一类广义的三角多项式均匀B样条曲线

为了实现从均匀B样条曲线到三角多项式均匀B样条曲线的过渡,定义了一种n阶广义的三角多项式均匀B样条曲线.这种样条曲线包含了n阶均匀B样条曲线和n阶三角多项式均匀B样条曲线以及介于它们之间的无数曲线,随着阶数的升高,形状参数的取值范围也将扩大.     

基于四元数插值的虚拟人运动平滑过渡研究

在虚拟环境中,虚拟人的运动平滑对三维场景的真实度有关键作用．提出一种基于关键帧及四元数插值的三次Catmull—Rom样条算法,实现了虚拟人的平滑行走、跑走及运动过渡．实验结果显示,该方法与传统方法相比,计算量小且算法简单易实现．     

B样条的Bernstein多项式系数

B样条函数是构造小波的基本方法之一,在软件或硬件实现上来说,B样条函数或许是最有效的具有紧支撑的简单函数。通常m阶基数B样条函数由一些非平凡多项段组成。通过构造限制在[k-1,k）上的m阶基数B样条函数段的Bernstein多项式导数与积分公式,确定高阶与低阶下B样条Bernstein多项式系数相互关系。最后,给出了Bernstein多项式系数的求解算法。     

公路边坡病害的土工试验数据拟合及编程

针对目前公路工程土工试验数据处理方法的不足，利用数据拟合原理和计算机可视化编程技术，对公路边坡病害研究中的土工试验数据进行分析，给出了多项式线性最小二乘拟合和三次B样条函数拟舍两种方法及计算机实现算法。以含水量分布规律为例，对两种方法进行验证。结果表明，两种方法的拟合曲线均较好地逼近原始试验数据折线，三次B样条函数的偏差更小一些，平均绝对值误差比多项式线性最小二乘平均绝对值误差小0．0539％。     

B样条曲面的求值和节点插入算法研究

通过研究二阶常系数微分算子的零空间及其初值问题解的唯一性,引入了广义B样条曲线的概念,给出了B样条曲线的一种统一表示形式,介绍了其求值算法及节点插入算法,并以多项式B样条为例,将样条曲线的求值算法和节点插入算法推广到曲面.数值实验表明,求值算法和节点插入算法对样条曲线和样条曲面均准确、有效.     

基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.     

基于规范化的B样条密度模型的聚类算法

针对有参混合模型的聚类算法需要假设模型为某种已知的参数模型, 存在模型不匹配及非参数正交多项式密度估计不是概率密度函数的问题, 提出了一种基于规范化的B样条密度模型的图像聚类算法。通过构建基于规范化的B样条密度函数的非参数混合模型, 利用非参数B样条期望最大(NNBEM: Non parametric B splineExpectation Maximum)算法估计密度模型的未知参数, 并根据贝叶斯准则实现图像的聚类。该方法不需要对模型做任何假设, 可有效克服有参混合模型与实际数据分布不一致问题。对模拟图像和真实图像数据进行仿真的结果表明, 规范化的B样条密度模型的聚类算法比其他算法具有更好的聚类性能。     

基于规范化的B样条密度模型的聚类算法

针对有参混合模型的聚类算法需要假设模型为某种已知的参数模型,存在模型不匹配及非参数正交多项式密度估计不是概率密度函数的问题,提出了一种基于规范化的B样条密度模型的图像聚类算法.通过构建基于规范化的B样条密度函数的非参数混合模型,利用非参数B样条期望最大(NNBEM:Non-parametric B-spline Expectation Maximum)算法估计密度模型的未知参数,并根据贝叶斯准则实现图像的聚类.该方法不需要对模型做任何假设,可有效克服有参混合模型与实际数据分布不一致问题.对模拟图像和真实图像数据进行仿真的结果表明,规范化的B样条密度模型的聚类算法比其他算法具有更好的聚类性能.     

