基于AIF的三角形网格切割方法

在三角形网格的三维表面模型基础上,提出了一种基于AIF的三角形网格切割算法.切割过程中,首先通过AIF的网格拓扑结构检索算法,由离散的切割点来构造连续的切割路径,然后修改AIF,实现网格重建,获得新的三角形网格和拓扑结构,最后利用AIF与树型搜索算法实现对切割后独立三角形网格群的提取,获得切割分离的效果.试验结果表明,所提出的算法可较好地执行切割分离过程,并且得到较高的精确度和真实的切分绘制效果.     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法,该算法分为两部分：ａ．网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定近精度的目的;ｂ。网格局部合并优化方法,给出了网络中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性状较好的目的。空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法．该算法分为两部分：ａ． 网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定逼近精度的目的;ｂ． 网格局部合并优化方法,给出了网格中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性态较好的目的．空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精度的要求,同时减少三角片数量并剔除狭长三角片．     

三角形网格细分采样

提出了一个网格细分采样方法．对于具有任意拓扑的亏格为零的流形三角形网格，首先在单位球面上对其进行全局参数化，然后将一个简单的正多面体进行适应性细分从而得到细分采样网格，将采样网格进行中心投影到参数单位球面上，并在采样网格顶点处对参数化网格进行重采样，从而得到一个具有细分拓扑结构和原始网格形状的新网格．具有细分结构的重采样网格不仅可用于网格简化和几何压缩，而且有利于采用细分小波对定义于其顶点上的各种数字几何信号进行处理。     

基于编辑距离的手写数字Freeman链码匹配算法

提出了一种基于编辑距离的图像轮廓8方向Freeman链码模板匹配算法度量两个链码序列的相似度进行手写数字字符识别。通过对自备手写数字字符样本库的分类,实验结果表明该算法的有效性。     

变长夹角链码及其生成算法研究

夹角链码是用一串有向等长度线段间的夹角序列来描述曲线的编码方法.提出了一种线段长度可变的夹角链码——变长夹角链码.对给定的曲线,在误差允许的范围内,用有限个长度不完全相等的有向线段和相邻两线段间的夹角进行描述.这些角度和线段的长度共同构成变长夹角链码.变长夹角链码保留了夹角链码的优点,在描述一些拐点较多、较密,曲率变化较大的曲线时,与夹角链码相比,在占用存储空间基本相同的情况下,表示精度更高.该链码可用于解决图形存储、重建与匹配等方面的问题.     

一种三角形表面网格质量综合度量方法

在计算机图形学中,有限元等科学计算与分析方法得到了越来越广泛的应用．而有限元单元网格质量的好坏将直接影响有限元计算过程的收敛性以及有限元解的误差．通过对计算机图形学中常用的三个表面网格模型进行分析,利用模糊数学的方法,给出了一种三角形网格质量综合度量方法．利用该方法得到的评价指标可以综合、快速地评价一个有限元网格模型的质量．     

一种基于重新划分的三角形网格简化方法

提出了一种基于重新划分的三角形网格简化算法。该算法的基本思想是:根据模型特征或由用户定义一定数量的新点,再根据某些原则将新点分布到原模型上,生成一个中间网格。然后移去生成的中间网格中的旧项点并对形成的多边形区域进行带约束的三角剖分,最后形成以新点为顶点的三角形网格。     

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。     

表面边界模型的三角形网格描述

本文提出了一种基于三角形网格的表面描述方法、给出了这种方法所采用的数据结构和算法描述．这种描述方法具有算法简便，可控制表面边界的形状特征、数据压缩比高和存贮量小的特点．     

基于链码的纺织纤维直径测量

首先引入角度链码及其差值等经过改进的链码概念,用以判断纤维交叉和头端,接着介绍边缘平滑的原理和方法.以棉的纵向形态直径测量为例,提出在轮廓跟踪的同时判别纤维交叉和头端的算法;根据棉的纵向形态边缘经平滑后纤维轮廓光滑的特点,提出基于像素长度的纤维直径测量新方法.实际测试表明,对于光滑轮廓的纺织纤维,该算法能够快速准确地测量出其直径.     

