基于GPU的B样条曲面加速计算

图形处理器(GPU)可编程性能的不断提高使得在三维几何造型系统中出现了越来越多的基于GPU的应用。提出了一个基于GPU片元程序计算B样条曲面的加速算法。通过测试算法在GPU上计算B样条曲面的时间与基于CPU的传统算法相比较,表明提出的基于GPU的加速算法效率明显高于传统算法。同时提出的算法具有良好的易用性和可扩展性,可以应用到Bézier曲面、NURBS曲面等其他参数曲面的加速计算中。     

CT轮廓线数据重构曲面的方法

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法。区别于传统的蒙皮曲面生成方法,以双三次B样条曲面技术为基础,采用截面数据的重采样,解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题, 在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域具有广泛的应用前景。     

基于黄金分割法的加速MARS研究

多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)是一种专门针对高维数据拟合的回归方法。该方法以样条函数的张量积作为基函数,以样本数据坐标作为可选的节点矢量值,算法过程以失拟度(Lack of fit,LOF)最小为目标优化选择基函数和节点矢量。提出了基于黄金分割的加速MARS算法,引入一维黄金分割搜索算法及计算子区间概念,以提高算法节点矢量和基函数的优化选择效率。最后,四个典型的测试算例验证了所提出的方法在保证模型近似精度的前提下可大幅节省模型构造时间。     

渔网的动态仿真及可视化研究

为提高渔船操作模拟器视景系统的可视化效果,提出并实现了一种基于物理模型的三次B样条插值曲线绘制渔网和手纲的方法;考虑到可视化系统的实时性,通过简化网具系统的几何模型,构造三次B样条插值曲面实现了基于物理模型的B样条插值曲面的渔网可视化;根据视点距渔网的远近分别调用B样条插值曲线和B样条插值曲面方法进行渔网建模,从而既提高了系统的实时性,又保证了绘制渔网的逼真度。     

基于T样条拼接的彩椒果实可视化研究

彩椒果实表面具有沟痕深、凹凸性强等特征,难以获取曲面造型所需控制点。为克服以上缺点,提出利用T样条无缝拼接的方法进行彩椒果实几何建模。首先根据形态特征将彩椒分为若干片段,利用三维扫描仪获取各片段三维数据点,然后应用NURBS曲面分别建立各个片段的模型,最后使用T样条的无缝拼接算法将各片段组合为完整的彩椒模型,并在VC++和OpenGL平台得到了真实感较强的彩椒果实可视化模型。实验表明,该方法不仅能够拼接片段之间的缝隙,还能极大地增加模型的真实感。     

基于Trimmed NURBS曲面的目标RCS计算

复杂目标RCS(radar cross section)物理光学法(physical optics,PO)计算的最大难点是目标曲面之间相互遮挡关系的确定和消隐处理。首先将任意复杂目标用非均匀有理B样条(NURBS)曲面描述,并通过Cox-DeBoor算法将NURBS曲面拆分为拼接有理Bézier曲面。然后利用Trimmed NURBS技术很好地解决了物理光学积分中Bézier曲面之间的遮挡消隐问题。最后,提出了Trimmed NURBS曲面快速积分新方法,实现了导体目标物理光学散射场的快速计算。数值算例验证了方法的有效性和准确性。     

三维自由曲面形成浓淡图的研究

双Ｂｅｔａ样条曲面是由具有几何连续性的双Ｂｅｔａ样条曲线构成,本文从双Ｂｅｔａ样条曲线的基函数入手,给出了这种曲面的算法原理,以此为基础的曲面造型系统ＦＳＭＳ已经实现。本文介绍了ＦＳＭＳ系统采用的光照模型的算法和形成浓淡图的处理方法,并给出了应用实例。     

人脸造型中的细分网格样条技术

目前曲面造型用网格点上非均匀分划有理B样余，受网格点限制，在某些要更细微造型的地方要进行第二次的修改。本文对人脸造型给出细分网格样条方法，在要细微造型的眼角、嘴角等地设立细分网格，一次成型。由于B样条有局部支撑性，方法简单易行。     

