基于能量法光顺的自由曲线快速算法*

大多过型值点的曲线造型都是采用反求算法。当型值点数增加或实时设计时,随着型值点的增加,会导致反求方程组的阶数增加,当增加到一定程度,产生的计算量会太大。根据能量法光顺原理,提出了一种曲线形式作为曲线造型的基础,曲线过型值点,达到G2光滑,光顺性也很好,并且无须进行反求运算,有计算量少、速度快的特点。     

开圆弧样条的保形插值算法

提出一种G1圆弧样条插值算法.该算法选取部分满足条件的型值点构造初始圆,然后过剩下的型值点分别构造相邻初始圆的公切圆.在此过程中,让所有型值点均为相应圆弧的内点,且每段圆弧尽量通过2个型值点.在型值点列满足较弱的条件下,曲线具有在事先给定首末切向的情况下圆弧总段数比型值点个数少且保形的特点.     

三次B样条曲线及其在计算机辅助动画设计中的应用

一、引言计算机图形学应用的一个重要方面是外形设计。所谓外形设计指的是按照给出的一组型值点的位置,以一定的算法来描述、计算和显示曲线和曲面。早期的外形设计往往采用样条曲线来拟合型值点,它要求所生成的曲线通过给定的各个型值点,例如三次参数样条。但在实际应用中,设计曲线形状时,设计师常用的做法是先用折线勾画一个轮廓,再用曲线去逼近这折线轮廓。因而,过分地强调生成曲线准确地通过本来就不太精确的型值点不仅是一种过份的要求,而且还可     

等距曲面的NURBS放样插值方法

本文给出了等距曲面的一种NURBS放样插值生成方法，该方法主要是在原始NURBS曲面上取得一个能较好反映曲面特征的型值点阵，再交这个型值点阵按某种算法矢方向外推，从而得到原始曲面的等距曲面上的型值点阵，然后，再用NURBS放样插值曲面来逼近等距曲面，本文给出的算法几何意义明显，易于编程实现，且得到的等距曲面其u向和v向参数曲线仍是NURBS曲线，且具有C^2连续性，最后，给出了一个实例。     

切片级管线表面三维重建

在比较表面重建中的面绘制法和体绘制法以及面绘制中的切片级和体素级两种表面重建方法、分析表面重建流程的基础上,提出了一种计算型值点集的方法,它在计算弯道部分的管线时较为简便。该方法通过二次曲面求管线表面轮廓方程进而求得管线的型值点集。之后用三角网格对型值点集进行拼接来获得管线的表面模型,最后利用图形学的方法对管线表面模型进行绘制,达到管线表面三维重建的目的。文末利用Java3D给出了一个具体的实现。     

基于误差控制的自适应3次B样条曲线插值

针对现有曲线插值算法不能有效压缩型值点的缺陷,研究了一种自适应三次B样条曲线插值算法。从型值点序列中选用最少的点插值一条初始曲线,基于提出的点到曲线的最小距离计算方法,分别计算各非插值点对应的插值误差,并从中提取最大插值误差。若最大误差大于给定的误差阈值,则将其对应的型值点加入插值型值点序列,重新插值曲线,直到最大插值误差满足误差要求。与现有曲线插值算法相比,该算法可以在保证插值精度的前提下有效压缩数据量。     

一种B样条曲线描述图像边界的算法

型值点的个数与分布对B样条曲线的形状有直接影响,为了让B样条曲线能很好地描述图像区域边缘,研究了一种自适应3次非均匀B样条曲线插值算法。利用B样条曲线在型值点处曲率较大的性质,调整型值点的位置和个数,通过B样条曲线与图像边缘的误差,对型值点进一步优化,使B样条曲线贴合边缘。实验结果表明,该方法得到的B样条曲线能很好地描述区域边缘。     

基于自适应遗传算法的点云曲线重建

由于用无序离散点集来重建出曲线曲面模型，在反求工程与计算机视觉中都有着广泛的应用，为此根据实际采样中离散点分布相对集中的特点，提出了一个基于自适应遗传算法的多维无序点集曲线重建算法。该算法针对无序带噪声的空间曲线重建问题，先把点云分布空间网格化，然后在每个网格中用自适应遗传算法搜索出最能代表该网格中点集的特征点，由于每个网格区域中点集分布的不均匀性，因此可根据搜索出来的特征点，利用改进的自适应的SIG（sphere-of-influence graph）图来对每个特征点进行进一步调整，以便能使得到待重建曲线的型值点，最后利用测地距离函数来确定型值点的拓扑结构，并利用B样条函数来重建曲线。实例证明，无论是2维平面点云还是3维空间点云，该点云重建方法简单可行，特别是对于存在自交情况以及点云具有明显角点的情况亦可以获得满意的结果。     

一类样条磨光的插值方法

<正> 一、问题的提出在求常微分方程数值解的问题中,常常要用到大量的实验曲线,这些曲线一般都是光滑的,但不能给出准确的解析表达式,在用计算机解题时,我们希望寻求一种方法使构造的曲线也是光滑的,而在给定离散点上的型值和原型值非常接近且保持其凸凹性,整体误差也小,这样我们就能进一步提高数值解的精度。我们通常采用的方法是分段低次多项式插值(如三点抛物插值),它具有稳定、收敛、准确通过型值点等优点,但是在分段结点处光滑性差,两结点的中间处甚至出现不     

