基于二次有理Bézier曲线的多边形变形方法

提出了一种基于二次有理Bézier曲线的多边形变形方法。该方法是基于向量插值的思想,采用满足模长单调变化的二次有理Bézier曲线来构造边向量的运动轨迹。该算法计算速度快,能够达到实时的要求,而且对于变形过程可以进行交互性设计。实验结果表明该算法产生的变形序列能很好地避免萎缩现象,变形效果自然。     

基于悬链线的曲线保长度伸缩变形算法

将悬链线理论运用于曲线的伸缩变形，提出一种保长度伸缩变形算法。创建曲线变形区间内的曲线段的局部坐标系，建立局部坐标系下的曲线段悬链线形状控制方程；通过调整方程中的形状参数计算曲线段变形；通过坐标变换和几何变换计算整条曲线的变形结果。数值实例验证了该方法的有效性和可控性。     

基于推广的德布尔算法的轴变形方法

提出了一种基于推广的德布尔（De Boor)算法实现物体的自由变形的方法,物体沿一条B样条曲线变形,变形计算由推广的德布尔（De Boor)算法来实现。该方法变形直观,计算效率高,控制简单。适用于任何几何造型系统。     

带平台伸缩函数的参数曲线变形

目的 随着科学技术的快速发展,曲线的几何造型技术开始成为近来的热点研究方向.为了获得更多的变形效果,面向2维、3维参数曲线和自由曲线变形,提出一种带平台伸缩函数的变形方法。方法 有别于现有的大多数自由变形算法,首先构造了一种形式简洁的多项式形式伸缩函数;其次借助于伸缩函数,构造了含有伸缩参数与光滑参数的新型伸缩因子,算法表明,这种新型伸缩因子具有单点峰值性、区间峰值性、对称性等优良性质;最后将伸缩因子所构造变形矩阵作用于待变形的曲线,通过控制变形区间、伸缩参数、光滑参数以及变形方向,可以获得整体的、局部的、周期的、伸缩的等各类丰富的图形效果。结果 此变形操作对造型系统中的主流参数曲线(Bézier和NURBS)具有封闭性;通过大量数值实例表明了该方法计算量小,可控性强,重复使用可以得到形状多样、具有艺术效果的轮廓线等效果。结论 与其他方法相比,本文算法不仅可以用于一般的平面与空间参数曲线,也可以用于自由型曲线,扩大了多数自由变形算法的适用范围;由于伸缩函数具备单点峰值性、区间峰值性、对称性等性质,从而能够产生以前变形方法无法产生各类角点、尖点的特殊曲线,在一定程度上极大丰富了曲线的变形效果。     

改进离散曲线演化的形状匹配算法

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于离散曲线演化的形状匹配算法.首先利用改进的离散曲线演化算法对形状轮廓进行特征提取,获得具有重要视觉部件的轮廓;然后计算该轮廓的形状上下文特征描述符;最后利用动态规划算法计算形状上下文特征描述符的相似度.通过在MPEG-7,Kimia以及Swedish Leaf形状数据库上的实验结果表明,该算法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和匹配精度.此外,改进的离散曲线演化算法可与不同形状描述子融合形成新的形状匹配算法.     

基于四元素插值的空间曲线边界约束变形方法

曲线形状的变形技术在计算机动画和产品造型设计中有着重要的应用。以单位球面四元素插值为基础建立非线性的局部变换,通过在中间帧重构方程引进边界控制条件,提出了具有边界约束的空间曲线和平面曲线形状的变形方法。该方法在曲线形状渐变序列中具有保周长的线性变化,适合一般曲线的渐变和骨架行走的特征。还给出了建立渐变序列的边界曲线算法,通过实例说明了造型和编辑边界曲线能得到良好的拼接效果。实验表明,该算法在空间曲线变形中具有良好的视觉效果和应用前景,算法具有简易性和统一性。     

利用控制曲线和移动最小二乘法实现图像变形

将移动最小二乘方法用于图像变形,提出基于控制曲线的图像变形算法.根据源图像中的形状信息或变形需要来设置关键点,生成控制曲线,然后移动控制曲线到新的位置,利用移动最小二乘方法实现图像的变形.对基于控制曲线的移动最小二乘变形函数进行了理论推导,实现了图像的仿射、相似和刚性变换,得到不同的图像变形效果.实验表明,该算法可以较好地描述图像中的形状和轮廓信息,实现图像的复杂变形,获得真实感的变形效果.     

