三维立体画原理及如何编程实现

三维立体画发展经历了光学成画和数字成画两个阶段．光学三维立体画只能用二维的画面产生立体的影像，不能显现二维画面以外的内容。随着计算机的出现将三维立体画带进了数字阶段而产生了电脑三维立体面。它可以用一种方法观看到二维画面上所没有的东西。融合了光学三维立体面原理和图像隐藏技术。     

识别手写汉字的基元模糊关系法

手写汉字中笔划、部件及其位置关系均产生较大变化,这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响,使手写汉字特征的描述趋于稳定,文章给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法,用汉字基元之间的模糊关系来描述汉字的结构,其优点:一是对汉字基元之间相对位置的变化有较强的适应性,二是不需要对一个汉字中的各个基元在二维平面内进行复杂地排序,汉字的结构可以简化为一个基元模糊关系的集合。     

基于改进的轮廓线算法的三维人脸识别方法

针对二维人脸识别中受表情、姿态以及光照等因素而影响识别率的问题,在分析人脸生理结构的基础上,提出了一种基于改进的轮廓线的三维人脸识别方法,即先提取三维人脸特征点,然后提取人脸轮廓线,最后利用人脸轮廓线和特征点构成的特征模型进行三维人脸识别。试验结果证明该方法提高了人脸识别率,并具有强抗干扰能力。     

复杂防雷条件下保护范围及三维模型研究

研究了复杂防雷条件下防雷保护范围模型的重建方法,提出通过保护范围 平面二维轮廓线重建保护范围三维模型的基本思路。通过运用滚球法原理,详细分析了利用 包络原理生成保护范围平面二维轮廓线产生的方法,并给出了相应的数学模型;研究通过二 维轮廓线重建三维模型的方法。由二维轮廓线重建保护范围模型的方案不仅适合于复杂条件 的防雷范围设计,同样也适合简单模型条件下的防雷范围模型,为防雷保护范围设计提供了 一条新的思路。     

用B-样条小波变换生成新的汉字字形

基于三次B-样条小波构造曲线的优点,本文用它来生成新的汉字字形。它首先将字形轮廓线转换成B-样条曲线,用小波变换分解曲线的控制点为不同层次的细节与低层次控制点(曲线),这些细节代表汉字字形的某些特征,改变某些层次上细节,通过小波变换中的合成     

基于线画图案的三维模型雕刻

基于二维线画图案,提出了一种三维模型表面雕刻方法,实现了简单模型表面复杂线画图案的雕刻.首先对用户输入的二维线画图通过边缘收缩操作提取线条中心线,并将其作为雕刻轮廓线;然后对待雕刻的三维模型进行参数化,将二维雕刻轮廓线离散化并借助参数化映射为三维模型上的离散雕刻线条;再计算模型待雕刻区域上的顶点到三维模型上的离散雕刻线条的距离,对于距离小于特定阈值的雕刻顶点,根据雕刻函数确定顶点平移距离;最后对雕刻顶点沿顶点法向进行平移,得到三维模型的雕刻效果.实验结果表明,该方法能够方便、高效地实现简单三维模型表面的复杂线画图案雕刻效果.     

线框设计中轮廓线的自动生成

通常的二维布尔运算只适用于封闭的轮廓线，无法应用于任意类型的曲线．本文在分析了二维封闭轮廓线布尔运算的基础上，给出了基于曲线交点处局部邻域的曲线分类方法，并由此得到任意曲线间的布尔运算，来自动生成所需的轮廓线，这种方法还可以推广到三维设计．     

基于Snake模型和射线法的颅面重建方法

MC颅面重构方法复原的面皮和颅骨三角片数量大且存在杂质。针对该问题,基于断层轮廓序列,利用改进的Snake模型提取闭合颅骨轮廓线,通过射线法对该轮廓线进行二次处理得到最外层轮廓线,从而实现颅面三维重构。实验结果表明,该方法在颅面数据量较小的情况下,可以准确表达人的面部和颅骨的形态信息。     

使用二维轮廓线的扩展元球造型技术

提出了一种基于二维轮廓线与超二次曲面型元球模型的造型方法,以实现简单、快速三维模型原型构造.给定一条二维轮廓线,首先使用圆或椭圆去逼近它.然后对每一个圆或椭圆设置第三个维度的参数,能够获得相应的超椭球体型元球.最后混合所有元球的场,并对所有元球的形状参数进行优化,得到一个解析的元球隐式曲面.通过调整元球的位置或形状参数构造出的曲面能够方便地实现形状的修改.模型的不同组成部分可以在不同的投影平面上勾画轮廓线相似地进行设计.该造型方法支持简单的建模操作,如布尔加、减或准扫成体生成,以生成各种复杂形状的模型.此方法能够广泛地应用在计算机图形学或计算机辅助设计领域中的概念设计阶段的原型设计工作中.     

一种基于压缩感知的二维几何信号压缩方法

本文给出的压缩方法属于谱压缩方法. 谱压缩方法是一种常用的二维轮廓线模型压缩方法. 文章从压缩感知的角度解释了谱压缩方法, 并提出了基于压缩感知的二维轮廓线模型压缩方法. 首先利用二维轮廓线模型 Laplace 算子的特征向量构造了一组基. 二维轮廓线模型的几何结构在这组基下可以被稀疏表达. 利用随机矩阵对二维轮廓线模型的几何结构抽样, 完成压缩. 恢复过程中, 通过最优化1-范数, 实现几何信号的恢复. 实验结果表明, 该方法压缩速度快, 比例高, 恢复效果好, 适合对大型数据以及远距离数据进行压缩.     

