基于B样条曲线的植物叶片几何建模

针对基于图像的植物叶片真实感建模进行了研究, 提出对植物叶片图像的轮廓特征点进行三次均匀B样条曲线插值的算法。该方法提取出标本叶片图像的角点作为特征点, 采用三次均匀B样条曲线进行初步插值拟合, 并根据拟合误差采用改进的节点插入算法进行反复迭代, 直到达到要求的拟合精度。与传统方法相比, 该方法能够更快地达到逼近精度, 并且具有良好的模拟效果, 有一定的实际应用价值。     

基于Freeman链码的汉字图像轮廓曲线拐角点检测方法

拐角点检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文应用基于Freeman链码的一种检测和确定图像轮廓曲线拐角点位置的方法,提取出汉字轮廓图像的拐角点作为特征点用于图像配准中。首先提取出汉字图像的轮廓曲线,然后利用Freeman链码给轮廓曲线编码,根据判断准则,提取出必是拐角点的点与可疑拐角点,最后估算可疑拐角点的曲率,挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点。实验结果表明本文应用的方法能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点,给出了实验数据与过程。     

Freeman链码描述的曲线匹配方法

针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足,提出Freeman链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman链码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法,能够快速地检测出曲线拐角点;通过计算曲线起点和曲线方向,得到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列;根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响,计算量小,易于实现,仿真实验证明该算法合理有效。     

对Freeman链码分析的角点检测算法

针对传统的基于轮廓曲线的角点检测算法需要计算曲率和选取阈值的不足,提出一种对Freeman链码分析的角点检测算法,首先通过图像边缘检测,轮廓提取得到轮廓的Freeman链码,当链码发生变化时分析其连续前后多个点的链码是否符合一定的规则来判定角点,无需经过传统的角点阈值选取,曲率计算等步骤.实验通过与He&Yung、CPDA、Fast-CPDA和ARCSS角点检测器比较,结果表明本文算法在角点检测时准确率（ACU）最高;在变换实验中,本算法的平均重复率（AR）最高,由此可以得出本算法具有良好的角点检测性能.     

基于渐进迭代逼近的矢量地图曲线化简方法

矢量地图化简在地形仿真、制图综合等研究中具有重要应用。针对已有算法难以兼顾化简曲线 的整体形态和局部特征点精度的问题,提出一种基于 B 样条曲线渐进迭代逼近(PIA)的矢量地图曲线化简方法。 首先筛选出能保持曲线轮廓、具有最大信息量的特征点列,将其作为初始控制点列,得到相应的非均匀 3 次 B 样条拟合曲线;然后根据拟合曲线与特征点的误差进行迭代调整控制点,逐步得到一系列逼近曲线,直至最终 满足精度要求。实验表明,PIA 方法不仅保持了化简曲线的整体几何形态,而且能在满足全局误差要求的情况 下,实现特征点处的高精度逼近。     

基于Freeman链码的二维曲线匹配

快速地提取曲线的拐角点是进行曲线匹配的关键。为了解决这一问题,提出提取拐角点的快速方法,根据Freeman链码在拐角点附近的变化规律,将Freeman链码分为两类,根据这两类的判断规律分别确定拐角点,然后根据特征线段的长度和特征点的曲率去除一些伪拐角点,以得到标准拐角点。最后根据标准拐角点的曲率序列求得的归一化互相关系数进行粗匹配,再通过长序列的归一化互相关系数进行精确匹配。这种方法不受曲线旋转和平移的影响,易于实现,根据实验证明该方法的合理性、有效性。     

数控加工中的二次曲线拟合与最优插补控制算法

本文提出一种基于二次B样条曲线对G01代码的拟合及插补方法,先通过自适应方法选取G01代码所描述的加工轨迹形状特征的各个特征点,再用通过所有特征点的二次B样条曲线拟合待加工路径.由于Timar等人提出的最优速度规划算法对于三次及三次以上的高阶次样条曲线的计算极为复杂,本文提出了一种改进的基于二次B样条曲线的时间最优插补计算方法.最后,将所提出的算法应用到实际的图案加工仿真与实际数控加工中.     

基于纹理结构的指纹识别算法

为克服传统细节点匹配模型的不足,对指纹的纹理结构进行了深入分析,利用指纹纹线的不同结构作为指纹图像的特征.分析了Freeman链码描述图像的原理,用Freeman链码导数来表示所提取的指纹纹线.提出了一整套基于指纹纹线轮廓的特征提取和匹配算法,该算法具有平移、旋转不变性.由于利用了指纹的结构信息,对低质量指纹图像有一定的适应度.实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性.     