基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法

提出了一种基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法。首先构造了一种用于代数曲线曲面变形的伸缩因子,然后将所构造的伸缩因子分别作用于待变形的代数曲线与曲面,通过改变伸缩因子各参数的取值实现对代数曲线曲面的变形。实例表明,该方法操作方便,易于控制,可获得丰富的变形效果,是一种简单有效的代数曲线曲面变形方法。     

骨架驱动的三维模型变形方法

为发展三维网格模型的变形技术,研究了多种三维模型变形算法,通过对骨架驱动变形算法的深入研究,针对现行算法多是以单一骨架驱动变形的不足,提出了一种新的基于多骨架点驱动的交互式局部变形方法.有效结合模型的骨架图结构,确定各骨架点对应的局部区域.并将骨架点拟合为二次Bézier曲线,通过交互式拖动任意骨架点计算与之相连的多骨架点的动态变化,实现模型局部区域的自然形变.实验结果表明了该算法的有效性和直观性.     

基于内在插值的多重形状渐变方法

推广了基于内在形状插值的多边形渐变算法,提出了具有边界约束的多重形状变形方法.通过在约束方程中引进边界控制条件得到适合一般曲线形状的插值算法,并利用具有指定边界约束的变换和形状插值器的构造,使该算法适合具有任意指定边界的多重曲线形状的混合变形,并给出了3D曲线形状边界约束的最优方程.通过2D形状渐变实验表明该算法的视觉效果良好.     

大形变微分同胚图像配准快速算法

本文提出一种研究大形变图像配准算法. 大形变使得图像信息和拓扑结构有较大的改变, 目前该方面的研究仍然是一个难点. 基于严密数学理论的微分同胚Demons算法是图像配准的著名算法, 为解决大形变配准问题提供了重要基础. 基于对微分同胚Demons算法的研究结合流形学习的思想提出一种大形变图像配准的新算法(MRL算法). 新算法通过挖掘图像的局部和全局流形信息改进微分同胚Demons 速度场的更新, 更好地保持图像的拓扑结构. 对比实验结果表明, 本文所提出的算法能够快速高精度地实现大形变图像的配准.     

基于平衡系数的Active Demons非刚性配准算法

经典的Active demons算法利用参考图像和浮动图像的梯度信息作为驱动力,并使用均化系数调节两种驱动力之间的强度.该算法克服了Demons算法单一使用参考图像的梯度信息作为驱动力的缺点,但是Active demons算法中的均化系数无法同时兼顾大形变和小形变区域的准确配准,还会导致配准的收敛速度和精确度相互制约的问题.为此,本文提出一种新的Active demons非刚性配准算法.提出的算法在Active demons扩散方程中引入一个称为平衡系数的新参数,与均化系数联合调整驱动力,不仅可以兼顾图像中同时具有的大形变和小形变区域的准确配准,而且在一定程度上缓和了收敛速度和精确度相互制约的问题.为了进一步提高配准的收敛速度和精确度,避免陷入局部极值,在新的配准算法的实现中引入由粗到细的多分辨率策略.在Checkboard测试图像、自然图像和医学图像上的实验结果表明,提出的算法较经典的Active demons算法收敛速度更快,配准精度平均提高了54.28%,接近最新的TV-L1光流场图像配准算法的配准精度,解决了Active demons算法存在的问题.     

