印花图案矢量化线细化的研究及应用

在纺织图案矢量化过程中,线是最基本的并且占绝对多数的图形元素,许多更高层次的图元如圆、圆弧等都是以线为基础的,因此线矢量化的质量成为评价矢量化性能的重要指标。本文在研究各种线矢量化算法的基础上,各种矢量化的优缺点,得出一种适合在印花图案中使用的线矢量化算法。     

刺绣图案中直线和圆弧的矢量化研究

多数刺绣图案的基本组成图元是由线段和圆弧组成。针对它的录入问题,本文提出了一种从BMP图像格式到DXF图形格式转换的实现算法。首先通过扫描仪输入刺绣图案图像;然后利用图像处理和多项式拟和算法来实现图像到图形的矢量化;最后形成DXF文件格式。实验结果表明:该算法可有效地提高输图效率。     

基于薄板样条函数的地图矢量化处理

提出一种利用薄板样条函数实现地图矢量化处理的方法。通过对地图图像进行轮廓提取、追踪,获取边界线的特征点,运用薄板样条函数拟合曲线,最后,通过与克里金插值法的实现效果进行对比,证明薄板插值是有效的插值方法。     

一种新型的地形等高线矢量化方法

该文提出了一种新型的地形等高线的矢量化方法,使用该方法,不需要对等高线进行细化处理而直接进行矢量化,并在此基础之上对矢量化结果使用三次B-样条拟合。实验证明该方法是有效的,并且试验结果和实际等高线基本吻合。     

基于分段Bezier曲线的手绘雕刻图案矢量化

针对手绘复杂雕刻图案的特点,利用分段三次Bezier曲线实现手绘复杂雕刻图案的矢量化。提出一种自适应区分线条图案和区域块图案及提取区域块图案边界的解决方案。依据检测的角点信息将得到的轮廓边界分解成若干条独立的线段。曲线拟合时,为提高拟合精度,根据线段数据点到曲线的偏移量对线段进一步细分,提出一种实现分段曲线光滑连接的新方法。实验结果表明,该方法对手绘复杂雕刻图案的矢量化具有算法复杂度低、矢量化效果较好的优势,有广泛的实用性。     

一种优化的鞋样图像矢量化方法

针对制鞋业中鞋样的录入问题,提出了一种实现从图像格式到图形格式转化的图像矢量化方法。并且形成的图形文件可根据不同鞋业CAD软件的要求而存储成相应的格式。该方法还在轮廓跟踪过程中采用了各种优化算法,从而节省了搜索时间,提高了轮廓线拟合精度,符合了鞋子设计的特殊要求,为鞋业CAD软件的应用提供了良好的基础。     

基于TAG的工程图纸矢量化算法

本文引入了一种梯形邻接图的图形表示方法来表达工程图纸中的线图形及其几何拓扑关系，并在此基础上提出了一种基于单次逐行扫描、梯形轮廓匹配、从轮廓提取矢量的工程图纸矢量化算法。这种算法能有效地提取出与原图保持较好一致性的图形矢量，具有处理速度快、内存需求小、矢量化效果好、特别适合丁大幅面图纸的矢量化等特点。     

彩色光栅图像的矢量化

彩色图像的矢量化在很多领域都有着重要的应用,例如制作在网上非常流行的精美的生动形象的矢量动画,实现彩色地图的GIS系统等。文中提出了一种对彩色图像进行矢量化的方法．并给出了相应处理过程和算法流程。该矢量化方法根据彩色图像的特点,在处理过程中引入HSI彩色空间,利用轮廓提取和跟踪技术,完成了对彩色图像的矢量化。经试验表明,该算法有一定的实用性。     

