进迭代逼近(least square progressive and iterative approximation,LSPIA)的NURBS曲线拟合优化算法.首先,确定一条初始NURBS曲线,利用LSPIA算法优化控制顶点;然后,分别优化数据点参数,拟合曲线的节点和权因子,每优化好一个变量,重新优化控制顶点;最后,经多次优化迭代得到高精度的NURBS拟合曲线.在优化每类变量时,为了避免被其他变量影响,保持其他变量不变.基于LSPIA的NURBS曲线拟合优化算法充分利用了LSPIA算法的优点,在迭代过程中,可以重复使用前一迭代步骤得到的控制顶点等数据,从而节省了运算时间.算法实例表明,该算法能获得一定保形效果.     

曲面交线的B样条优化逼近

目前,在比较成熟的商业几何核心系统中,曲面的交线是一种基于位置算子的“精确”表示或称为“过程”表示．这样的交线如果用在几何建模操作中,必须输出为系统支持的曲线表示(如B样条表示)．现有的几何核心系统中曲面交线的B样条逼近算法存在控制点数目过多和连续性偏低(C^1)的缺点,导致下游操作结果太复杂且连续性低．基于此,提出了一种曲面交线的B样条逼近算法,使控制点数目减少为原来的三分之一,而连续阶上升为C^2．该算法已经在SolidWorks系统中得到应用,效果良好．