一种新的连续多分辨率模型自动生成算法

提出了一种新的多分辨率模型自动生成算法，该方法所采用的基于顶点合并的网格简化算法不仅能减少模型中的三角形数目，而且能很好地保持模型扑拓结构。算法采用基于点到平面距离的误差控制方法，能根据用户指定的简化率通过原始网格中的顶点合并达到大量简化的目的。本文还给出了一种基于顶点合并／分裂的累进网格的构造方法。该简化算法具有良好的保真性 并能在绘制时动态产生多分辨模型。文中给出的一组实例说明了该算法的有效性。     

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。     

基于曲线光线追踪的非真实感绘制算法

非真实感绘制技术是计算机图形学中一个崭新而富有活力的分支,它的出现弥被 了传统真实感绘制技术在建筑、机械等实际应用方面以及艺术方面的缺陷,而光线追踪传统真实感图象保成的经典方法,能够精确模拟出景物的光照效果。本文探索性地把光线追踪与非真实感绘制结合起来,提出出基于曲线光线追踪实现真实感图象的生成,它的提出丰富 了非真实感绘制的方法和手段。     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

分布式虚拟海战视景生成

一个虚拟环境是否逼真 ,是否能使用户产生沉浸感 ,视觉效果是关键因素之一。在分布式虚拟环境网络平台DVENET上开发的虚拟海战视景生成系统 ,实现了作战实体、不同波级的海浪、舰船行进中的浪花和一些特殊效果的生成。生成的视景既有较好的真实感 ,又具有良好的实时性 ,满足了用户的需要     

自主机器人的快速激光雷达仿真算法研究

针对机器人和自主车辆仿真系统开发的需要,提出一种改进的基于硬件加速的更快速和准确的激光雷达仿真算法.该算法具有速度快,精度高的特点.通过利用新的渲染硬件特性,还能有效地降低渲染的开销,其速度和精度可以满足实时仿真系统的需要,能够用于离线仿真系统,降低算法的试验成本.在最后给出了实验的结果,并给出了详细的数据分析     

二维凸形组交并集合运算的显示算法

以二维凸形的几何性质为基础,提出了一个二维凸形组的交、并集合运算的解析显示算法.该算法首先计算出各个凸形间的交点,并判断各个点的出入特性,然后选择有效的交点和节点,并按一种特定的方式把它们连接起来,以生成所需的图形.最后运用此算法于雷达网探测范围的显示以及空中禁飞区的有效性分析,取得了较好的效果.     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法

主要讨论了红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法。把序列图像看成一个三维空间 ,设计了两个流水线 ,即分割流水线和检测流水线。前者通过求差值图像的门限分割 ,获得侯选目标点 ;后者对剩下的目标点进行窗口幅值累加和门限处理 ,获得目标点。实验显示 ,可以用 15帧图像较高效地检测出目标。最后对算法的性能和实验结果作了分析。     

计算机图形的真实显示技术

计算机图形真实显示技术是计算机图形学发展的一个重要方向。本文介绍了图形真实显示技术的基本内容,详细论述了其关键技术的原理、现状和发展趋势,并探讨了计算机真实性显示技术目前所存在的问题和今后的研究方向。     

基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

二重标准平面选址问题的Voronoi图算法

在分析军事和民用设施平面选址目标的基础上,归纳建立了minisum与minimax、maximin与minimax两类二重标准平面选址模型,结合实例提出了Voronoi图与固定步长搜索相结合的求解方法:首先,根据选址点与需求点及负面影响点的平面位置关系,分析画出选址问题的最远点和最近点加权Voronoi图;其次在指定的Voronoi多边形边线上按固定步长搜索出二重标准平面选址模型的非劣集;最后绘制出二重目标值的权衡取舍曲线.     