单圆弧样条保形插值算法

该文以插值具有偶数个点的闭多边形为例提出了一种新的圆弧样条插值算法。这种算法具有以下3个特点：（1）生成的圆弧样条曲线具有保形的特点；（2）圆弧样条中圆弧的段数与型值点个数相同。（3）圆弧段之间的连接点不一定在插值的型值点上，这样就能用更多的自由度来控制拟合曲线的形状。同此文中还提出了一个优化的算法来得到光顺的插值曲线，同时还给出了几个例子加以说明。     

Q宠快速成长秘技

人是铁，饭是刚，一餐不吃饿得慌。Q宠在不工作或游戏状态下，饥饿值每分钟减少2点，打工时减少4点。饥饿值范围应控制在720-1800，低于或高于都将导致Q宠生病，关心Q宠，可千万别把Q宠撑着了。     

均匀B样条曲面在导引雷达天线罩精密加工中的应用

导弹天线罩是薄壁复杂回转体，罩壁的电厚度的均匀性要求严格．在精密修磨天线罩内廓型面时，必须先根据测量型值点重构出内廓型面，建立精密修磨的相对参考基准．因此三维自由内廓型面的重构精度是决定天线罩精密修磨精度的关键．使用基于最小二乘法的双三次均匀B样条方法，实现天线罩内廓型面的重构，并已成功应用于导弹天线罩精密修磨系统中．天线罩的内廓型面的精密修磨结果证明：应用文中方法重构的曲面精度高、光顺性好．     

矢量地图的恢复

本文讨论了一种根据计算机图形学中空间分布的型值点来构造插值样条曲线的造型方法，该方法能对矢量地图的数据进行恢复。     

一种基于拟合二阶导数曲线的光顺算法

论文针对目前曲线光顺算法存在的问题,提出在小挠度情况下的利用曲线二阶导数平滑程度来判断曲线光顺性的准则,并在此基础上提出了一种采用最小二乘法来拟合曲线型值点列的二阶差商曲线,然后通过两次积分来反求出光顺曲线思想的曲线光顺算法,并给出了实际的算例来说明该算法的优越性。文中讨论了该方法的误差上界,从而能有效地控制算法在进行光顺时对曲线型值点的移动范围。     

信号奇异点的分步检测法

针对两种常见的信号奇异点：脉冲型奇异点和阶跃型奇异点,证明信号的奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的脉冲奇异点将对应于小波基函数的最值点,而信号的阶跃奇异点将对应于小波基函数的原函数的最值点。据此,设计了一个新的基于小波变换的信号奇异点分步检测法（Hierarchical Singular Point Detection based on Wavelet Transform,HSPDWT）,该方法的特点是根据脉冲奇异点和阶跃奇异点的不同特征分两步从信号中提取奇异点。仿真及真实信号上的实验证明了HSPDWT的可行性和有效性。     

阶跃型奇异点的小波检测

在检测实际系统信号问题上,阶跃型奇异点是一类重要的信号奇异点,针对检测和定位在许多实际问题上都有重要的意义。根据阶跃型奇异点的特征,证明了信号的阶跃奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的阶跃奇异点将对应于信号小波变换的最值点。据此提出了一个利用小波变换最值的阶跃奇异点检测方法,并给出了小波基选择条件。最后利用上述方法对大量仿真信号及实际音频信号上的阶跃奇异点进行检测,结果表明研究有方法不仅有效可靠,而且具有计算简单,定位准确的特点。     

二次Bézier样条光顺插值

根据平面曲线的应变能极小原则构造了一条分段二次B啨ｚｉｅｒ样条曲线插值给定的一系列平面型值点列和端点几何约束条件 为了改进插值曲线的整体光顺性 ,提出了确定插值二次B啨ｚｉｅｒ样条曲线在每一个型值点处的最优切矢方向的一种方法     

点对核值匹配的角点检测

针对SUSAN法检测X型角点能力较弱的问题,提出一种新的角点检测算法。在圆形模板区域内引入点对的概念,通过建立核值与点对的匹配规则来检测角点。给出了一个模板响应公式,加大了各点模板响应值的差别,提高了算法的抗干扰能力。实验结果表明,该算法对复杂的X型角点和普通角点均具有较好的检测效果。     

基于数据包络的点模型简化方法的研究

对点模型处理阶段的简化进行研究，提出了一种基于数据包络的简化算法。该算法使用点对合并的聚合方法来减少点元的数量；构造内外包络时，使用二分法寻找最佳偏移值。在点对合并的过程中使用八叉树结构进行空间分解，使用贪婪算法来选择点对。实验表明，方法简单，保持了模型的尖锐特征，并且高效地实现了对模型的简化。     

一个二值图像的边缘检测算法

在对有关工程图纸（二值图像）作边缘检测时，我们发现采用经典的边缘检测算法，如Tidll算子、Roberts算子、Kirsch算子、l，aplacian算子和Sobel算子等都存在一些不完善之处。这些算子中有些对圆周的某些位置边缘检测效果不理想，有些则在对圆环线作检测时出现双边效应等。为了克服这些不足之处，我们提出了一个简单有效的二值图像边缘检测算法。考察图像中任一象素点（i，J）与其相邻的8个象素点的关系见图1。根据边缘的定义，由图1可见，若当（i，J）点的值为1时，图1中只有最后一种情况象素点（i，j）是非边缘点。即对（i，］）的8个…