用八叉树对三维图形进行处理的算法研究

利用八叉树表示物体，在实体造型系统中具有许多优点。主要讨论用八叉树对三维图形进行处理的特点以及由三维图形到八叉树转换的算法，同时介绍线性八叉树的基本思想。     

用八叉树数据结构自动生成三维网络的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便。     

用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便．     

待发表文章摘要预报

待发表文章摘要预报用八叉树数据结构自动生成三维网格的算法设计徐元斌赫冀成李宝宽吴瑞恒针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自...     

一种从空间物体到八叉树转换的简捷算法

利用计算机图形学中八叉树的结构特性和几何模型设计了一种简捷算法，完成空间任一物体到八叉树的转换，并讨论了该算法的有效特性。     

基于频度严格优先的八叉树色彩量化算法

提出一种频度严格优先八叉树色彩量化算法,在常规八叉树节点结构基础上增加归并标记属性,用于记录色彩量化过程中节点归并状态,同时改进八叉树归并算法,每次只对深度最大、频度最小的叶节点进行操作.实际应用表明,新算法生成的图像,其色彩表现更加精细,特别在预设保留色彩数很小时,能显著改善量化效果.算法已在棉袜设计中得到成功应用,并可以应用于纺织、地图等图像的色彩量化处理.     

基于GPU的并行八叉树生成算法

提出了一种新颖的完全在GPU端以并行方式构造八叉树的算法。克服了以往GPU八叉树生成算法难以构建结点间的邻接关系以及对应用领域的局限性等困难,适用于在GPU中对散乱点云数据、三角网数据以及离散数据场数据构建八叉树。该方法以紧密排列的方式线性存储各层八叉树结点同时避免存储空结点信息,有效节约了存储空间并且提高了逐层并行遍历八叉树的效率。与传统的CPU单线程递归分割构造八叉树的算法相比较,速度可以提高一个数量级。     

三维物体的空间二值矩阵表示到线性八叉树表示的转换

线性八叉树编码是一种有效的表示三维物体的方法，本文给出了物体的空间二值矩阵表示产生线性八叉树编码表示的算法，这在图象处理和几何造型中是十分有价值的。     

基于八叉树三维农作物叶片的体建模算法

为了实现在三维虚拟环境中对农作物叶片的形态建模与精确控制,根据体图形学理论与八叉树的特点,提出了一种针对三维农作物叶片的八叉树体建模算法,由于叶片模型内部实体属性变化的不均匀性,并且三维叶片纹理、叶片旋转角度、颜色密度分布等复杂属性的变化不规则性,算法选取不规则的八叉树体元作为形态建模的主元素,进而更加充分的表示叶片内部的细节,整体形态建模效果表明,文中算法能够充分表达农作物叶片的内部属性,建模效果真实感强,并且易于控制。     

地学图形数据的四叉树处理方法研究

介绍了地学图形数据的四叉树编码数据结构．用该数据结构研究地学图形数据的四叉树编码的转换、缩放、存贮等算法,并探讨了二维图形由四叉树编码数据结构转换为光栅显示器显示图形的方法．同时讨论了用Ｃ语言实现地学图形四叉树数据结构的各种算法．本算法适用于二维地学图形的四叉树编码数据的运压缩存贮及各种逻辑图象操作,可节省大量的存贮空间,加快图形／图象数据的运算速度,为计算机图形学的压缩编码技术提供了一种新的研究手段．     

基于八叉树的隐式曲面与隐式曲面求交

先将隐式曲面进行多边形化,两隐式曲面的求交,采用八叉树来搜索它们相应的两组多边形面片的交线,这一方法既避免了解析法对所给定隐式曲面要有特殊的局限性,又有克服数值法遇到初始点选取和迭代收敛性问题,算法准确可靠。     

一种八叉树编码加速的3D纹理体绘制算法

针对后分类3D纹理体绘制算法在数据量较大或片元着色程序较复杂时绘制速度较慢的问题,提出了一种基于八叉树编码的加速算法.首先设置八叉树的高度,并根据空间位置对体数据逐层剖分,然后构建八叉树,用八叉树结点来保存生成子块的相关信息,最后遍历八叉树来实现空间跳跃,减少了在体数据内采样生成的片元数量,从而缩短了GPU对片元进行着色、测试、混合等处理的时间.实验结果表明,该算法可应用于不同片元程序的纹理体绘制中,绘制速度均在10帧/s以上,与自适应分块加速算法相比,该算法能获得平均3.7的高加速比.     

