基于图像八叉树的三维比例边界有限元多面体网格生成算法

基于图像八叉树方法,提出了平衡八叉树和多面体网格修剪相结合的三维比例边界有限元多面体网格算法,该算法根据结构尺寸建立恰好完全包含整个结构的立方体网格,再建立结构图像像素信息,根据像素信息,按照2∶1的平衡分割原则递归地进行等分,完成平衡八叉树网格生成。结构内单元网格完全保留,结构外单元网格删除,对于结构边界单元网格,提出采用面-立方体相交判断方法进行边界单元与结构边界相交面的筛选,搜寻结构单元与结构边界表面相交点,通过有序连接相交点形成边界单元切割面,再结合边界单元其他几个面,构成裁剪后的多面体单元。数值算例结果表明,基于本文算法生成的比例边界有限元网格计算结果具有较好的精度和边界适应性。     

基于八叉树的颜色减少方法

介绍了一种简单的颜色减少方法－八叉树法,对八叉树的建立,使用作了详细说明,并给出了相应算法的主要步骤。     

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。     

基于八叉树的点云数据的组织与可视化

三维激光扫描获取了大量的点云数据,数据的组织直接影响点云数据的操作速度.采用数据库管理点云数据,对点云数据采用八叉树数据模型进行组织,建立空间索引,对点云数据进行分块提取,实现点云数据的检索以及可视化.     

三维十字链表八叉树的高效检索实现

三维八叉树是用于描述三维空间的一种树状数据结构。根据三维八叉树数据结构的特点设计三维十字链表八叉树的数据结构算法,同时利用十字链表八叉树数据结构的优势,在稀疏空间中提高三维十字链表八叉树算法的效率。通过三维八叉树和三维十字链表八叉树的对比试验,验证了三维十字链表八叉树在插入、删除、查找方面处理数据的效率,并且具有一定的有效性和适应性。     

基于外存八叉树的三维激光点云实时渲染技术

为了解决海量点云数据的实时渲染问题,采用基于外存储器构建细节层次八叉树索引结构的方法用于三维点云数据实时渲染,并用8G内存的普通计算机对天津师范大学教学区10.2GB的扫描点云数据进行实验验证.结果表明:实时渲染时的帧率在16 f/s上下浮动,且无明显延迟,表明该方法支持超过内存容量的三维激光扫描点云数据的实时渲染.     

基于自适应八叉树的点云数据压缩方法研究

首先详细讨论了借助包围盒建立点云K邻域以及使用平面拟合方法获取法矢量等方法,然后根据点云数据法矢量变化程度,采用自适应八叉树得到压缩后的点云数据.对相关参数的选取以及算法步骤进行了改进.最后,使用此方法实现了点数为10000的点云模型的数据压缩.     

三维形体的线性八叉树表示及运算实现

在使用线性八叉树表示三维形体的基础上，给出了三维形体的体积、形心、结点的颜色查询、表面积、２个形体的并运算、旋转、投影和截面等算法．对每一种算法都给出了复杂性分析．     

基于改进型互信息的遥感图像配准方法

互信息作为图像配准的相似性测度函数,同等程度地包含了待配准图像重叠区域中感兴趣信息和冗余信息。本文将图像中感兴趣区域的互信息引入到图像相似性测度函数中,给出一种互信息和感兴趣区域互信息相结合的新的图像配准相似性测度函数,再基于该测度函数实现对遥感图像的配准。实验结果表明本文算法在提高配准精度上的有效性。     

基于改进型CNN的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于改进型卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的图像融合方法.首先,阐述了多聚焦图像融合问题与CNN中分类问题的一致性关系;其次,对经典的CNN模型加以改进,构建了改进型CNN模型;最后,将待融合源图像输入改进型CNN模型进行实验仿真.仿真结果表明,与现有的代表性融合方法相比,该方法无论在直观视觉效果还是客观评价指标方面均具有显著的优势.     

一种基于不规则采样平面的超声三维图像重建方法

通过仿真研究了 Ｆｒｅｅｈａｎｄ 三维超声成像系统中由空间不规则排列的二维平面重构三维图像的方法。 Ｆｒｅｅｈａｎｄ系统应用绑缚在 Ｂ超探头上的电磁定位传感器获取二维图像的空间位置信息,可以使医生方便地使用探头。研究发现在从多角度、多方位以足够大的密度进行三维数据采集的前提下,采用最近邻相靠法和空域１８ 点均值滤波法,能够很好解决二维超声图像空间排列的不规则性及由此引发的一系列问题。进行了实验室水泡三维超声数据采集和图像重组实验和人体左颈动脉血管的三维超声数据采集及重组的临床实验,结果表明,这一系统在临床上将有极好的应用前景     

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．     

基于三维CT扫描图像的致密砂岩孔隙数据提取方法

致密砂岩孔隙类型、特征、表征参数的提取对油气赋存运移、矿井瓦斯突出以及井下涌水等机理的研究具有重要的理论意义和实践价值。随着对致密砂岩孔隙度研究的不断深入,二维空间扫描图像在实际数据计算中表现出一定的局限性,在有关孔隙度表征判断方面,人为干预辨别的成分较多,为降低人为干预对孔隙数据的提取,采用高级三维立体可视化图像处理软件Avizo对CT扫描法重建的岩心进行数字化可视化操作,更为直观地显示出孔隙大小、孔喉大小及连通方式,同时可得到孔隙度占比、基质骨架结构占比等数据的定量分布状态,研究成果可为相关领域的研究提供新的技术支撑。     

基于多视角的动态八叉树碰撞检测算法

碰撞检测是虚拟制造系统的重要组成部分，快速精确的碰撞检测算法直接决定仿真效果的好坏。在基于JAVA 3D的虚拟切削系统中，由于JAVA 3D原有的碰撞检测算法不完善，存在误判和误差较大的问题。提出了基于多视角的动态八叉树碰撞检测算法，可避免误判，减小原来的误差，实现了对JAVA 3D碰撞检测算法的改进。     

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。     

基于线性四叉树的数据分块

在建立数字高程模型时，往往会遇到海量的离散数据点，造成遍历数据点的困难。通常采用的方法是将数据点划分成一个个的子块，然后由子块索引得到数据点，但是当数据点的分布不均匀的时候，这种技术也不能有效地提高数据检索的速度。现针对数据点分布不均匀的情况，结合四叉树结构，提出了一种新的数据分块的技术——基于线性四叉树的数据分块，探讨了线性四叉树分块技术的数据结构、实施过程和其优缺点。     

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。     

基于样本数据重抽样的时序数据预报方法

研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.