在三维空间直接进行的三角剖分算法

光学三维传感为各种应用提供了原始点云数据,对于大多数应用,例如逆向工程、CAD/ CAM系统或计算机图形软件来说,把这些点转化成三角网格或参数描述是非常必要的。本文基于逐点插入法,生长法提出了一个融两种算法优点于一体,兼顾空间性与时间性的合成算法,并将其推广到三维空间.该算法直接在三维空间实现三角剖分,省去了网络拼接过程.经测试,该算法运算速度快于逐点插入法和生长法.并且有效避免了“空洞”和“重叠”现象.     

基于特征线提取的三维数据配准

在逆向工程等诸多领域,数据配准都是重要的技术环节;而目前大多数应用,都是基于选取匹配标记点的方式来实现初始匹配;因此寻找一种可靠快速的自动数据配准技术成了目前研究的方向.提出一种基于特征线提取三维数据自动配准技术.通过提取不同视角下点云的特征曲线实现了三维点云数据的配准.实验结果表明了算法的有效性.在有更高精度要求的情况下,此算法的输出结果可以作为其他迭代方法的初值,进一步迭代得到更精确的结果.     

在三维空间直接进行的三角剖分算法

光学三维传感为各种应用提供了原始点云数据,对于大多数应用,例如逆向工程、CAD/ CAM系统或计算机图形软件来说,把这些点转化成三角网格或参数描述是非常必要的.基于逐点插入法,生长法提出了一个融两种算法优点于一体,兼顾空间性与时间性的合成算法,并将其推广到三维空间.该算法直接在三维空间内实现三角剖分,省去了网络拼接过程.经测试,该算法运算速度快于逐点插入法和生长法.并且有效避免了"空洞"和"重叠"现象.     

基于图像分类的无载体信息隐藏方法

为提高无载体信息隐藏的数据嵌入容量和通信效率,注意到半构造式无载体信息隐藏算法所具有的优势,在仔细分析几种社交平台的用户行为习惯后,提出了一种以社交平台的行为习惯为构造原则的半构造式无载体信息隐藏算法.该算法的具体思想通过构建小图标库中的图标与秘密消息的一一映射关系,将小图标按照一定的原则拼接,完成秘密消息的图像表达,通过传递拼接好的图片,实现秘密消息的传递.为了提高小图标的识别率和整个隐蔽通信系统的抗干扰能力,算法还引入了卷积神经网络对图标库中的图标进行训练和分类,同时在训练时特意引入经过多种攻击方式处理过的小图标作为干扰样本.实验和仿真结果表明,该隐藏方法具备良好的抗攻击能力,隐藏容量和通信效率得到了实质性的提高,可用于实际的隐蔽通信系统.