基于链码差的边界凸凹性判别

对边界凸凹性判别的多种算法进行了分析比较。从边界的链码描述出发,论述了绝对链码、相对链码、链码和、链码差等边界特征参数提取的算法。分析了用链码和曲线,了解边界性状的方法,提出了一种新的基于链码差的边界凸凹性判别算法。实践表明,该算法避免了叉积运算,有效地提高了判别速度,而且实现算法简单、稳定。最后对该算法可能的应用进行了展望。     

图像区域边界抽取与链码树结构生成算法

通过定义二值图像像素顶点的链码,构造像素顶点矩阵,给出了一个基于像素顶点的线性的图像区域边界追踪和链码树结构的生成算法,算法在追踪和抽取区域边界的顶点链码的同时生成区域边界的链码树结构.算法复杂度是线性的,且适用于任意复杂图像区域.     

基于链码特征的几何图形快速识别算法

针对目前几何图形识别算法计算复杂度高、处理时间长、识别种类少等问题,提出一种基于链码特征的几何图形快速识别算法.该算法结合链码直方图和链码空间分布熵,兼顾链码的统计特性和空间分布特性,具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性.仿真实验表明,该算法能够识别较多种类的图形,且识别准确率较高、较快.     

基于多尺度边缘链码方向的图像检索算法

提出了基于多尺度的边缘链码方向的图像检索算法。首先采用不同的尺度对图像进行轮廓描述,获得多尺度的图像轮廓图;再对不同尺度的轮廓图进行链码方向统计,计算不同链码方向所占的比值,计算均向量;最后利用向量的欧式距离度量相似性。实验结果表明,该算法具有查准率高、检索性能良好等优点。     

基于链码的原木端面图像检尺径识别算法

根据原木端面图像的获得方式及其特性,改进了方向链码的轮廓跟踪技术,提出了从图像中心点开始竖直往下扫描获取跟踪起始点,并在约束条件下自动寻找端面图像目标轮廓的算法,此算法大大提高了原木端面图像的轮廓跟踪效率.原木端面为类圆形图像,根据获得的目标轮廓的链码序列和边界点的坐标信息,提出了确定原木端面图像目标轮廓的圆心及最短径等一系列检尺参数的方法.     

边界链码在字母与数字混合识别中的应用

将链码技术应用到字母与数字的混合识别中,用链码跟踪其轮廓,提取形状特征.针对链码间的差异性,设计了多级分类器,获得了良好的分类器品质.方法简单有效、存储量小,具有实用性,可嵌入到车牌、图书索号识别等应用领域.     

n链码对异形纤维特征参数的作用

通过n链码对图形特征参数影响的研究,讨论了n链码对异形纤维轮廓的平滑作用以及不同的n取值对轮廓曲线的不同平滑效果.通过面积误差、周长误差以及轮廓相似度3个误差模型,分析了6种标准几何图形在不同的n值作用下轮廓的失真,讨论了n的计算方法,并在异形纤维识别应用中对该计算方法进行了验证.     

基于边缘方向的直线提取算法

研究一种快速的图像直线提取算法.将边缘按方向划分成若干子边缘,利用判据从子边缘提取出局部直线,然后依据准则合并相应子边缘直线得到全局直线及参数.准确提取出图像中的直线特征及端点和方向等参数.仿真实验结果表明,该算法比Hough变换能更准确、快速、可靠地提取图像的直线特征.     

融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值形状检索

为解决单纯描述形状轮廓时只能描述简单形状的缺点,提出了融合最小和统计链码与熵矩阵奇异值特征的形状分类和检索方法。从结构和统计的角度综合了基于形状轮廓和区域的形状描述,同时又兼具了形状的空间分布特征。对形状区域特征扩展空间分布特征,使形状描述具有鲁棒性,形状熵矩阵奇异值具有对噪声稳定的特点,弥补了链码描述形状特征易受噪声影响的局限性。