一种改进的MC算法

MC方法是医学图像三维重建常用方法.传统MC方法在计算中需遍历整个体数据场,而等值面只与部分立方体相交导致计算效率不高,对此已有相应的改进方法.但已改进的方法在计算过程中仍产生冗余多边形,使计算效率下降.笔者针对此问题提出了一种减少冗余多边形的进一步改进的MC方法,并根据该算法对CT数据进行三维重建.实验结果表明本算法与原改进MC算法效率相比有一定提高.     

基于改进MC和MT算法的CT图像三维重建

MC算法是医学图像三维重建的一种主要技术。传统的MC算法在拓扑结构上存在面二义性和体二义性问题,使得生成的三维图像存在空洞。而MT算法是MC算法的变形,该算法不存在面二义性和体二义性,但计算量相比MC算法更大。本文结合两种算法的优点,对单个立方体先使用MC算法抽取等值面,若不存在二义性,则继续用MC算法处理;否则使用MT算法对该立方体进行处理,并且使用一定的方法消除其带来的剖分二义性。这样既避免了MC算法的二义性问题,又解决了MT算法计算量太大的问题,是一种折中的方案。     

一种改进的局部多边形填充方法

本文提出了一种实现等值带彩色填充的改进算法。该算法不需要进行等值线的追踪,只需要进行离散数据网格化即可进行填充。同时在对多边形填充过程中使用了凸包算法,解决确定多边形顶点顺序问题。编程实现容易,计算速度跟网格密度相关而与绘图区域无关。文中给出了具体算法,同时展示了相关示例。     

基于三维网格单元的等值面梯度抽取法

针对三维网格等值面抽取中存在的二义性问题,提出三维网格单元等值面梯度抽取法.本算法利用梯度在三维网格单元外表面计算等值点,勾勒等值面轮廓,而后以添加网格内等值点方式明确等值面在网格内部凹凸方向,提出映射后Delaunay三角面片提取法,在二维空间完成等值面抽取.为减少计算及绘制所需存储空间,采用调整步长及合并阈值的方法控制输出三角面片数量.实验结果证明,该算法可一次性抽取等值面准确轮廓,克服了Marching Cubes算法的二义性,生成面片可真实描述三维网格内部等值面走势,通过调整参数保证了等值面精度,降低了存储代价.     

基于Markov随机场理论的眼底图视盘轮廓的提取研究

眼底视盘轮廓的准确提取对眼疾的诊断事关重要.尤其在各种眼疾对人普遍存在严重伤害的今天,对眼底视盘轮廓提取的研究尤为重要.随着信息技术的高速发展,当今使用计算机实现医学图像处理相当普遍.借助于计算机,利用马尔科夫随机场(MRF)理论模型结合K-均值算法、条件迭代算法和期望最大化算法等多种算法,实现了眼底图视盘的分割.然后通过使用最小周长多边形的多边形近似(MPP)实现眼底视盘轮廓的提取.实验结果表明,与传统的分割方法相比,该方法具有更高的分割效率和更好的去噪性.     

基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取

现有的不规则多边形主骨架线提取方法存在设计复杂、执行效率低等缺点,对此提出一种基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取方法 .首先,确定多边形的最小包围盒,并在其中生成均匀分布、数值分别为0或1的点,运用细化算法提取多边形骨架;再利用Prim算法生成最小生成树;最后,计算最小生成树上的两个叶子节点间的路径长度,将长度最长的路径定义为主骨架线.实验结果表明：本方法提取出的主骨架线效果较好,具有一定的实用性.     

相关点搜索的等值面快速提取方法

MC算法是一种广泛使用的三维重建方法,但其存在拓扑二义性,生成三角片数量较大,重建效率低下等缺点.对此,提出一种基于MC算法改进的等值面快速提取方法,它根据体元顶点的相关性,选取合适的角度来判断数据点的取舍,并使用中点法替换传统的线性插值减少运算,最后使用Open GL三维图形语言编程实现可视化.该方法能有效避免二义性的发生,加速提取等值面,提高三维重建效率,提升了重建图像效果.经过实例验证了改进方法的可行性.     

地块多边形拓扑关系的自动构建算法

针对地籍数据如何快速构建其拓扑关系的问题,根据地籍数据的空间拓扑信息,提出了一种新的地块多边形自动构建算法.在建立多边形拓扑关系时,算法只需要利用图的特征信息,避免了多边形内角计算与比较,以及坐标位置的比较.实例及算法分析表明,新算法减少了多边形的反复搜索和例外情形的处理,显著提高了多边形搜索的效率.     

基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制

提出一种基于PC图形卡W Buffer的交互光线投射算法,这是一种面绘制与体绘制结合的快速体绘制方法.首先用3D分割等方法提取边界体素或用MarchingCubes等算法提取等值面,然后利用图形硬件预先投影这些边界体素或等值面以产生深度信息,最后由光线投射模块根据W Buffer中的深度信息快速找到实际等值面的位置,进行采样、着色、不透明度与颜色合成等渲染工作.这一方法不仅显著地加快了成像速度,而且不降低图像质量.实验结果表明,用该算法在PC机上以200×200分辨率渲染时,能达到10帧/秒的速度,基本满足虚拟内窥镜系统的动态导航和高质量图像要求,具有较大实用价值.     

