非均匀三次B样条曲线插值的Jacobi-PIA算法

为了求解非均匀三次B样条曲线插值问题,基于解线性方程组的Jacobi迭代方法提出一种渐进迭代插值算法——Jacobi-PIA算法.该算法以待插值点为初始控制多边形得到第0层的三次B样条曲线,递归地求得插值给定点集的三次B样条曲线;在每个迭代过程中,定义待插值点与第k层的三次B样条曲线上对应点的差向量乘以该点对应的B样条系数的倒数为偏移向量,第k层的控制顶点加上对应的偏移向量得到第k+1层的三次B样条曲线的控制顶点.由于Jacobi-PIA算法在更新控制顶点时减少了一个减法运算,因而运算量更少.理论分析表明该算法是收敛的.数值算例结果表明,Jacobi-PIA算法的收敛速度优于经典的渐进迭代插值算法,与最优权因子对应的带权渐进迭代插值算法基本相同.     

曲率自适应条件下特征点选取的非均匀B样条曲线插值方法

针对计算机数控编程阶段生成的海量离散刀位数据,在满足预设插值精度的条件下,提出一种基于曲率自适应选取特征点的非均匀B样条曲线插值方法.首先,采用相邻3点形成近似圆弧的方法计算各个离散刀位数据点的曲率,将曲率分段点、曲率极大值点等特征数据点作为初始插值数据点,构造生成初始非均匀B样条插值曲线;其次,建立插值误差计算模型,并用于计算所有未参与插值的数据点与非均匀B样条插值曲线间的插值误差,在超出预设插值误差的曲率段内增加新的特征点,生成新的非均匀B样条插值曲线;重复上述过程,直至所有不在非均匀B样条插值曲线上的数据点都满足插值精度条件为止.对实际加工离散刀位数据的仿真计算结果表明,该方法即便去除了大量原始离散刀位数据,也能更好地保留原始刀位数据曲线在外形和精度方面的特征,且具有迭代计算次数少、数据点去除量大等特点,在海量离散刀位数据的样条化数控编程方面具有较高的应用价值.     

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。     

数据点加权最小二乘渐进迭代逼近及其B样条曲线拟合

为了使B样条拟合曲线插值部分数据点且逼近其余数据点,提出数据点加权的最小二乘渐进迭代逼近(DW-LSPIA)算法,证明了其收敛性并以它为基础提出一种B样条曲线拟合算法.首先赋初始权重于每个数据点,用DW-LSPIA算法生成初始拟合曲线;然后根据待插值点与拟合曲线上对应点的误差调整待插值点的权重,并重新运用DW-LSPIA算法生成新的拟合曲线;如此迭代,直至拟合曲线达到插值要求.实例结果表明,该拟合算法鲁棒、高效,也可使拟合曲线保形.     

一种n次均匀B样条曲线细分算法

利用 次均匀B样条细分的掩模与Pascal三角形关系,并借助控制多边形在每次加细过程中新旧控制顶点对应的几何位置关系,给出一种新的 次均匀B样条曲线细分算法,基于该算法构造出带有形状参数的局部插值约束的奇次均匀B样条细分曲线。通过理论和算例说明,该算法几何直观性强、新旧点对应明确、应用灵活且能保持良好的参数连续性。     

双二次B-样条插值图像缩放

双线性和各种双三次插值方法是图像缩放中常用方法,但是双二次插值函数却很少被人提起。本文提出了一种基于双二次B-样条局部插值的图像缩放方法,该算法在图像局部重构过程中对称地采用了4×4采样点,并通过对该函数进行重采样来实现图像的缩放,避免了二次函数在图像重构与采样中的相位失真问题,此算法是一个局部性算法,易于扩展。实验结果表明,本文算法得到的图像的峰值信噪比(PSNR)、MISSIM值比双线性插值、双三次卷积、Catmull-Rom三次插值、Dodgson插值算法都要好,接近于最好的双三次B-样条算法,视觉效果虽然不如双三次B-样条插值算法,但优于Dodgson方法,计算时间比双三次B-样条减少了近三分之一。由于该算法没有对图像边缘特征进行特殊处理,对于一些细节纹理比较丰富的图像,将进一步研究。     

基于三次B样条的曲线逼近算法及其收敛性

为了改进传统的插值样条曲线算法不易于后期处理和实时局部修改、B样条算法不能满足精度要求的缺点,提出了一种基于三次B样条的曲线逼近算法[1].该算法以三次B样条为基础对曲线的逼近领域进行了研究,通过大量的数值实验证明了该算法的可行性及高效性.该算法通过结合插值样条与B样条的各种优点,有效避免了传统算法的不足.同时,对该算法的收敛性进行了理论证明.数值实验表明了该算法具有收敛速度快、精度高且编程易实现等优点,为曲线研究提供了可供参考的有效算法.     

