基于OpenGL的地质图像三维重建

本文通过对图像进行坐标空间定义,并在图像处理中,引入了图层的概念,在三维重建中,对三角部分进行了规则定义。通过图形变换,将简单图形生成复杂图形,并把二维图形表示三维形体,对静态图形快速变换而获得图形的动态显示效果。图形变换能够旋转对象、移动对象、拉伸、压缩和缩放对象,从而通过三维重建和虚拟现实技术实现地质结构的三维数字化模型和地质结构的动态虚拟显示,对地质结构进行分析提供了直观的预测。     

基于图形语义理解的三维重建技术

分析了目前三维重建的方法所面临的困难和存在的问题,介绍了基于图形语义理解的三维重建技术的方法和过程,指出利用基于图形语义理解的三维重建方法的可行性与必要性,指出利用语义理解在解决三维重建面临的困难时所发挥的作用.最后,介绍了利用相图语义的理解对金属相图进行三维重建的过程和方法.     

基于STL文件和3DS文件的几何模型重建方法研究

针对目前复杂几何模型在三维仿真中建模困难的现实,提出一种三维重建方法。本文采用Visual C＋＋编程语言,对几何模型的STL和3DS两种格式的数据文件设计相应的读取程序;以OpenGL图形接口为基础设计几何模型绘制程序,实现三维几何模型的重建。     

CT序列图像分割的实现及分割结果的重建

主要采用模糊边缘增强算法与B样条蛇线算法结合的方法实现CT图象中某些组织器官二维上的分割，并采用体绘制对分割后的序列图像进行三维重建。图像二维切片和三维重建的结果表明该方法的效果良好。程序作为基于Java的医学图像分析系统的子功能使用。     

基于关联图形的三视图联动机理探讨

对基于关联图形的三视图联动作了初步的研究。在单视图联动的基础上，提出了实现三视图联动的基本思想，包括以下几个方面的内容：扩展关联图形子图形表，建立不同视图子图形间的投影关系，分别建立3个视图的基本子图形的约束关系树，并对某些特殊的工程约束进行预处理。在此基础上，实现三视图的一致联动。     

利用OpenGL显示复杂三维图形的一种方法

本文利用三维图形转化工具3Dwin将由3Dmax构建的复杂三维图形转化为利用高级编程语言容易读取的三维图形文件格式,并对该图形文件格式进行了详细说明,结合OpenGL技术对三维图形进行了平移、旋转操作,实现了一种利用OpenGL简便显示和控制复杂三维图形的方法。     

基于Matlab的脑部MRI图像三维重建与动画显示

基于Matlab软件编程实现MC算法对人体脑部MRI图像进行面绘制三维重建;利用三维旋转变换和动画函数对脑部图形进行动画显示。实验结果表明,该算法能准确地对脑部进行全方位显示,运行速度快且占的内存空间较少。     

基于MFC的DirectDraw高速图形绘制方法与应用

在工业控制环境下采用GDI内存作图方式可以加速图形绘制,但对复杂图形的高速绘制效果并不理想.提出以MFC编程来实现基于DirectDraw实时图形绘制方法,能产生快速、平稳的复杂图形,并且通过一个复杂图形绘制的实例,详细讨论了的步骤.     

GDI＋绘制测井曲线的面向对象设计与实现

GDI＋提供了从简单到复杂图形绘制的大量方法。主要对如何在Visual C#.NET中使用GDI＋实现测井曲线的绘制进行研究。采用面向对象的方法,使用改进后的抽象工厂模式进行图形设计,可以实现对已绘制的图形进行移动、编辑等功能,同时使系统具有较好的灵活性、扩展性和复用性。     

自底向上的三维重建算法及其加速措施

系统地阐述了由二维视图采用自底向上的方法,实现三维重建的算法过程。从二维点、线的图形信息出发,生成线框模型、表面模型和实体模型,能比较完整地实现三维重建,并且能处理多解问题。在重建过程中还采用了一些加速措施,提出了一种简单通用体基域划分方法用来生成子体,使重建过程变得有效快速。     

包装盒型的三维仿真研究

提出了一种基于盒型拓扑图的对二维包装平面图进行三维仿真的方法,对经过预处理的二维数据进行拓扑分析,采用盒型拓扑图描述分析结果,能够识别和处理带有开窗的复杂盒型,最后采用折叠传播算法构造三维模型．     