具有滤波功补绕组整流变压器的等值电路计算

针对一种具有滤波功补绕组的新型整流变压器的等值电路进行推理计算.首先分析了四绕组变压器的多边形基本等值电路;其次依据新型整流变压器的独特设计推理了其射线形简化等值电路;最后在Matlab/Simulink电力系统仿真模块(PSB)中建立了新型整流变压器的等值电路模型,通过仿真验证了等值电路的正确性.得出的射线形等值电路简单明了,为分析新型整流变压器的各种运行特性提供了有效的工具.     

一种精度改进的短时匹配滤波器和FFT的高速捕获算法

针对传统的短时相关和FFT(Fast Fourier Transform:快速傅里叶变换)相结合的高速信号捕获算法的优点以及不足之处,在该算法的基础上,提出了一种可以获得更高的捕获精度并且不需要大量增加FFT点数方法。该方法在获得相同的伪码精度的条件下,可以大大提高对载波多普勒频移的估计。仿真结果证明了该方法的正确性。更精确地捕获精度保证了GPS接收机能成功地进入跟踪状态。     

基于FPGA+DSP的北斗信号快速捕获算法设计与实现

为了解决北斗卫星接收机中传统并行频率捕获算法傅里叶变换需要处理的数据量大而影响卫星信号捕获速度的问题,提出了一种基于相干降采样的北斗信号快速捕获算法。利用FPGA+DSP（高速数字信号处理器+现场可编程逻辑门阵列）,在传统的并行频率捕获算法中加入相干降采样模块,当信号进行载波剥离和伪码剥离后,通过降低采样频率的方式减小傅里叶变换需要处理的数据量,再对卫星信号进行三维搜索。结果表明,理论上所提算法计算量减少了80%以上,对实际北斗信号进行捕获时,平均每颗星的捕获时间为9.95 ms,内存资源消耗相比于传统并行频率捕获算法减少了42%。因此,新算法能在节约资源的同时有效提高捕获速度,可为进一步提高软件接收机的捕获性能提供参考。     

基于时间弹性带的移动机器人路径优化方法

传统的路径规划并未明确地纳入运动的时间和动力学方面,因此忽略了运动或动态运动模型在有限的速度和加速度下施加的约束。针对这种情况,将时间弹性带算法引入局部路径优化,有效地优化了机器人轨迹的动力学约束,同时明确纳入时间信息以确保在最短时间内到达目标点,确保了移动机器人导航的快速性。将基于噪声的密度聚类算法(DBSCAN)引入地图转换,将局部代价地图层的点障碍物聚类为凸多边形,使得障碍物约束部分计算量大大减少,总体上减少了机器人导航所需时间,提升了导航的快速性。在仿真环境和真实场景下的实验都验证了上述改进的有效性。     

一种新的BOC信号捕获算法

针对传统BOC调制信号捕获方案的捕获性能较低或者计算量较大的问题,提出了一种新的折中捕获算法。该算法分析BOC信号频谱特征,通过将左右边带频谱进行相位翻转处理后再叠加的方式,在保证计算量较小的情况下得到了较理想的捕获性能,是两种传统捕获方案的折中选择。仿真和理论分析表明,本文算法可以适用于各种调制阶数BOC信号的捕获处理,并且减小了计算量,具有较好的捕获性能。     

改进的加权部分简单多边形为凸多边形的算法

对加权剖分简单多边形为凸多边形算法的权函数做了改进,新的权函数容易计算,可以反映在点对间加入部分线时获得剖分在形态质量方面的性质,因此可以用来引导剖分。给出了一个利用这种权函数加权剖分简单多边形为凸多边形的算法实现步骤,讨论了所建立算法的性质。结果表明算法既能够使剖分得到的凸多边形数目较少,又能够使得到的剖分具有较好的形态质量,因此有很好的实用性。     

服装衣片三角形网格自动剖分

在传统的三角形网格生成和剖分算法基础上，提出了适合服装衣片三角形网格划分的凹多边形网格剖分算法，具有边界清晰，单元形状好，网格密度可控和自动程度高的特点，适合于任意形状的凹或凸多边形，可用于对织物和服装的数值化力学分析计算。     

基于足底压力的人体重心轨迹包络面积算法

为了评估人体平衡功能,需要计算人体重心轨迹包络曲线的面积,提出了一种包络曲线的计算方法。首先,通过足底压力采集系统获取足底压力数据,计算得到人体重心点;然后,提出了一种基于斜率逐步比较的重心轨迹包络凸多边形构造法,通过斜率比较筛选出包络凸多边形的顶点;最后,根据斜率大小对凸点进行排序,通过三角形面积累加得到包络凸多边形的面积。计算实例证明,提出的算法与经典的快包法相比提高了人体重心轨迹包络曲线面积的计算速度,算法具有良好的稳定性,稳定性差值在±0.01 s之内,算法的时间复杂度为O(nlgn),可有效应用于人体重心轨迹包络面积的计算。     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

K-means算法聚类中心选取

传统K-means 算法对于聚类初始点的选取和距离度量的计算异常敏感,因而很可能导致K-means 算法只能收敛得到局部最优解。为此,提出一种改进的K-means 算法,即K-means 聚类算法最优匹配算法,并进行了相关的算法实验分析。该改进算法首先对传统的K-means 聚类算法进行初始点的选取,并分析聚类结果。然后,分别从初始聚类中心的选择和距离算法的确定进行实验测试,引入轮廓系数评价聚类效果,分析实验结果可知,K-means 聚类算法最优匹配算法具有较好的稳定性和较高的聚类准确率。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.