直线及圆弧矢量化的统计算法

一种给出在工程图纸矢量化系统中使用统计几何特征和模拟人的视觉机制的矢量化算法。这种算法保证处理的高速度，灵活性和准确性。     

离散点集3D三角划分算法在裁剪曲面中的实现

提出一种在3D空间直接对曲面离散数据点进行三角网格划分的算法,该方法适用于非封闭曲面、封闭曲面及多连通复杂曲面的离散点集,同时也能处理剪载曲面的离散点集,得到优良的三角网格。在引入边界环融合的概念的基础上,详细阐述算法如何实现对剪载裁曲面离散点集三角划分,并给出应用实例。     

实现3D离散点优化三角划分的三维算法

本文系统研究了３Ｄ离散数据的直接三角划分，并解决了与多值曲面相对应离散数据的分片三角划分问题。实现这一算法的关键是将这些与多值曲面相对应的离散数据按有关的特征线分解，慢之转化成较简单的问题分别进行处理。目前，这种分片三角划分算法已在Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面插值中取得了良好的效果。     

BPMN改进MVC建模的研究

介绍了业务流程研究的最新成果和对企业级应用集成的意义,分析了MVC实际应用中的缺陷,MVC和BPMN(Business Process Modeling Notation)在机理上的可衔接性,从而提出用BPMN辅助MVC建模,使基于MVC模型的应用结构更趋合理,并且更容易实现EAI.     

一种基于Hermite插值的离散点构造曲面的新算法

提出了一种通过矩形作用域划分、迭加来构造曲面的新思想。在此基础之上,对实际测量的三维离散点进行了特殊的Ｈｅｒｍｉｔｅ插值构造曲面,并通过重叠的矩形作用域的迭加以形成一张新曲面。文中证明了这种方法的完备性,并严格证明了所构造曲面对实际测量点的依赖性,而不会因为迭加出现奇异点。     

任意多边形内带特征约束的散列数据的最优三角剖分

给出了一种新的基于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形化的任意多边形边界内散列数据的优化三角剖分算法，该算法可允许散列数据任意复杂的折线及封闭多边形环的特征约束。算法用统一的数据结构来记录散列数据、约束特征和三角剖分信息，并且引入了辅助窗的概念，从而使优化剖分和加入约束容易实现。     

基于微种群遗传算法和RBF神经网络的散乱数据重建方法

利用微种群遗传算法,结合性能优越的径向基函数神经网络,建立了适用于散乱数据曲面重建的径向基函数网络模型.采用微种群遗传算法完成对神经网络的权值优化,可避免早熟收敛,且有较快的收敛速度.实验结果表明,用这种方法解决散乱数据点的重建问题,具有较高的精度.     

基于不变质心及SIFT特征点的抗几何攻击零水印算法

为有效抵抗几何攻击,实现对数字产品的版权保护,提出一种基于几何校正的数字图像零水印算法。根据图像不变质心在几何攻击前后相对位置不变的特性,选取图像的不变质心点作为稳定的参考点,结合与其相距最远的SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点,利用该两点的变化估计几何变换参数。为消除微小误差带来的影响,在进行几何校正之后进行分块奇异值分解。取各块最大奇异值组成序列,二值量化后变换为矩阵并与水印结合生成零水印。仿真实验结果表明,该算法能有效抵抗几何攻击,校正精度好,鲁棒性强,且能够避免水印鲁棒性与不可见性之间的矛盾。     

基于频繁模式表的关联分类器构建算法研究

关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性。基于闭频繁项集有效压缩事务及FPL(Frequent Pattern List)简单数据结构等方面的优点,提出了一种关联分类器方法。设计了便于分类的FPL变形模式,引入了有效发现闭频繁项集的签名向量合取操作。将闭频繁项集挖掘方法应用于关联分类,提高了关联分类算法的分类效率及准确率。     

基于刻面权重的构件检索方法的研究

介绍刻面分类模式的相关概念,引入刻面权重的定义,并对基于刻面描述的构件检索模型进行改进。改进后的模型可以有效地提高检索的查全率与查准率,尤其是在对大规模构件库进行查询的时候。实验结果证明了该改进的可行性与有效性。