三次B样条曲线插补算法的VC实现

本文结合三次B样条曲线的数学性质，理论分析了三次B样奈曲线的插补过程，推导出了三次B样条曲线的插补运算公式。在对三次B样条曲线进行研究的基础上，介绍三次B样条曲线插补算法实现方法，并在VC环境中对B样条曲线的插补过程进行了实现数控插补的动态运算。     

二次均匀B样条曲线的扩展

该文给出三次和四次多项式调配函数,并将之推广得到高次调配函数,它们是二次B样条函数的进一步扩展。基于给出的调配函数,可建立一种带形状参数的分段多项式曲线;调整形状参数可使三次多项式曲线在二次均匀B样条曲线两侧摆动,而四次多项式曲线在三次多项式曲线两侧摆动;最后给出实例,分别利用它们构造出带局部调节参数的G1和G2连续的曲线。     

B样条二进小波在齿轮轮廓图像处理中的应用

利用三阶B样条函数来构造样条小波,结合二维离散二进小波的多孔算法及其Matlab软件编程,实现模极大边缘检测.对基于样条小波的模极大边缘检测算法与传统的Canny算法进行理论和实现效果上的比较,发现模极大边缘检测算法的效果明显好于Canny算法,当平滑尺度j=3时效果更好,可获得清晰的齿轮轮廓图形,解决了传统边缘检测算法效果差、识别价值低的问题.     

基于任意数量控制点B样条曲线生成方法研究

三次B样条曲线在实际工程中得到了广泛应用,但现有文献对基于任意数量控制点的B样条曲线生成方法论述较少.为了进一步推广B样条曲线在各领域的应用,介绍了一种三次B样条曲线生成的改进算法,该算法能显著提高效率.提出了用高性能的动态数组存储控制点的坐标,阐述了局部修改性的实现方法,采用Visual C++6.0为编程工具开发软件系统,实现了任意数量控制点的三次B样条曲线的动态绘制和局部修改.实例测试运行表明,所开发的系统准确、可靠.     

数控运动相邻加工段拐角的平滑转接方法

为了实现数控运动相邻加工段的高速平滑转接,采用可调形的3次插值样条转接曲线进行平滑拐角过渡.在拐角过渡的过程中,保持运动速度不变,采用改变样条转接曲线的调形系数来调整其曲率半径并控制加速度.结果表明,采用可调形的3次插值样条转接曲线控制的平滑拐角转接方法可以保证运动路径的平稳、进给速度的连续并提高加工效率,能够有效降低加速度突变,减轻加工过程对机床的冲击.     

B样条和图像梯度的单样本人脸识别

提出了一种基于B样条和图像梯度的算法用于单样本人脸识别。采用图像梯度方法进行人脸识别具有光照不变性等优点,但在图片有噪声的情况下,噪声信息会严重干扰梯度信息,识别率会大大下降。传统降噪方法,会在降噪的同时平滑图像,降低图像的梯度信息影响识别率。本文利用B样条滤波具有阶数可调的特点,根据图像的噪声值选取不同阶数B样条滤波,在降噪的同时最大程度的保留图像梯度信息以提高识别率。实验证明,基于B样条和图像梯度的算法在单样本人脸识别问题上识别率优于传统滤波方法。     

三次B样条曲线的快速生成算法

讨论了三次Ｂ样条曲线参数方程的有效表示及其三次多项式的快速递推运算．在此基础上，给出了三次Ｂ样条曲线生成的一种快速生成算法．     

三次三角Bézier样条插值

给出了一种新的构造样条曲线的算法.利用三次三角Bézier基函数,仿照三次B样条插值构造方法,给出了三次三角Bézier样条插值的构造方法,所得样条插值曲线是C3连续的.     

对Bezier曲面和B样条曲面之间过渡曲面构造问题的研究

提出了张量积Bezier曲面和B样条曲面的过渡曲面的算法,并且对于双三次张量积B样条曲面和双三次张量积Bezier曲面给出了计算实例,验证了算法的可行性。     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

几何连续ECT B 样条曲线的节点插入算法研究

在几何连续的ECT(extended complete Tchebycheff)样条空间中,通过构造广义Pólya多项式和广义deBoor—Fix对偶泛函,分单节点和重节点两种情形,探讨了ECT B样条曲线的节点插入算法,并给出四阶代数双曲样条曲线节点插入的实例。