一种保持尖锐特征的局部 细分算法

提出一种重建模型尖锐特征的局部 细分算法。在预处理过程中,只选取面向视点的网格作为能够被进一步自适应细分的网格,在自适应细分过程中,用相邻面片的法向夹角作为控制误差来反映细分的逼近程度是否足够,并根据预设的阈值 自动标记网格中的尖锐特征边,重新设计尖锐特征处的面具。实验结果表明,该算法能够用较少的存储量有效地保持模型的尖锐特征。     

一种保持尖锐特征的(√3)细分算法

提出一种能够重建模型尖锐特征的√3细分算法．首先根据预设的阈值θ自动标记网格中的尖锐特征边,并计算出各个顶点的尖特征度;然后根据顶点尖特征度的不同修改原√3细分方法的几何规则,设计出相应的权值掩模（mask）;最后通过在奇数次细分时不翻转特征边,在偶数次细分时插入边点的方法来实现尖锐特征的重建．实验结果表明,与原√3细分方法相比,该算法能够更好地保持模型的尖锐特征．     

一种保持尖锐特征的3~(1/2)细分算法

提出一种能够重建模型尖锐特征的3细分算法.首先根据预设的阈值θ自动标记网格中的尖锐特征边,并计算出各个顶点的尖特征度;然后根据顶点尖特征度的不同修改原3细分方法的几何规则,设计出相应的权值掩模(mask);最后通过在奇数次细分时不翻转特征边,在偶数次细分时插入边点的方法来实现尖锐特征的重建.实验结果表明,与原3细分方法相比,该算法能够更好地保持模型的尖锐特征.     

保持尖锐特征的混合细分曲面生成

基于混合细分模式,提出了细分曲面尖锐特征生成方法,通过对初始混合控制网格上要生成的各种尖锐特征的顶点和边分别作标记,然后局部修改细分规则进行迭代细分,实现了光滑混合曲面上产生折痕、角点、刺点、尖点的尖锐特征效果,并对尖锐特征处的局部细分矩阵进行了详细的特征分析。实验结果表明,该文算法效果好,能很好地保持模型的尖锐特征。     

Doo-Sabin细分模式的尖锐特征造型

通过推广准均匀二次B样条的节点插入算法,对边界面、折痕面、角点面等特征面给出新的细分规则,从而使Doo-Sabin细分模式可以表示边界、折痕、角点、刺点等尖锐特征,且特征处不受拓扑结构的限制.在特征附近进行了连续性分析,所得到的极限曲面具有分片G1连续性.该算法既可以设计有特征的、任意拓扑的复杂曲面,又可以精确地表示球面、柱面、锥面等工程技术中常用的二次曲面,在CAD/CAM领域具有广泛的应用前景.     

带尖锐特征的Loop细分曲面拟合系统

实现了一个基于带尖锐特征的Loop细分曲面的三角网格拟合系统,其基本原理来自文献,但在系统设计层面对原算法作了相当大的补充和完善．整个系统框架包括尖锐特征提取、保持尖锐特征的三角网格简化、保持尖锐特征的网格平滑和拓扑优化、基于最近点策略的重采样和线性拟合系统求解．所得到的拟合曲面质量较原来的结果有了显著提高。     

带尖锐特征的细分曲线参数化及曲线拟合

快速精确地估计曲线曲面参数具有广泛的应用。在前人研究的基础上,通过对细分过程及三次B样条细分矩阵的特征结构进行分析,将细分模式转换到其特征空间,给出了带尖锐特征的B样条细分曲线的参数化形式。并用于处理带尖锐特征的光滑曲线拟合问题。以曲率极大点作为初始拟合点。利用推导的参数化公式构造曲线的尖锐部分并方便误差估计。拟合点为曲线段端点,误差估计时不仅优化计算速度,而且在曲线分支距离过近或自交情况下避免错误匹配。     

自适应细分技术研究进展

对自适应细分及其需要解决的关键技术作了详细的探讨,对已有的自适应细分技术进行了比较归类,并基于对具体算法的实现列举了各种各样的实例．最后指出自适应细分技术存在的问题及其可能的解决途径,以及未来的发展方向．     

具有特殊效果的混合细分方法

提出了基于三角形和四边形的混合控制网格的细分曲面尖锐特征、半尖锐特征生成和控制方法,避免了已有方法仅局限于初始控制网格为单一的三角形或单一的四边形网格的缺陷.通过局部修改混合细分规则,在光滑混合曲面上产生了刺、尖、折痕、角的尖锐特征效果,并对尖锐特征处局部细分矩阵进行了详细的特征分析,讨论了极限曲面的收敛性及光滑性.同时,用特征处的离散曲率来控制特征处的尖锐程度,实现了半尖锐的特征效果,并通过自适应细分方法,把尖锐特征、半尖锐特征的生成统一起来.该方法具有多分辨率表示能力强、局部性好、简单易操作的特点.实验结果表明,该算法效果好,成功地解决了混合曲面特殊效果生成问题.     

基于三角形网格的半尖锐特征造型算法研究

为了解决基于递归分割的曲面建模方法在实际应用过程中存在的问题,增强递归分割曲面的造型能力,在特征造型方面,利用边界规则实现了递归分割曲面的折痕、尖刺、角等绝对尖锐特征造型;在避免了为构造特殊效果而建立不同的递归分割算法基础上,提出了一种带权值的Loop递归分割算法.通过在初始网格上增加新结点的方式,利用通过不同的权值控制其极限曲面与初始网格的相似程度,减小了网格的收缩,实现了Loop递归分割曲面的半尖锐特征造型.     

