形状约束的样本填充式三维模型修复

为解决不完整三维模型修复过程中孔洞形状不规则、现有方法曲面配准精度不高的问题,提出一种能够有效保持孔洞边界过渡自然并恢复模型表面细节特征的模型修复方法。首先,追踪所有1-邻域边和1-邻域三角形数量不相等的点来探测模型的孔洞边界。设计一种基于二维网格数量的算法确定不完整模型的匹配候选集,同时根据双稀疏表示的三角网格顶点位置误差、边平滑误差和正交约束来预测最优匹配模型;然后,结合边界顶点的曲率、边界轮廓线折角的余弦值及相邻边界点的线段长度构造能有效表达不完整模型与碎块模型之间对齐关系的特征点描述子;最后,使用二阶伞算子来平滑模型的修补边界。实验结果表明,模型修复时间节省19%~26%,模型修复误差平均下降35%。该方法打破了当前模型修复方法中修复裂缝大且难以实现模型表面细节的局限性,可快速有效地实现破损模型的修复。     

复杂形态孔洞的网格模型修复

为了满足实际工程应用对复杂形态孔洞修复的需要,模拟拉链闭合原理,并基于局部最优化的权值规则和曲面最小能量值特性的k阶离散欧拉-拉格朗日方程,提出了一种具有C0~C2连续的网格模型修复架构。实验结果表明,该孔洞修复架构能有效地对复杂孔洞边界进行C0~C2连续修复。     

三维封闭三角网格模型的缺失实体孔洞修复算法

提出一种针对三维封闭三角网格模型的缺失实体孔洞修复算法,由初始导引点出发,根据几何特征搜索孔洞边界,并以水平集方法扩展边界,获取目标问题区域。基于边界采样和投影方法建立代理曲面,实现了内环三角化细分和三维网格表面的自由变形。通过合并环间区域和引入边缘约束的平滑过程,得到缺失实体孔洞的上缝合面。在此基础上向内扩展,获取孔洞下表面边界轮廓,搜索出上下边界环之间的三角网格区域,并利用同样的方法构建缺失实体孔洞的下缝合面。最终,连接上下缝合面以及两个边界轮廓环之间的三角网格区域得到修复实体。试验制作的样件表明,算法能简化人工交互设计的步骤,生成高质量的修补结果。     

基于过程模型约束的轨迹乱序事件修复方法

日志的完备性一直是备受关注的问题,系统错误或者人为干预的影响常常会导致系统日志中的时间信息存在错误,使得日志活动之间的次序发生错位,影响后续日志分析流程.此外,现有日志修复方法在处理此类问题时,修复精度和修复效率方面有所不足.由此,提出一种基于A*算法的乱序轨迹修复方法,该方法基于模型约束,通过调整日志中活动之间的位置,可获得一个无乱序问题的最优修复结果,并利用模型分解和日志活动重放技术,有效提升了修复方法的修复效率.实验结果证明,该方法能够有效地对不同类型的乱序日志进行修复,获得了良好的性能表现.     

基于PDE方法的图像力触觉再现方法研究

针对基于图像的力触觉再现技术中目标的轮廓形状与细节纹理容易混淆从而影响判断的问题,提出了利用偏微分方程将图像的轮廓形状信息与细节纹理信息分离,然后针对各自特点分别采用不同方法进行力触觉渲染.其中轮廓形状信息采用SFS技术从二维图像中恢复出三维表面模型,并用God-object算法进行力触觉渲染;细节纹理信息则直接用图像灰度值计算法向力和切向力来进行力触觉渲染.实验结果表明,该方法可行,能够有效地减少基于图像的力触觉再现中的误判现象,提高操作者对虚拟环境的力触觉感知和识别能力.     

基于无网格局部Petrov-Galerkin法的曲面修复算法

针对三维残缺数据曲面重构的困难,提出残缺点云或有孔洞网格曲面数据修复的新算法,该方法通过拟合进行曲面重构,大大减小了边界节点误差的影响;同时采用基于板壳理论的无网格法,使孔洞曲面修复更光滑,尤其可以更真实地修补出锻压制造的薄板零件.首先应用移动最小二乘法插值对残缺点云进行边界提取,然后给出逐层节点布置算法,最后应用基于最小势能原理的无网格法进行曲面修复,并将通常无网格法中积分圆域改进为多边形域.编写相应程序,经简单二次曲面缺损网格修补验证算法的有效性,结果分析表明误差很小,曲面修复结果理想.为进一步证明算法实用性,对实际薄壳产品的孔洞进行算法应用,修补效果理想.     

复杂失效零部件模型重构研究

针对失效零件模型重构问题,提出了利用正、逆向建模方法对具有复杂曲面的失效零件进行三维模型修复及重构.此方法为处理无设计图纸或者设计图纸不完整的失效零件的模型修复提供了新的思路,同时,该方法对已修复零件的计算机辅助检验也具有一定参考价值.最后结合实例说明了使用本方法提高了失效零件的建模效率.     

基于激光同步扫描图像的三维景物纹理映射

本论文分析了目前三维景物纹理映射的主要技术方法和存在的问题.本文以清华大学自主研发的三维激光与可见光同步扫描系统TH-3DLCS-2001为平台,提出了基于激光同步扫描图像的三维景物模型纹理映射方法.传统纹理映射方法中相机参数无法准确获知,限制了纹理映射的准确性.对此,在本文提到的方法中首先对同步扫描图像和三维激光扫描数据进行配准,估计相机内外参数,然后利用激光同步扫描图像作为中介,采用两步法进行高分辨率图像与激光扫描数据的全局和局部误差估计,最后在高分辨率纹理映射过程中进行反向误差补偿.实验表明本文提出的纹理映射方法是可行的,并且能够显著提高纹理映射的精度.     

基于代数曲面的残缺点云数据迭代修复算法

针对逆向工程领域,激光扫描仪获取的散乱点云数据难免存在着残缺的问题,设计一种迭代修复残缺点云孔洞的算法,对其进行下采样,基于加权局部最优投影算子得到分布均匀的稀疏点集;将点沿稀疏点集的代数点集曲面排斥推向残缺区域;对稀疏点集进行上采样完成孔洞区域的一次修复.将上述步骤迭代应用,逐渐缩小残缺区域,直到完成修复.研究表明:...     

结合梯度特征与色彩一致性的图像修复

针对现有的样本块修复算法置信度值会迅速衰减至0,填充次序不稳定以及易产生误匹配等不足,提出结合梯度特征与色彩一致性的图像修复算法。为获得更为稳定的填充次序,一方面引入表征图像结构和纹理变化特征的平均梯度来计算优先权,以保证优先填充结构部分,并适度延伸纹理信息;另一方面提出基于S型函数的置信度更新准则以抑制置信度项的快速衰减;同时比较匹配块与待修复块的色彩一致性,将其与颜色信息相结合寻找最佳匹配块,以减轻误匹配现象。实验结果表明: 本文算法较对比算法在峰值信噪比上至少提高0.82 dB,证明了本文算法的有效性。结果也显示：提出的算法获得了更加稳定的修复次序,能有效减少误匹配率,使得修复后图像更加满足人眼的视觉需求。