基于八叉树的体绘制早期射线终止算法

早期射线终止是实时体绘制重要的加速算法之一。针对现有的算法中体数据逼近困难,需要大量的预运算时间等缺点,提出一种改进算法,基于八叉树的体数据表达,按视线方向从前向后的次序遍历八叉树,获得射线终止信息,再以深度缓冲剔取实现早期射线终止。算法对体数据逼近精确,无需预运算,加速绘制效果明显,且无损最终图像质量。     

一种新型不规则三维排样构造算法

基于最小势能原理,提出了一种新型不规则三维排样构造算法(HAPE3D)：容器内部均匀分布多个离散排样点,零件依次平移至每个排样点,然后绕x、y、z轴旋转,最终找到使零件重心最低的最优排样姿态.文中还提出了一个多面体重叠检测算法,令HAPE3D摆脱了临界多面体束缚.算例表明,HAPE3D能够处理任意形状的多面体零件,并可以考虑零件旋转,同时具备孔洞填充功能.HAPE3D的速度也较快,使其与现代启发式算法混合成为可能.     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

采用局部凸性和八叉树的点云分割算法

针对粗糙点云分割效果差的问题,提出了一种采用八叉树和局部凸性的点云分割算法.该算法首先通过仪器扫描得到仅包含坐标信息的点云数据,然后对点云进行法向量估算,并根据点云的法向量信息进行八叉树初始分割得到面片,最后根据面片之间的局部凸性特征进行融合,得到最终的分割结果.与其他同类算法相比,采用八叉树和局部凸性的点云分割算法不仅能有效地减少曲面数量,而且在曲面质量上也优于同类算法.采用塔身震落石块的点云数据进行的实验表明,该算法在处理分布较均匀的闭合点云数据时,能够有效减少最终的曲面个数,且面片的质量与手工分割拟合度达到90 ％以上.     

三维颗粒生成算法

颗粒生成是进行散粒体细观数值模拟的前提.为快速生成指定级配的颗粒并减少自由堆积过程,针对三维球形及多面体颗粒生成,改进了颗粒生成的前进面算法.其基本思想是:随机选取3种粒径,生成3个相互接触的球,3个球的球心构成初始的2个前进面;随机选取前进面和一种粒径,在前进面的外侧生成斯的球,使新球与构成前进面的3个球相切;更新前...     

基于2D先验的3D目标判定算法

提出一种基于2D先验的3D目标判定算法.首先用轻量级MobileNet网络替换经典SSD的VGG-16网络，构建出MobileNet-SSD目标检测模型；其次，通过改进网络结构，提高模型对小目标的检测能力，并引入Focal Loss函数来解决正负样本不均衡和易分样本占比较高的问题；在相同数据集上，将改进算法与Faster R-CNN、 YOLOv3及MobileNet-SSD进行对比测试，其平均精度mAP分别提高了7.2%、 8.8%和10.6%;最后，通过改进算法获取ROI,利用深度相机将二维ROI转换为ROI点云，并借助直通滤波来判断目标物体是否为真实场景物体，既省去了传统点云识别中的诸多步骤又避免了点云深度学习中三维数据集制作难度较大的问题，在识别速度和识别精度上达到了较好的平衡.     

从空间矩阵产生线性八叉树编码的算法

线性八叉树编码是一种有效的表示三维物体的方法．本文给出了从物体的空间二值矩阵表示产生线性八叉树编码表示的算法．这在图象处理和几何造型中是十分有价值的