一种基于图像的植物器官重建

该文提出了一种基于植物器官图像的器官重建方法,系统实现步骤包括:图像预处理、轮廓的提取、二值化、细线化、矢量化、三角剖分,从而实现器官的重建。文章以叶为例,实现了叶可视化重建。系统考虑叶图像的特点,设计了优化的轮廓提取算法;并对Hilditch细线算法进行改进,提出了一种快速细线化算法。文章提出的器官重建方法可用于多种植物模型(如L系统)的器官外观建模;由于采用基于图像的技术,系统具有逼真的外观效果,实现了植物器官快速可视化重建。     

基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法

将复杂几何体网格转换为参数曲面是CAD几何引擎设计中的关键问题.针对赋予四边形粗剖分结构的三角网格模型,提出一种基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法.首先利用均值参数化方法建立每个粗四边形结构M_T到参数域D的映射,同时得到D的三角剖分Δ;然后对Δ进行一次Powell-Sabin细分得到加细三角剖分Δ^S,并且利用M_T的几何信息构造二元一次样条函数空间S(Δ^S)中的插值函数S;对D均匀采样之后,利用插值函数S得到规则型值点作为参数曲面表面点的近似;最后建立具有光顺性质的能量函数,求解出双三次B样条曲面的控制点网格,完成曲面重建.实验给出了柱面、鞍面等基础曲面和人头模型等自由曲面的重建结果.数值结果表明,与自适应算法相比,所提方法能够捕获由给定三角网格呈现的几何细节,重建复杂模型的点距均方误差减小38%.     

基于GVF-Snake人体轮廓提取的优化算法

通过分析基于边缘、区域分割和形变模型等3类轮廓提取算法,提出一种分别对三者进行优化综合的基于梯度矢量流-主动轮廓模型(GVF-Snake)的人体轮廓提取优化算法。利用内嵌置信度边缘检测得到理想边缘图,通过形态学方法提取物体粗略轮廓作为GVF-Snake模型的初始轮廓。采用优化GVF-Snake模型提取精确轮廓。将上述方法应用于人体图像轮廓提取,实验结果表明,该方法达到了预期目的且具有较好的实用性。     

支持体参数化模型表达的翼面数据结构EI北大核心CSCD

为了高效、简洁地存储体参数化模型中的信息,提出支持体参数化模型表达的翼面数据结构.首先,提取体参数化模型的几何信息、拓扑信息和参数化信息,其中,几何信息主要包括体参数化模型的节点矢量、阶数与控制点,拓扑信息主要包括体参数化模型子片之间的曲面共享信息,参数化信息主要包括子片的参数方向.然后,使用类似边界表达模型的翼边数据结构存储所提取的信息,形成支撑体参数化模型的翼面数据结构,基于该数据结构实现体参数化模型的查找、插入、细化与删除等操作.利用所开发的体参数化建模软件构建多个体参数化模型实例,展示翼面数据结构的存储与操作过程,结果表明该数据结构能够高效地实现查找、细化等操作,并且基于该数据结构的模型最大数据压缩量达到47.9%,为复杂体参数化模型的构建及应用提供了良好的支撑.     

基于照片的混合建模系统几何模型求解原理研究

为了快速精确地建立建筑实体的三维模型,提出了一种混合建模系统中的单目视觉求解算法,该方法从二维图片数据中提取三维实体的边缘轮廓,并咐加约束条件,以构造三维实体的空间参数约束方程,然后通过求解得到实体的空间坐标参数,再利用纹理提取及转换等技术,来实现从照片到计算机中三维真实感实体的创建。实验表明,该求解模型建模效率高、实用性强,能够用于大多数建筑实体的建模。     

体参数化模型离散调和映射生成

目的 体参数化模型具有诸多优良特性和广泛的应用前景,如何生成有效的体参数化模型是迫切需要解决的问题.方法 首先定义了样条体参数化模型表达式,提出控制点设定是体参数化的核心问题.给定6个表面样条曲面的控制点,从计算域到参数域的调和映射方程的差分形式出发,给出了生成体参数化模型控制点的方法.提出雅克比矩阵和等参网两种方法用以检测体参数化模型的网格质量.结果 基于点云模型,构建了体参数化模型,且将该方法与离散孔斯插值法、凸组合插值法两种方法生成的体参数化模型网格质量进行了对比.结果表明,离散调和函数法生成的体参数化模型相对更为稳定与优化.结论 离散调和映射能初步生成体参数化模型,但需要进一步优化并提供了良好初始化条件.     