基于差分进化算法的B 样条曲线曲面拟合

应用B 样条曲线曲面拟合内在形状带有间断或者尖点的数据时,最小二乘法得到的 拟合结果往往在间断和尖点处误差较大,原因在于最小二乘法将拟合函数B 样条的节点固定。本 文在利用3 次B 样条曲线和曲面拟合数据时,应用差分进化算法设计出一种能够自适应地设置B 样条节点的方法,同时对节点的数量和位置进行优化,使得B 样条拟合曲线曲面在间断和尖点处 产生拟多重节点,实现高精度地拟合采样于带有间断或尖点的曲线和曲面数据。     

复杂环境下的手部轮廓提取方法

为在复杂环境下准确分割出手部轮廓,提出了一种改进的分水岭算法。采用码本对背景建模以提取前景,提取出前景和背景的骨架,将骨架作为标记进行分水岭变换,利用Freeman链码平滑轮廓得到最贴近视觉效果的手部轮廓。样本图片为1 280像素×720像素,从基于距离和基于区域两个测度来评价分割结果的精确度,平均绝对偏差在5像素以内,误分类误差在0.9%以内。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭的过分割问题,准确提取出多变的手部轮廓,对复杂背景和光照变化都有较好的鲁棒性。     

Contour curve reconstruction from cloud data for rapid prototyping

In this study, a method for generation of sectional contour curves directly from cloud point data is given. This method computes contour curves for rapid prototyping model generation via adaptive slicing, data points reducing and B-spline curve fitting. In this approach, first a cloud point data set is segmented along the component building direction to a number of layers. The points are projected to the mid-plane of the layer to form a 2-dimensional (2D) band of scattered points. These points are then utilized to construct a boundary curve. A number of points are picked up along the band and a B-spline curve is fitted. Then points are selected on the B-spline curve based on its discrete curvature. These are the points used as centers for generation of circles with a user-define radius to capture a piece of the scattered band. The geometric center of the points lying within these circles is treated as a control point for a B-spline curve fitting that represents a boundary contour curve. The advantage of this method is simplicity and insensitivity to common small inaccuracies. Two experimental results are included to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.     

隐式B-样条曲线重建的直接Greville纵标法

提出了一种以隐式B-样条曲线为表达形式,基于直接Greville纵标的曲线重建方法。根据点云建立有向距离场,并作为B-样条函数的Greville纵标,然后根据高影响区内的平均代数误差优化Greville纵标;得到一个隐式B-样条函数,该函数的零点集即为重建曲线。该方法具有模型简单,重建速度快,无多余分支,无需手工调节任何参数的优点。实验结果证实了该直接法的效率明显高于点拟合法和普通场拟合法,以几何误差为准则的精度亦优于普通场拟合方法。     

一种新的掌纹图像感兴趣区域提取算法

重点研究具有一定自由度在线掌纹图像的感兴趣区域提取算法。首先结合掌纹图像的特点采用全局阈值二值化掌纹图像,然后利用形态学算子平滑掌纹轮廓,提取轮廓线Freeman链码并对链码进行角度变换,最后通过考察轮廓线上各点附近轮廓线的角度变化来提取掌纹图像感兴趣所需要的定位点,从而提取感兴趣区域。感兴趣区域的提取为特征提取和特征匹配打下了基础。最后,在两个公开的掌纹数据库,通过实验证明了这种算法的有效性。     

Shape modeling based on specifying the initial B-spline curve and scaled BFGS optimization method

In this paper, we consider the problem of fitting the B-spline curves to a set of ordered points, by finding the control points and the location parameters. The presented method takes two main steps: specifying initial B-spline curve and optimization. The method determines the number and the position of control points such that the initial B-spline curve is very close to the target curve. The proposed method introduces a length parameter in which this allows us to adjust the number of the control points and increases the precision of the initial B-spline curve. Afterwards, the scaled BFGS algorithm is used to optimize the control points and the foot points simultaneously and generates the final curve. Furthermore, we present a new procedure to insert a new control point and repeat the optimization method, if it is necessary to modify the fitting accuracy of the generated B-spline fitting curve. Associated examples are also offered to show that the proposed approach performs accurately for complex shapes with a large number of data points and is able to generate a precise fitting curve with a high degree of approximation.     

一种新的基于链码的填充算法

将计算机图形学的栅栏填充算法移植到链码的填充算法中，发展出了一种新的基于链码的填充算法。利用边界Freeman链码，定义了一种新的边界点分类方法，通过对边界上的左右端点到栅栏间的像素取补填充该区域，算法能填充任意复杂图像区域，不需要辅助内存空间和标记边界色。与现有的算法进行了对比实验，实验表明该文提供的算法对于图像具有填充速度快、效率高等优点。     

Global methods for stroke segmentation

Two methods for stroke segmentation from a global point of view are presented and compared. One is based on thinning methods and the other is based on contour curve fitting. For both cases an input image is binarized. For the former, Hilditch's method is used, then crossing points are sought, around which a domain is constructed. Outside the domain, a set of line segments are identified. These lines are connected and approximated by cubic B-spline curves. Smoothly connected lines are selected as segmented curves. This method works well for a limited class of crossing lines, which are shown experimentally. In the latter, a contour line is approximated by cubic B-spline curve, along which curvature is measured. According to the extreme points of the curvature graph, the contour line is segmented, based on which the line segment is obtained. Experimental results are shown for some difficult cases. Received October 31, 1998 / Revised January 12, 1999