改进的形态学骨架提取算法

针对由传统最大圆盘骨架提取算法提取出的骨架连通性差且无法保持一致的单像素宽度问题,提出一种改进的形态学骨架提取算法。将连通性保持与形态学运算相结合,在收缩目标提取骨架的过程中通过引入虚拟骨架点实现骨架曲线连通性保持,而单像素宽度细化及伪分支剔除等后处理过程的引入则进一步提高骨架描述目标形状及拓扑特征的能力。相关仿真研究证明了该算法的有效性。     

基于特征向量匹配的舞蹈实时姿态分析方法

针对人体运动姿态可自由编辑的特性,提取人体骨架模型,建立人体运动姿态模型库,分析了运动捕捉系统在舞蹈训练中的应用,提出基于特征平面间相似性匹配的方法来计算模型各部件间运动数据参数。经过验证,该方法对于人体姿态的分析具有较高的准确性、鲁棒性,使得舞蹈演员能够准确的对比出与标准舞蹈动作的差异,为舞蹈者进行科学舞蹈训练提供了理论支持。     

基于VB的汽车油封自动测控系统程序设计与开发

以汽车油封为例,介绍了利用VB实现自动测控系统的程序设计方法,以及在实际的实时采样控制系统设计中值得注意的几个问题。利用VB编制界面的简单性、易操作性及友好性,又发挥了C语言面向底层硬件编程的优势,并结合运用Windows API函数,克服了用VB编写实时控制程序的难点,完美地实现了基于VB的实时采样控制系统的程序设计。本文介绍的有关程序设计方法具备通用性,在对其他实时测控系统进行程序设计时具有一定的借鉴作用。     

大幅图像的分块细化加速算法

文章在分析大规模二值图像特点和细化算法基本原理的基础上,提出一种分块细化大幅图像的算法。该算法首先将大幅图像分割成若干子块,然后分别对各子块进行细化,最后将子块细化的结果拼接成原图的骨架。算法有效地解决了大幅图像细化处理的时空矛盾,提高了大幅图像的细化速度。     

图像骨架和终极腐蚀的若干性质

骨架是形态学中一个非常重要的概念,在形态分析、二值图像压缩等应用中有着广泛的用途.最近骨架的子集-终极腐蚀开始得到研究和应用.本文对骨架和终极腐蚀的一些性质进行了探讨,推广了非骨架点判定的判据,提出了非终极腐蚀点的概念及判定方法,并给出了这些判断的实现方法.     

CORBA与DCOM桥接设计与实现

DCOM与CORBA是目前广泛使用的分布式技术,在开发大型的企业级分布式应用系统时,优先考虑使用的分布式技术就是DCOM或CORBA这两种中间件技术.有时一个系统需要同时使用DCOM与CORBA.由于这两者在具体的技术实现上有较大差别,使得它们在跨平台的互联时,不能直接实现DCOM与CORBA的互访.因此,如何实现系统中DCOM与ODRBA直接通信成为一个关键问题.提出了一种实现DCOM和CORBA通信的桥接框架,是一种"动态桥",所需的桥接口可以随时添加到桥里,它解决了DCOM和CORBA之间不能通信的问题.     

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。     

烧结与冷镦过程中铝硅共晶合金显微结构与密度的演变

采用烧结及后续的镦粗工艺制备了铝硅共晶合金块体材料,研究了烧结温度对烧结体显微结构、抗压强度及相对密度的影响。结果表明：烧结温度显著影响烧结体的显微结构和抗压强度,以临近铝硅共晶合金液相线的温度烧结时,发生了局部熔化,产生的熔融液体破坏了颗粒表面的氧化膜,颗粒之间相互黏结,形成了烧结骨架。以优化的555℃烧结,Si颗粒呈球状,抗压强度达到最佳,但相对密度未发生变化。在后续的冷镦过程中,烧结骨架及粉末颗粒均产生变形,孔隙减小,颗粒呈扁平状,相对密度达到了98%。     

基于骨架特征点的三维模型聚类

针对三维模型聚类问题,提出一种基于骨架特征点的三维模型聚类算法.该算法首先对三维模型的二维投影图进行预处理,然后对投影图进行二级分解,提取小波分解后投影图的骨架特征点,并采用质心距离将其序列化.针对骨架特征序列非等长问题,采用基于DTW度量的K-medoids聚类算法进行聚类.最后在PSB数据集上进行实验,结果表明,该方法能够得到较好的聚类效果,对处于各个姿态的三维模型进行有效地聚类.     

基于表面及切向属性的点模型骨架提取方法

针对目前在离散点云模型以及低分辨率模型上提取骨架算法存在的局限性,提出一种基于表面及切向属性(attributesofsurfaceandtangency,AST)的新方法.首先给出两个属性定义及其计算方式.然后基于上述属性通过表面光滑收缩和骨架吸引的双重作用达到模型的几何收缩,连接迭代收缩完成后得到的中心点,从而得到模型的骨架.实验表明:该方法得到的骨架能较好地表达原始模型的几何特征和拓扑结构,在缺少连接信息和低分辨率的情况下也能获得较好的骨架提取效果.