三维服装参数化设计技术

通过拓展传统参数化,在三维服装设计中引入曲线曲面作为参数化的基本元素,提出包括模型构建、模型驱动与模型联动的三维服装参数化设计技术框架及其实现.利用特征信息分层次构建服装模型,得到具有非精确表达的服装几何模型;利用混合维度输入信息,对服装多层次几何模型进行多因素驱动;基于模型层次关联信息,对服装模型进行多层次联动和混合维度联动,并能得到系列化产品.相应的实例表明,文中方法能有效地实现人体、衣片和裁片的参数化设计,从而为三维服装大规模定制提供设计方法与技术支持.     

有限元四边单元网格模型的参数化重建

不同于已有的从CAD模型出发构建体参数化模型的思路,为了进行等几何分析,从二维有限元四边单元网格模型出发,重建该网格模型对应的参数化模型.首先利用现有CAE软件生成有限元四边单元网格模型;然后进行网格预处理提取单元之间的拓扑信息,并依据规则实现网格单元规范合并、子域自适应合并、子域边界生成等操作,生成多个零亏格四边子域;最后利用边界插值算法和内点优化算法实现子域参数化.通过多个实例验证了文中算法的有效性;为有限元网格到体参数化模型的转换提供了技术支持,进而为实现海量的CAE模型参数化及其等几何分析提供了一条便捷的途径.     

STL模型分割截面的三角剖分算法

针对分割STL模型时需要对分割截而进行三角剖分的问题,提出STL模型分割截面的Delauay三角剖分算法,将截面轮廓围成区域分成一个或多个区域单元,分别进行Delaunay三角剖分,并按STL模型标准拾取三角形,文中算法不用对分割截面轮廓进行复杂的凸划分和多轮廓的单轮廓化处理,提高了STL模型分割截面的三角剖分效率,尤其适合对具有复杂型腔的STL模型的截面进行三角剖分,应用实例表明：文中算法是正确有效的,具有实用价值。     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取,本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角剖分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分,生成一系列具有拓扑关系的三角形,再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架,并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值,消除了畸变分支,并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明,该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

医学图像3维重建模型的虚拟剖切算法

对医学图像体数据及重构几何模型进行虚拟剖切,可以方便地看到内部的组织,便于观察和诊断,可用于医疗放射治疗规划.针对医学图像重建的表面几何模型,提出了对模型进行平面剖切、立体开窗及任意交互切割的算法.平面剖切和开窗是用剖切面或剖切体对重建模型施以剖切,在剖切面上生成边序列及顶点序列;由此边序列和顶点序列生成封闭的边界轮廓,确定各轮廓的包含关系;对封闭轮廓包围的截面区域进行Delaunay三角剖分,得到完整的剖切后的表面模型.任意交互切割过程是交互生成切割路径,确定切割边界,并沿切割边界对表面模型进行切割.实验结果证明了本文算法的有效性.采用本文算法可得到良好的虚拟剖切效果.     

面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法

服装个性化在线定制需要围绕用户形状参数进行设计,传统的量体方法获取的用户形状参数误差高、反馈慢,亟需构建一种三维人体重建方法能够快速感知用户人体形状.针对此问题,提出了一种面向服装个性化定制的多视角轮廓三维人体快速重建方法.利用多级空洞卷积分割网络(multilevel dilated convolution semantic network,MDS-Net)提取人体轮廓图像中整体和局部特征,实现轮廓图像的语义分割;利用躯干参数提取网络(torso parameter extraction network,TPE-Net)提取多视角人体轮廓分割图的形状和姿势参数;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)提取三维人体模型潜层空间的语义特征,并映射为由TPE-Net输出的形状和姿势参数,从而实现三维人体重建.在PyTorch环境下,采用4个数据集进行实验验证,结果表明,MDS-Net在测试集上的分割mIoU评分平均为0.881,能够实现整体分割和局部细节保留;TPE-Net在测试集上形状参数预测准确率为0.74,关节预测偏移距离与运动树中的索引呈正...     