单位化建模衰减变形新方法

针对软组织自由变形中调整控制顶点难以准确控制物体变形的问题,提出了一种基于单位化建模的衰减变形算法。该算法利用三角网格进行单位化建模,将变形软组织碰撞点的三维世界坐标转换为三角网格二维顶点坐标,通过确定以碰撞点所在顶点为中心的自适应变形区域,控制区域内顶点偏移量发生衰减变化,从而直接作用于物体顶点进行形变,同时通过设计合适的衰减函数使偏移量呈抛物线衰减。通过实验证明该算法所建模型具有通用性,变形在局部区域内可取得准确的抛物线衰减效果。     

基于骨架的网格模型变形

现有骨架驱动变形算法多以单一骨架驱动变形,且骨架预设十分复杂。为此,提出一种基于骨架的网格模型变形算法。结合多分辨率Reeb图方法提取模型的骨架结构,确定各骨架点对应的局部区域,将骨架点插值构造二次Bézier曲线,通过交互式拖动任意骨架点,计算与其相连多骨架点的动态变化情况,实现模型局部区域的自然形变。实验结果表明,该算法能获得较为自然平滑的变形结果。     

基于活动基模型的非刚体目标跟踪算法研究

近年来,非刚体目标跟踪技术作为视频目标跟踪中的一个难点受到了广泛关注。为了精确跟踪非刚体目标,克服跟踪过程中目标形状变化和遮挡带来的困难,提出一种基于活动基模型的非刚体目标跟踪算法。首先采用共享草图算法从目标训练样本集中学习得到目标的活动基模型,然后把活动基模型嵌入粒子滤波观测模型中。在对金鱼与企鹅序列跟踪的实验结果表明,与现有算法相比,该算法在非刚体目标形状变化以及存在遮挡的情况下,具有更好的跟踪性能。     

动力学修正的柔性体复合变形算法

传统柔性体变形算法存在动力学仿真不足的问题,为此,提出一种基于物理意义的复合变形算法.使用填充球模型丰富柔性体的动力学性质,解耦模型的局部变形和整体变形.柔性体外表面采用弹簧-质点模型,通过虚拟力的分层渲染,增强操作者的触觉感受.同时采用Shape Matching算法对模型的重心位置进行修正,解决由局部向全局传递形变...     

多边形中心点向量的二次插值变形算法

多不动点约束下的网格变形算法需要用户确定不动点和操作点,针对该问题,提出多边形中心点向量的二次插值变形算法。该算法根据源、目标多边形中心点向量间旋转经过的面积与2个向量间的差值建立相似度函数,在变形过程中采用二次贝塞尔插值方法,在对应过程中利用改进的动态规划算法。实验结果表明,该算法可减少变形过程中多边形内部扭曲的程度,且计算量小、对应时间短、变形效果自然。     

结合谱变换和马尔可夫模型的三维形状对齐

针对大尺度变形下的三维形状对齐问题,提出根据三维形状的等距性构造马尔可夫能量最小化模型,得到最优对齐结果。算法对三维模型进行谱变换,在变换空间中对三维模型进行初始化对齐。以谱距离和测地距离分别定义马尔可夫模型的单点势能函数和点对势能函数,形成可用于形状对齐的能量最小化模型。通过Alpha扩展算法对模型进行求解,得到最终的对齐结果。实验结果表明,算法在大尺度变形和拓扑变化等情况都能够输出很好的对齐结果。     

含各向异性尺度形变数据集匹配问题的Lie群方法

通过分析含各向异性尺度形变的数据集匹配问题, 将尺度约束引入模型, 再结合迭代最近点(Iterative closest point, ICP)方法的一般过程, 将含各向异性尺度形变的数据集匹配问题描述为Lie群约束优化问题. 通过Lie群的局部参数化和局部线性化方法, 将带尺度上下界约束的Lie群约束优化问题转化为一系列的二次规划问题, 最终形成了一个完整的匹配迭代算. 该方法不仅具有传统ICP方法的快速准确的特点, 而且还能够处理存在大尺度形变的数据集匹配问题. 由于对尺度参数进行约束, 因此比传统方法有更好的鲁棒性. 最后, 为确保匹配的全局性, 给出了一套初始变换的选择方案.     

基于多不动点约束的网格模型局部编辑

传统的自由变形方法通过计算控制晶格来变形,不适用于精确变形的情况。针对此问题,提出一种基于多不动点约束的网格模型局部编辑算法,该算法通过多个不动点的合理配置设定多种复杂的约束条件,实现网格模型的局部编辑,进而精确的变形模型。实验表明算法计算代价低,可实现精确变形。