三维复杂曲面的手绘生成方法

为便于用户在概念设计时快速进行三维形状设计,将变分隐式曲面表示与手绘草图相结合,提出一种三维复杂曲面的交互生成方法.该方法分别采用膨胀变换、曲线交叉变换和弯曲变换,将轮廓、截面和骨架等3种交互笔画扩展生成三维约束点,支持用户以手绘草图方式来控制生成三维曲面的形状;通过对变分隐式曲面函数的局部化来实现曲面混合,保证三维复杂曲面交互生成的实时性.实验结果表明:文中方法能生成多种不同形状的三维复杂曲面,可有效地支持三维复杂形状的"分而治之"构造过程.     

Trajectory generation of the writing–brush for a robot arm to inherit block–style Chinese character calligraphy techniques

This paper relates the trajectory generation of the writing-brush for a robot arm to inherit Chinese character calligraphy (CCC) techniques. First, to preserve the characters written by famous calligraphers in Chinese history, we constructed a CCC database which contains 29 456 characters written by different calligraphers in different styles (ancient, angular, block, semi-cursive and cursive style). With this CCC database, it is possible to search, restore and append the calligraphy writing for a specific character. Second, we mainly relate the inheritance of CCC. Because CCC is not a static thing, but a dynamic process of an activity which concerns a lot of complicated factors such as the pressure and speed control of the writing brush, how to write the start and end of strokes, etc., we propose to inherit this dynamic process by a robot. This paper is limited to discussing how to inherit the writing techniques for block-style calligraphy writing by a robot arm. The total number of Chinese characters is more than 800 000. These characters can be constructed by basic strokes. There are 28 different kinds of strokes used to construct all of these characters. The skeleton of a stroke is decided by the control points that exist within the stroke. The shape of a stroke is determined by the trajectory derived from the control points and the pressure to the writing brush. The control points for 28 strokes are given and the control techniques for a robot to write these strokes in block style are developed. At present, the robot can write any character in block style.     

An improved contour-based thinning method for character images

Digital skeleton of character images, generated by thinning method, has a wide range of applications for shape analysis and classification. But thinning of character images is a big challenge. Removal of spurious strokes or deformities in thinning is a difficult problem. In this paper, we propose a contour-based thinning method used for performing skeletonization of printed noisy isolated character images. In this method, we use shape characteristics of text to get skeleton of nearly same as the true character shape. This approach helps to preserve the local features and true shapes of the character images. As a by-product of our thinning approach, the skeleton also gets segmented into strokes in vector form. Hence further stroke segmentation is not required. Experiment is done on printed English, Bengali, Hindi, and Tamil characters and we obtain much better results comparing with other thinning methods without any post-processing.     

A novel stroke-based feature extraction for handwritten Chinese character recognition

A stroke-based approach to extract skeletons and structural features for handwritten Chinese character recognition is proposed. We first determine stroke directions based on the directional run-length information of binary character patterns. According to the stroke directions and their adjacent relationships, we split strokes into stroke and fork segments, and then extract the skeletons of the stroke segments called skeleton segments. After all skeleton segments are extracted, fork segments are processed to find the fork points and fork degrees. Skeleton segments that touch a fork segment are connected at the fork point, and all connected skeleton segments form the character skeleton. According to the extracted skeletons and fork points, we can extract primitive strokes and stroke direction maps for recognition. A simple classifier based on the stroke direction map is presented to recognize regular and rotated characters to verify the ability of the proposed feature extraction for handwritten Chinese character recognition. Several experiments are carried out, and the experimental results show that the proposed approach can easily and effectively extract skeletons and structural features, and works well for handwritten Chinese character recognition.     

一种从黑体到隶书的汉字字形自动变体方法

本文介绍了一种以构架和基本笔划为汉字的知识表示，从黑体到隶书的汉字字形自动变体方法．该方法首先实现基于特征的黑体构架到隶书构架的变换，然后实现基于笔划柔性映射的隶书构架到隶书轮廓字形的生成．此方法探讨了一条汉字字体间自动转换的途径，并具体实现了从黑体到隶书的自动变体．     

从细线化汉字图像生成任意倍率汉字

本文提出了一种对汉字作任意倍率放缩的算法。该算法先对印刷体汉字作细线化处理，抽取笔划特征点。然后，分割和提取笔划。任意倍率汉字生成是通过变换函数。改变特征点位置，再附加原探察到的笔划修饰来实现的。实验表明本算法是有效的。     

基于条件生成对抗网络的书法字笔画分割

毛笔书法作为中华传统艺术的精华, 需要在新的时代背景下继续传承和发扬. 书法字是以笔画为基本单元组成的复杂图形, 如果要分析书法结构, 笔画分割是首要的步骤. 传统的笔画分割方法主要利用细化法从汉字骨架上提取特征点, 分析交叉区域的子笔画拓扑结构关系来分割笔画. 本文分析了传统笔画分割基于底层特征拆分笔画的局限性, 利用条件生成对抗网络(Conditional generative adversarial network, CGAN)的对抗学习机制直接分割笔画, 使提取笔画从先细化再分割改进为直接分割. 该方法能有效提取出精确的笔画, 得到的高层语义特征和保留完整信息的单个笔画利于后续对书法轮廓和结构的评价.     

基于连笔消除的空间手写字符识别方法

信息的连续采集会造成部分字符存在连笔,进而影响字符识别率.为此,提出一种基于连笔消除的空间手写字符识别方法.将空间手写字符平面化,提取字符拐点和笔画方向特征.为避免笔画的误消除,利用支持向量机把未知字符分为带连笔字符和非连笔字符,通过连笔的书写特征消除连笔,将空间字符轨迹转化为平面字符轨迹,直接用平面字符分类器进行字符识别.实验结果表明,该方法连笔消除效果显著,利用现有字符库即可获得较高的字符识别率.     

基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法

借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。     

低质量汉字的分块搜索两级识别法

由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.