局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法

针对复杂结构的三维形状分析与识别问题,提出了新颖的图卷积分类方法,建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制,有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先,通过最远点采样与最近邻方法构造局部图,并建立动态卷积算子,有效提取局部几何特征;同时,基于特征域采样构造全局的特征谱图,通过卷积算子获得全局结构信息。进而,构建加权的联合图卷积学习网络模型,引入注意力机制,实现自适应的特征融合。最终,在联合优化目标函数约束下,有效提高特征学习的性能。实验结果表明,融合局部几何与全局结构的联合图卷积网络学习机制,有效提高了深度特征的表示能力及区分性,具有更为优秀的识别力和分类性能。提出的研究方法可应用于大规模三维场景识别、三维重建以及数据压缩,在机器人、产品数字化分析、智能导航、虚拟现实等领域具有着重要的工程意义与广泛的应用前景。     

Graph structure analysis based on complex network

In this paper, we propose a novel method to characterize graph structures based on complex network model. First, we show that a structural graph can be modeled as a small-world complex network, and, then, Complex Network Characteristics (including topological and dynamic characteristics) Representation of a Graph (CNCRG) is obtained. Based on these characteristics, graph classification/clustering for objects viewed from different directions and characteristic views identification for single objects are investigated on one synthetic image dataset and two real image datasets. Our experimental results showed that CNCRG achieves better object classification/clustering performance and also provides well-structured view spaces based on multi-dimensional scaling (MDS) and principal component analysis (PCA) embedding methods for graphs extracted from 2D views of 3D objects.     

三维标注信息的管理方法研究

针对三维标注存在的“刺猬”现象,提出了一种基于关联关系图的三维标注 信息管理思想。通过将标注信息关联的零件特征用图结构进行表示,以关联关系图为单位对 标注信息进行显示和分类。研究了标注信息图的定义、建立方法和关联关系图的搜索算法, 基于UG/NX7.5平台和VC++语言开发了原型软件,通过实例验证了该方法的可行性和实用性。     

基于Louvain算法的图数据三维树形可视化

提出一种图数据的三维树形可视化方法,基于Louvain算法对图数据中的复杂的网络关系进行层次聚类,利用三维树形映射表达聚类结果,直观展示隐含于图数据中的结构关系,通过在三维场景中旋转、缩放、移动、拾取高亮等交互操作多视角地展示数据。集成开源图数据库Neo4j研发原型系统,并开展案例数据实验。实验结果表明,该方法不仅能够简洁灵活地展示图数据的总体层次结构,还能够多样化地表达数据细节,为利用虚拟现实技术探索图数据的潜在信息提供有效的技术支持。     

三维物体的形态图表达方法

三维物体的表达方法是计算机视觉中的关键问题之一，现有的各种三维物体表达方法虽然在各自的识别中得到应用，但都存在各自的局限性，用形态图表达三维物体是一种以视点为中心的表达方法，由于它列举了一个物体所有可能的“定性”形象，即它可使用最少的二维投影线图（特征视图）来表达一个完整的三维物体，因此使三维物体识别转化为2D与2D的匹配，该文首先定义了二维线图拓扑结构等价的判别准则，然后给出了构造透明物体形态图的方法，最后根据拓扑结构等价准则来得到不透明物体的形态图和特征图，并用圆锥与圆柱相交的实例进行了验证。     

融合形状特征的MRG骨架树三维检索方法

提出一种基于MRG骨架树的三维模型检索方法。根据多分辨率Reeb图(MRG)的原理,提取反映模型拓扑特征的Reeb图骨架并且映射成树形结构,分析了节点的拓扑属性。针对拓扑属性在形状特征上的表达能力不足,在节点相应区域提取离散曲率和面积比例描绘局部的形状特征。有效地结合了模型的拓扑特征和形状特征计算模型的相似度。该方法突出了模型的整体拓扑特征和形状特征,实验结果表明了该方法的高效性和鲁棒性。     

Surface flattening based on energy model

This paper presents a method for three-dimensional surface flattening, which can be efficiently used in three-dimensional computer aided garment design. First, a facet model is used to present a complex surface. Then, a spring-mass model based on energy function is used to flatten the 3D mesh surfaces into 2D patterns. The surface elastic deformation energy distribution is depicted by a color graph, which determines a surface cutting line. The method presented here can efficiently solve flattening problems for complex surfaces. The accuracy of a developed surface can easily be controlled locally. Thus, compared to earlier methods, this method provides more flexibility for solving CAD and CAM problems.