基于背景插值的空空导弹攻击区在线模拟方法

针对空战态势迅速变化对空空导弹攻击区模拟实时性的需求,提出基于背景插值的攻击区在线模拟方法。首先预测下一采样时刻态势,并针对预测态势模拟解算攻击区信息;当下一采样时刻到来时,利用攻击区预测值和先前两次攻击区模拟信息及相应的态势记录插值估计攻击区真实值。背景插值方法将攻击区模拟解算放到先前计算周期中,实时性高。理论分析证明了背景插值误差随着采样时间的减小收敛于零。仿真结果表明,背景插值模拟方法的误差与传统攻击区模拟方法相当,而前者平均可在7.16×10^-6s内给出结果,后者平均计算耗时为0.290 s。     

插值方法在地理测绘中的应用

通过实例,给出插值方法在地理测绘中的应用,从几何直观角度观察几种插值方法的特点和效果,进一步理解方法的应用背景和适用范围.从而加强和巩固学生的理论知识,提高分析问题,解决问题的能力,提高理论知识的应用能力及计算机编程能力.     

一种油藏储层三维可视化散乱数据插值方法

提出一种快捷有效的确定待估点的有效样本点集的辐射吸收插值模型,该模型应用到散乱数据网格化过程中,它不但具有加权平均算法的优点,而且具有插值效率高、局部性好、易于控制、易于对数据增加约束条件等特点.辐射吸收插值模型由辐射过程、吸收过程和合成过程组成.讨论了辐射吸收插值模型的实现原理、设计过程、在油藏储层三维可视化散乱数据插值中的应用和模型特点的分析.     

基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.提出了一种基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法.首先将旋转后车牌图像的垂直边缘向水平方向投影;然后导出边缘点投影方差最小时旋转角度的闭合表达式,由此一步确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法和主成分分析法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明所提出的方法精确度高、鲁棒性好、实时性强.通过进一步分析和推广,将车牌倾斜校正方法总结为两种不同类型的方法,并对它们进行了比较.     

基于样条插值和HV分形的图像分层编码方法

本文提出了基于对称短核滤波器（ＳＳＫＦ）的子带编码、样条插值与基于迭代函数系统（ＩＦＳ）的ＨＶ分块分形图像编码相结合的图像编码方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像编码方法相比,在基本保证重建图像质量的前提下,运算时间和码率均下降。     

体绘制中的快速插值方法

插值运算是体绘制中的基本运算,其操作量很大。为此,本文提出一种的新的插值方法,减少每次插值运算的计算量,并根据样点位置及其附近的资料情况减少插值运算的次数。由此可以加快体绘制的成象,而对图像质量没有影响。与已有的快速插值方法相比,新方法更有效。     

拟可微约束优化的次线性Lagrange乘子法则

约束拟可微优化的Lagrange乘子型最优性条件．往往与某些特殊对象（超梯度,方向）的选取有关．这是拟可傲优化的核心问题之一,应用凸紧集与次线性函数的Minkowski对偶．利用次线性泛函产生的非线性Lagrange函数．对于具有有限个等式和不等式约束的拟可微优化,给出了一个与特殊对象选取无关的次线性的Lagrange乘子法则,推广了已有的结果．     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

基于Loop细分方法的曲线插值

生成带有曲线插值约束的细分曲面,提出基于Loop细分方法的曲线插值方法,不需要修改细分规则,只需以插值曲线的控制多边形为中心多边形,向其两侧构造对称三角网格带,该对称三角网格带将收敛于插值曲线.因此,包含有该三角网格带的多面体网格的极限曲面将经过插值曲线.运用本方法可在三角网格生成的细分曲面中插值多条不相交的曲线.     

限制在光滑参数曲线上的С~1曲面插值

给出了一种限制在光滑参数曲线上的C1曲面插值方法.首先通过曲线参数化,建立从曲线到实参数轴的一个一一映射,将限制在曲线上的曲面插值问题转化为实参数轴上的一元插值问题,然后采用范数极小的方法给出参数轴上的一元C1插值函数,再将此插值函数映射到原曲线上即得到限制在参数曲线上的插值函数.理论推导和图形实例显示表明该方法具有逼近效果好的优点.