基于层次B样条的三维变形

针对三维空间中物体的变形问题,描述了一种基于层次B样条的变形算法。该算法利用了多层次B样条技术,与其它方法相比,这种方法可以得到C2连续的变形函数并且在处理表面复杂的物体时会有更高的效率。将已有的MBA(多层次B样条算法)技术从双变量的情况扩展到三个变量的情形,然后在这一技术的基础之上,提出了最终的3D物体变形算法。最后用实例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于视线角序列的视线角速率样条滤波

依据拦截器与目标间的相对位置、速度关系,提出了基于视线角序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示相对距离矢量,提出并结合“导引头球面”模型,建立了系统状态方程;在只给出视线角序列信息的情况下,对状态估计误差和观测误差进行了补偿,实现了自适应样条滤波算法,获得了有效的视线角速率信息。     

An improved algorithm for constructing moving quadrics from moving planes

This paper proposes an improved algorithm to construct moving quadrics from moving planes that follow a tensor product surface with no base points, assuming that there are no moving planes of low degree following the surface. These moving quadrics provide an efficient method to implicitize the tensor product surface which outperforms a previous approach by the present authors.     

基于非圆信号特征的实值张量ESPRIT算法

基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

反射张量在射线追踪法中的应用

针对射线追踪法(shooting and bouncing ray, SBR)中反射路径计算,提出了采用反射张量表示单次和多次反射作用的方法,并进行了详细推导。对于同一反射路径,射线方向、极化方向的变化可以用同一个张量与原方向的点积表示。通过分析张量的运算,研究了单站情形不同极化下射线追踪法计算结果。算例表明,反射张量表示方法用于射线追踪法正确、有效,可方便地对各种构型的散射目标进行分析研究。     

基于变换域张量的机载阵列DOA和极化参数估计

针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)法精度下降,基于张量的MUSIC(tensor MUSIC, T-MUSIC)方法通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,所提算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。     

基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法

基于小波变换的JPEG2000是新一代静止图像压缩标准,具有很多优点。但是由于二维小波是一维小波的张量积,它只有有限的方向,因而不能较好地捕捉图像的方向信息。基于方向滤波的小波 contourlet变换(wavelet based contourlet transform, WBCT)可以弥补这个不足,它比小波变换能更稀疏地表示图像信息。把WBCT嵌入在JPEG2000框架中,并结合其性质,提出了基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法。实验结果表明,该算法在中低码率下可以更好地表现图像的轮廓和强纹理信息,在高码率下也能较好地编码图像的弱纹理信息。不管是参照客观质量评价方法,还是凭主观视觉感受,该算法的压缩性能均优于JPEG2000。     

欠定盲源分离混合矩阵估计的张量分解方法

欠定盲源分离混合矩阵的估计可以转化为三阶张量的标准分解问题。为解决现有标准分解算法运算复杂度高、所需时间长的缺点,引入塔克分解先把张量压缩为较低维的核张量,塔克分解因子可通过原张量mode 3矩阵的左奇异向量求得。然后运用交替最小二乘对该核张量进行标准分解,即可得到混合矩阵的估计。仿真结果表明,所提方法不仅可以达到与现有算法同样好的估计精度,而且具有更低的运算复杂度,运算时间较现有算法降低46.44%~76.28%。     

复数兼容全变分SAR目标结构特征增强

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像目标复杂结构特征难以精准提取的问题,设计复数兼容的多通道结构张量全变分(structure tensor total variation, STV)正则先验表征函数,进而提出面向SAR目标结构特征增强的复数兼容-STV(complex value compatible-STV,CV-STV)优化算法。所提算法的结构先验函数设计涵盖实部/虚部两个通道的结构张量,能适应SAR复成像数据特征并解析推导得到其近端算子,进而简化求解问题的模型复杂度。同时,将CV-STV正则优化算法引入稀疏驱动先验,借助交替方向多乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)多任务优化框架实现目标散射点多特征的联合表征与增强。实验部分分别应用SAR仿真与实测数据对所提CV-STV正则优化算法进行有效性验证;同时利用相变分析实验对比传统特征增强算法,验证了所提算法的优越性。