基于粒子群三次样条优化的图像边缘描述算法

针对手工选点生成的三次样条曲线无法准确地描述图像边缘的问题,以粒子群三次参数样条曲线优化算法为基础对现有的图像边缘算法进行了改进。在图像边缘上取若干点作为样条曲线的型值点,利用粒子群算法对这些型值点进行优化,使得到的样条曲线对图像边缘有很好的贴合。实验表明,该算法不仅能够快速拟合样条曲线,而且优化后的样条曲线形态能较好地贴合图像边缘轮廓。     

基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准*

为了克服互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息,忽略了图像本身的内在空间信息,以及B样条变换模型存在形变场奇异点的缺陷,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,然后使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法对配准参数进行优化。实验结果表明,该方法较传统的互信息和B样条变换模型都有效地提高了配准的精度。     

基于并行计算和多层次B样条的肺部CT-PET图像配准

为了提高医学图像配准的效率,提出一种基于并行计算和多层次B样条函数的图像配准方法。该方法提取图像均匀内部点及轮廓点作为参考图像特征点,采用并行计算技术在浮动图像上选择特征点对;在形变过程采用B样条曲面函数插值来完成,通过多层次B样条函数逐步优化形变效果。实验结果表明,该方法适合于肺器官CT PET图像快速配准。     

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。     

带形状参数的C~2连续类三次三角样条曲线

传统的三次均匀B样条曲线在给定控制顶点时其形状不能调整,以及不能精确表示圆锥曲线。针对三次均匀B样条曲线的不足,提出了一种带形状参数的C2连续的类三次三角样条曲线。该曲线不仅与三次均匀B样条曲线具有相似的性质,而且在控制顶点保持不变时其形状可通过形状参数的取值进行调整。在适当条件下,类三次三角样条曲线比三次均匀B样条曲线更能逼近于控制多边形,且能精确表示圆、椭圆、抛物线等圆锥曲线。     

高阶连续的形状可调三角多项式曲线曲面

目的目前使用的B样条曲线曲面存在着高连续阶与高局部调整性两者无法兼而有之的不足,且B样条曲线曲面的形状被控制顶点和节点向量唯一确定,这些因素影响着B样条方法的几何设计效果与方便性。本文旨在克服这种局限,以期构造具有高次B样条方法的高连续阶,低次B样条方法的高局部调整性,以及有理B样条方法权因子决定的形状调整性的曲线曲面。方法在三角函数空间上构造了一组含参数的调配函数,进而定义具有与3次B样条曲线曲面相同结构的新曲线与张量积曲面。结果新曲线曲面继承了B样条方法的凸包性、对称性、几何不变性等诸多性质。不同的是,同样是基于4点分段,3次均匀B样条曲线C2连续,而对于等距节点,在一般情况下,新曲线C5连续,当参数取特殊值时可达C7连续。新曲线在C5连续的情况下存在1个形状参数,能较好地调整曲线的形状同时又无须改变控制顶点。另外,将形状参数设为特定值,新曲线可以自动插值给定点列。新曲面具有与新曲线相应的优点。结论在强局部性下实现高阶连续性的形状可调分段组合曲线曲面,为高阶光滑曲线曲面的设计提供了可能,并且新曲线实现了逼近与插值的统一表示,能较好地应用于工程实际。调配函数的构造方法具有一般性,可用相同方式构造其他具有类似性质的调配函数。     

