有理Bezier曲线曲面的形状控制及调整

本文提出一种曲线曲面造型方案。作者采用局部计算端点切向量和强制曲线曲面通过指定点的方法生成Bezier插值曲线曲面并对其形状进行控制和调整,使造型达到满意效果。     

基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。     

三维地形中人体运动生成方法

给出了一种适应于三维地形的虚拟人体运动控制方法。首先提出了一种新的足迹生成方法，然后以足迹作为约束，基于简化的三段运动模型，分别用不同的方法生成各部分运动：用曲线拟合身体质心运动轨迹；采用增加约束条件的逆运动学方法生成下肢运动；采用正向运动学插值方法生成上肢运动。综合人体的质心运动、下肢运动和上肢运动，合成了和谐的人体运动。最后，介绍了部分实现与实验结果。实验表明，该方法实时性好，逼真性高，适用于实现复杂三维地形环境中实时三维人体运动的生成与控制。     

一种数字电路的测试向量生成算法

结合一个实际电路 ,研究了一种可把数字电路故障定位到器件级的测试向量生成算法。该算法首先划分电路功能块 ,然后基于功能测试的思想 ,通过功能块测试向量的迭代生成整个电路的测试向量。还提出了一种基于器件布尔函数建立故障字典的方法 ,这种方法思路清楚 ,软件编程实现方便。     

基于ACO算法和Bezier曲线优化的巡航导弹航路规划

在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明：生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。     

基于分段复合的运动点目标序贯检测算法

低信噪比条件下图像序列中运动点目标的检测问题是多维图像处理与目标识别领域的一个难点。本文首先给出了该项研究的前提条件，指出了问题的主要矛盾；然后针对序贯假设检测的基本方法，提出了一个改进的实现框架；最后针对仍存在的问题，提出了对序列先进行分段，并对分段复合，再利用复合帧进行序贯检测的方法。这里引入了分段复合技术，给出一种分段复合方法。该算法层次分明，时空复杂度适中，是国内性能较优的一种算法。     

基于ADAMS的两维/三维混合仿真研究

提出了在ADAMS中用两维曲线．曲线接触来代替实体-实体接触的方法，介绍了具体的实现过程，Autodesk Inventor中实体边界轮廓的提取和离散，ADAMS／Solver中的矩阵文件格式及生成，以无返回力矩钟表机构的调速器为例，比较和分析了两种结果。发现嵌入实体的曲线．曲线接触计算结果不但效率高而且准确度也好。     

保持轮廓清晰的有理-线性彩色图像内插放大方法

提出了一种有理-线性的自适应彩色图像向量插值方法。该方法是将数字图像的每一个象素看作是平面域的关于RGB三原色的一个向量,首先结合图像的局部和边缘特征对图像进行N×N块划分,根据图像的块特征构造二元向量Newton-Thiele型有理插值曲面或Newton-Newton插值曲面,然后对插值曲面进行采样以实现图像的缩放。采用文中的算法得到的放大图像,不仅可保持轮廓的清晰,而且可得到较好的彩色图像视觉效果。最后试验证明,该方法比常规方法产生的放大图像质量高。     

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。     

基于负曲率极值点的零件识别与检测技术研究

在机器人柔性自动装配中,零件的识别与定位是一项极为重要的技术。提出了一种新的基于点到弦的距离累积算法,以实现零件轮廓曲线上负曲率极值点的检测,并在此基础上利用短切规则实现目标轮廓的分解与特征参数的提取。首先,用平面几何区域的面积来近似平面点到弦的距离累积积分,得出了距离累积积分与曲线曲率之间的关系,利用距离累积积分来检测平面离散曲线的负曲率极值点。然后,利用短切规则对零件轮廓进行分解,获取零件的几何特征,实现零件的识别与检测。试验和仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于直线与B样条曲线求交算法加密等高线图

对于存在碎部点,且矢量化后间距较大的等高线图,给出了一种加密等高线算法,该算法以任意直线与B-样条曲线求交算法为基础;加密等高线算法利用图纸给定的等高线和碎部点等客观信息在间距较大的等高线之间形成新的等高线,等高线加密效果好,并对等高线图的三维可视化有重要意义。     

扩散水平集框架下的MR图像左心室轮廓提取

针对单一模型难以有效分割心脏MR图像中左心室内外壁的难点,提出一种混合模型,首先将有较高效率的反几何扩散模型嵌入水平集方法,吸收各向异性扩散方法的优点,基于一条初始演化曲线就可以同时完成对左心室内外壁轮廓的分割;随后,在新的扩散水平集框架下引入一种快速形状约束和解剖学约束,修正分割结果。对心脏MR图像的分割试验表明,带先验约束的扩散水平集混合模型对左心室内外壁轮廓的分割结果较为理想。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

A tool path correction and compression algorithm for five-axis CNC machining

A novel approach is proposed for correcting command points and compressing discrete axis commands into a C2 continuous curve. The relationship between values of rotation angles and tool posture errors is firstly analyzed. A segmentation method based on values of rotation angles and lengths of adjacent points is then used to subdivide these command points into accuracy regions and smoothness regions. Since tool center points generated by CAD~CAM system are usually lying in the space that is apart from the desired curve within a tolerance distance, and the corresponding tool orientation vector may change a lot while the trajectory length of the tool center point is quite small, directly machining with such points will lead to problems of coarse working shape and long machining time. A correction method for command points is implemented so that good processing effectiveness can be achieved. Also, the quintic spline is used for compressing discrete command points into a C2 continuous smooth curve. The machining experiment is finally conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于构造物特征点的矢量数据化简算法

在进行公路矢量数据化简时,采用已有算法,一些构造物可能会在转换低比例尺时被不正确地化简掉,影响应用的正确性.提出了一种基于构造物特征点的二级矢量数据化简算法,根据空间位置提取高速公路中的构造物点,进行一级化简,构成构造物特征点,以每个特征点作为分割点,将整个曲线划分为若干子曲线,在每个子曲线中采用Douglas-Peucker算法进行二级化简,最后进行子曲线合并,并设计了一种多比例尺矢量数据组织的构建方法.实验表明该数据化简算法能够有效化简数据,并且保存完整的构造物特征点,选取的多级比例尺能够满足应用的需求.     

基于有限脊波变换的图像融合方法

针对小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的有限脊波变换的基本原理,讨论了将有限脊波变换应用于图像融合的可行性,提出了基于有限脊波变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细说明。仿真实验的主客观性能比较表明,基于有限脊波变换的图像融合方法比基于金字塔变换和基于小波变换方法的融合效果要好得多。     

结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法

提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。     

混合多分辨率地形与空间矢量数据的可视化研究

能同时处理矢量和地形数据的混合地理信息系统逐渐成为研究的热点,其中待解决的难点是如何将复杂矢量数据实时渲染到多分辨率地形格网.结合实时优化自适应网格(Real-Time Optimally Adapting Meshes,ROAM)地形简化算法,给出了关键数据结构及相关算法来实时显示多分辨率三维地形和2D空间矢量数据,并对算法性能做出分析并给出结论.