面向现浇混凝土结构的三维分层参数化设计方法

为了解决大型工业建筑现浇混凝土结构设计效率低下等问题,提出三维分层参数化设计方法.该方法将现浇混凝土结构划分成相互关联的子结构,构建现浇混凝土结构的分层参数化模型;通过分析基于历史的参数特征造型技术的实现方法,提出分层参数化模型的变更传播机制和重构策略,实现对模型的快速设计与修改.文中方法已经在商品化的三维CAD系统InteRDS中得到应用,应用结果表明,其设计效率能够满足实际工程设计的要求.     

一种新的动态轮廓模型

动态轮廓模型是提取图象中物体轮廓的一种有效方法，提取图象中物体的轮廓在计算机视觉和模式识别中有很重要的意义。Ｋａｓｓ提出的能量最小化动态轮廓模型，称为Ｓｎａｋｅ，被证明是提取图象中凸形物体轮廓的有效方法。文中对Ｋａｓｓ的模型进行详细分析，指出它的局限性和不足之处，对它进行改进，提出一种新的动态轮廓模型，该模型不但能精确地提取图象中的凸形物体的轮廓，而且能提取一些凹形物体和多个物体的轮廓，在任何情况     

一种基于序列图像的交互式快速三维重建方法

针对普通数码相机拍摄的序列图像,提出了一种快速的交互式三维重建方法.首先基于SFM技术得到了相机的内外部参数;然后在图像上交互取点以构建逼近物体轮廓的多边形,结合该多边形,利用轮廓跟踪算法提取出精确的外形轮廓;最后通过匹配轮廓点的方式重建出三维模型.实验结果表明该重建方法是快速而有效的.     

基于混合水平集的脑组织自动提取方法

脑组织自动提取是脑功能分析中一个重要的预处理步骤,为提高脑组织提取的精度,提出了一种新的提取方法。该方法首先对磁共振成像(MRI)图像使用改进脑组织提取工具(BET)算法快速提取初始轮廓;其次对此初始轮廓进行数学形态学膨胀处理,得到初始感兴趣区域;然后在初始感兴趣区域中使用改进混合轮廓模型进行处理,得到新的轮廓线再进行膨胀处理得到新的区域,如此不断迭代;最后,该混合模型收敛,获得较精确脑组织轮廓。实验采用了7组来自IBSR网站的MRI数据序列,所提算法得到的平均错误划分比例为7.89%。实验结果表明所提方法对于脑组织提取精度的提高是有效和可行的。     

综合录井井下三维地层可视化建模研究与实现

针对综合录井井下地层特点,采用多层DEM三维可视化模型对地下地质环境进行三维描述,实现综合录井三维地层实时显示.将三维坐标投影转换到二维坐标系中,采用二维Delaunay剖分改进算法构建Delaunay三角网;探讨了剖分后的不规则三角网(TIN)到格网的转换和插值以及通过格网DEM构建三维地层;介绍了根据选择的剖切面方程生成地质体的剖面.系统采用VC++6.0和OPENGL图形接口作为开发平台,可以从任意的角度对剖切开的三维地质体进行观察和分析也能够从任意的角度对三维地质体整体进行观察、缩放和剖切等操作.     

用于图像分割的活动轮廓模型综述

图像分割和边界提取对于图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等具有非常重要的意义,而活动轮廓模型(Active Contour Model)则是图像分割和边界提取的重要工具之一,它主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两类。相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型具有很多的优点,如计算的简单性和在变形的过程中能够处理曲线的拓扑变化,等等。近年来,几何活动轮廓模型在理论和应用方面的研究都有很大的发展,令人关注。为了使人们对这一技术有一概略了解,首先提出了一种新的分类方式用来描述参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型以及它们之间的联系,然后通过重点分析几个经典的活动轮廓模型及其算法实现来综述活动轮廓模型的研究、发展及其应用情况,最后指出了进一步进行活动轮廓模型理论与应用研究的方向。     

基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .     

融合信息熵和CNN 的基于手绘的三维模型检索

基于手绘草图的三维模型检索(SBSR)已成为三维模型检索、模式识别与计算机视 觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的三维深度表示方法在三 维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN 的三 维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视 图经过边缘检测等处理得到三维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到 CNN 中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest (SHREC) 2012 数据库和SHREC 2013 数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确 度更高。