一种静态的蜂窝细分算法

介绍了一种静态的蜂窝细分算法。该算法采用对偶模式,在每次迭代过程中,新顶点仅由旧顶点分裂而成,不需要辅助点来计算。该算法能够有效地节省时间和空间的开销,同时也能使细分矩阵拥有循环的特性,从而方便了特征值分析。通过对控制系数的合理选择,该算法能够的到比较好的细分效果。     

一种带噪声的密集三角网格细分曲面拟合算法

实现了一个从带噪声的密集三角形拟合出带尖锐特征的细分曲面拟合系统.该系统包括了一种改进的基于图像双边滤波器的网格噪声去除方法,模型的尖锐特征提取以及保持尖锐特征的网格简化和拓扑优化.为了处理局部细节特征和模型数据量问题,提出了自适应细分方法,并将根据给定精度估计最少细分深度引入到细分曲面拟合系统中,使得拟合得到的细分曲面模型具有良好的细节特征和数据量小等特点.大量3D模型实验结果和实际工程应用结果表明了该细分曲面拟合系统的有效性.     

用逼近型√3细分方法构造闭三角网格的插值曲面

为了避免用逼近型3~(1/2)细分方法构造插值曲面过程中出现的烦琐运算,利用3细分方法极限点计算公式,提出一种用逼近型3~(1/2)细分方法构造闭三角网格插值曲面的方法.给定待插值的闭三角网格,先用一个新的几何规则与原3~(1/2)细分方法的拓扑规则细分一次得到一个初始网格,用3~(1/2)细分方法细分该初始网格得到插值曲面;新几何规则根据极限点公式确定,保证了初始网格的极限曲面插值待插值的三角网格.由于初始网格的顶点仅与待插值顶点2邻域内的点相关,所以插值曲面具有良好的局部性,即改变一个待插值点的位置时,只影响插值曲面在其附近的形状.该方法中只有确定初始网格顶点的几何规则与原3细分方法不同,故易于整合到原有的细分系统中.实验结果表明,该方法具有计算简单、有充分的自由度调整插值曲面的形状等特点,使得利用3~(1/2)细分方法构造三角网格的插值曲面变得极其简单.     

基于边光滑度的Loop自适应细分曲面算法

首先研究了传统的Loop细分曲面算法,通过分析发现随着细分次数的增多细分算法中三角形网格片数增长过快。针对这一问题提出一种自适应细分曲面算法。算法根据相邻两个三角形面上的法向量的夹角,判断细分网格中较为光滑和非光滑的区域。实验结果表明,算法提高了数据处理速度,并且模型简单易实现。     

一种LOOP曲面细分算法研究

本文研究了曲面造型中的细分曲面造型方法,分析了细分曲面造型的优点。基于多边形网格的细分方法分析了基于三角形网格1-4分裂的Loop细分模式的优点,并实现了基于Loop细分模式的曲面造型。利用Loop细分模式进行两次细分,得到不同网格密度的数据,最后本文给出了细分前后的点数、边数以及面数,并显示了细分前后的点的效果图。     

三角网格顶点重要度的自适应Loop细分算法

提出了一种新的自适应细分算法,在顶点的1-邻域内,用与顶点相连较长三条边的端点构成的平面去替代其平均平面,将顶点到其平均平面的距离作为判断顶点重要度的标准,对三角网格进行自适应细分。由于原始三角面片的高密度和形状相似性,以点面距离为细分尺度所产生的误差,可被限制在一个体元之内,与反复修正顶点法矢算法相比,该算法大大减少了计算量。实验结果表明,所提方法在三角网格细分过程中,简化了数据模型,提高了处理速度。     

基于逆3 细分的渐进网格生成算法研究

提出一种基于逆3 细分的渐进网格生成算法,用于解决图形的快速传输和显示问 题。算法的基本思路是：将细密网格通过边折叠操作得到简化网格,以细分极限点逼近原始网 格为准则进行网格调整,采用3 细分得到高密度网格,调整后进行逆3 细分,即逐层次删除 部分顶点,生成用于重构渐进网格模型的基网格,并记录每层删除顶点在采用本层表示时相对 于细分计算位置的几何调整量。3 细分过程中三角片数量增长速度较慢,采用逆3 细分利于 生成多层次的渐进网格,经实例验证,逆3 细分生成渐进网格的效果能满足快速、多分辨率显 示要求。     

ID3算法在客户细分中的应用

客户是企业的重要资产,是企业赖以生存和发展的基础.客户细分是CRM和精准营销的基础,是企业关注的热点和焦点.本文在数据调研的基础上,使用ID3算法定量计算训练集样本中属性的信息并建立相应的决策树,从而实现对客户群体的正确分类与评价.     

一种基于局部自适应细分的布料模拟的快速方法

为了提高布料模拟的速度和真实感效果,文中采用基于矩形域的mass-spring模型,并结合基于Catmull-Clark准则的局部自适应细分,设计了一种新算法.通过采用基于局部自适应细分的碰撞检测和响应方法,并将SSE(包括Cache控制指令集和SIMD指令)应用到系统实现中,文中的布料模拟系统可以进行高效的实时运动仿真,减少超弹性等失真现象,在效率和真实感两者间取得较好的折中效果.     

ID3算法的一种改进算法

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。