数据流图的生成编辑的研究

本文提出并初步实现计算机辅助的数据流图(DFD)生成编辑(GE)。DFD的GE思想,是基于对DFD和数据字典(DD)的形式化描述,通过需求调查工具、DFD工具和DD工具的结合,生成编辑DFD和DD。对传统的支持结构化分析(SA)的软件工具中的DFD、DD计算机辅助编辑而言,是新的尝试。     

一种Petri网模型完备日志生成算法

完备日志是过程挖掘算法设计和算法评价的前提条件,基于行为分析的Petri网模型完备日志生成算法存在状态空间爆炸的问题。提出了基于结构分解的算法,通过生成完备日志次序关系集,构造Petri网模型完备日志。结构分解方法降低了算法时间复杂度,日志次序关系组合计数使得量化评价日志完备性成为可能。     

基于多边形边界约简的在线时序表示算法

时间序列是一类重要的复杂数据类型。首先分析了Douglas-Peucker和多边形约简时序表示算法。然后借鉴滑动窗口思想，提出了基于多边形边界约简的启发式在线时间序列表示算法。该算法具有多边形约简算法很好的近似质量，同时可以在固定数据缓冲空间内在线运算。此外，根据最大允许误差，算法用启发式搜索方法自动获取最佳分段数。在随机时间序列上仿真试验证明算法有很高的逼近质量和较低的计算复杂性。     

传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,判定感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点完全覆盖,在监控等传感器网络的许多应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法VT-RCDA(Voronoi Tessellation based Rapid Coverage Decision Algorithm)。算法首先将感兴趣的区域进行正方形网格剖分,然后采用Voronoi网格模型将复杂的区域覆盖问题转化为简单的顶点覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,与已有算法相比,新算法具有较好的覆盖判定正确率,较低的计算复杂度,且针对具有n个节点的传感器网络,能在O(nlogn)的时间开销内快速判断出任意给定感兴趣区域能否被这n个传感器节点覆盖。     

一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法

借鉴蚁群优化算法和粒子群优化算法的思想,提出了一种用于求解约束优化问题的连续域蚁群算法.将搜索域中的任意一点看成食物源,使用多组蚁群进行寻优,每一组蚁群代表问题的一个解,在每一迭代中首先在所有蚁群中选则一组种子蚁群,然后在该组蚁群的信息素密度分布函数下进行采样,生成子代蚁群,最后进行蚁群选择,从而使各组蚁群不断向适应度值较高的搜索区域移动,最终收敛到最优解.对基准测试函数G01-G12的求解结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.     

An Inverse Power Generation Mechanism Based Fruit Fly Algorithm for Function Optimization

As a novel population-based optimization algorithm, fruit fly optimization(FFO) algorithm is inspired by the foraging behavior of fruit flies and possesses the advantages of simple search operations and easy implementation. Just like most population-based evolutionary algorithms, the basic FFO also suffers from being trapped in local optima for function optimization due to premature convergence.In this paper, an improved FFO, named IPGS-FFO, is proposed in which two novel strategies are incorporated into the conventional FFO. Specifically, a smell sensitivity parameter together with an inverse power generation mechanism(IPGS) is introduced to enhance local exploitation. Moreover,a dynamic shrinking search radius strategy is incorporated so as to enhance the global exploration over search space by adaptively adjusting the searching area in the problem domain. The statistical performance of FFO, the proposed IPGS-FFO, three state-of-the-art FFO variants, and six metaheuristics are tested on twenty-six well-known unimodal and multimodal benchmark functions with dimension 30, respectively. Experimental results and comparisons show that the proposed IPGS-FFO achieves better performance than three FFO variants and competitive performance against six other meta-heuristics in terms of the solution accuracy and convergence rate.     

一种快速生成预定地形高程数据的方法

针对分形、Perlin噪声不能精确生成预定地形高程数据的问题,先使用分形和高度面结合的生成方法在一定程度上控制生成地形的形状,接着利用一种基于二维高斯分布曲面的变形方法对地形进行变形,然后建立变形的目标函数和搜索空间,用四又分割树来减少搜索空间,并利用模拟退火法搜索出满意解来实现对预定地形高程的生成.最后提出一种基于顶点影响力分层的算法改进搜索效率,仿真实验表明,该方法快速有效的生成了预定地形.     

一种基于特征的实时LOD模型生成算法

在虚拟现实系统的复杂场景中为了加速复杂场景绘制，一般采用层次细节(Level of Detail)模型的方法。一般的LOD方法主要基于几何外观决定形体被简化的部分和简化程度。针对某些特定应用，提出了一种基于特征的LOD模型生成算法，以对某种特征的度量值为权重对几何特征进行调制，在简化后的模型中充分保留了该特征。算法简单直观，所生成的LOD模型能连续平滑过渡，并且满足实时显示的要求。实验结果表明了算法的有效性。