一种改进的Harris特征点检测算法

现有Harris特征点检测算法采用高斯滤波进行平滑,图像存在角点信息丢失与偏移的现象。为解决该问题,提出基于变分B样条滤波与快速局部窗口搜索相结合的Harris特征点检测算法,选择具有低通特性的B样条函数作为平滑函数构造滤波器,引入形态学滤波中的极大值滤波思想,利用快速局部窗口搜索算法进行特征点局部极值的提取,从而提高特征点提取的精度和速度。实验结果表明,改进算法具有特征点提取快速均匀、检测定位准确、抑噪性好的特点。     

基于B样条多分辨率表示的一种数字水印方法

本文根据B样条多分辨率表示的特点提出了一种盲数字水印方法,把原图像做二次小波分解,在低频子图像上用Harris特征点检测算法选取特征点,在以特征点为圆心的同心圆上选点的灰度值作为控制顶点建立B样条曲线,对B样条曲线做多分辨率分解,在低分辨率系数中嵌入水印。由于小波分解后选特征点以及Harris特征点具有几何变换不变性,试验表明该方法对JPEG压缩、缩放、旋转、平移、剪切、滤波等具有较强的抵抗力。     

Point-tangent/point-normal B-spline curve interpolation by geometric algorithms

We introduce a novel method to interpolate a set of data points as well as unit tangent vectors or unit normal vectors at the data points by means of a B-spline curve interpolation technique using geometric algorithms. The advantages of our algorithm are that it has a compact representation, it does not require the magnitudes of the tangent vectors or normal vectors, and it has C² continuity. We compare our method with the conventional curve interpolation methods, namely, the standard point interpolation method, the method introduced by Piegl and Tiller, which interpolates points as well as the first derivatives at every point, and the piecewise cubic Hermite interpolation method. Examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.     

遥感影像分割边界的平滑方法

为了解决遥感影像分割对象边界的“栅格现象”问题,获取相对真实的分割地物对象边界,提高后续分类精度,提出了一套完整高效的平滑方法.该方法的主要流程是:对分割后所得到的每个对象的边界进行按节点拆分;对每个边界段进行断点筛选等预处理;再通过DP算法提取代表边界信息的特征点;使用3次B样条拟合所得到的特征点,完成边界平滑.实验结果表明,该方法能够获得满意的平滑效果.     

三次B样条插值的网格拼接和融合

目的 网格模型的拼接和融合是3维模型编辑的一个重要方面。为了提高3维模型之间拼接曲面的精度和效率,提出一种基于三次均匀B样条曲线曲面的网格融合方法。方法 首先,利用协变分析和数据驱动方法在目标模型上选定融合区域、确定要融合模型的大小及方向;其次,根据选定的3维网格模型,确定待拼接区域的边界,识别并记录边界点集,利用三次B样条插值边界点集;然后,对边界曲线进行双三次B样条曲面插值得到拼接区域连续曲面,并以此作为两模型拼接时的过渡面;最后,对拼接区域重采样,并对其三角化,以实现网格模型的无缝光滑拼接和融合。结果 为了验证本文方法对3维模型拼接的有效性,选取4组不同的模型,分别对其使用本文提出的融合拼接方法进行实验,对前两组模型的拼接效果进行了对比试验,实验结果表明,本文方法可以达到很好的拼接效果,对于融合区域以外的部分能够保持源模型的细节特征,拼接部分的过渡区域光顺平滑,拼接后的模型完整性佳。在运行时间相差0.05 s内,与数据驱动的建模方法相比,本文方法可以处理的节点数至少多2 000个,面片数至少多5 000个。结论 本文方法能够适用于具有任何边界的模型,在选取模型时,对于模型的形状、大小、拓扑结构等的要求较低,适用于新模型的快速建造,因此,该算法可应用于医学、商业广告、动画娱乐以及几何建模和制造等较为广阔的应用领域。     

基于四次B样条的曲线逼近算法

考虑到插值算法增减节点困难,传统逼近算法精度不够等缺点,有文献提出一种基于三次B样条的曲线逼近算法。该算法通过迭代逼近,提高了计算速度与精度。在系统研究此算法的基础上,将该算法推广到四次B样条,使其具有三阶可导性,并给出该算法收敛性的理论证明。最后用该算法对常用函数进行逼近效果实验。结果表明,所提出的四次B样条的曲线逼近算法收敛速度更快,且能够满足更高精度的实际工业生产需要。     

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。