基于视点的分块LOD大规模地形生成算法研究

针对虚拟战场环境仿真中构建大规模地形的速度问题,介绍了一种基于视点和分块的LOD大规模地形生成算法,能够快速地构建海量数据的地形模型.该算法首先对海量地形数据分块后以四叉树结构存储;然后应用简单的圆锥视景体快速裁剪地形块,丢弃与视景体相离的地形块,对于与视景体相交地形块剪裁出位于视景体内的四叉树结点.根据视点到节点距离和地形本身的粗糙度,选用合适的LOD渲染地形,最后应用基于视点的方法消除裂缝.在数据相同情况下,该算法比四叉树算法减少约1/2时间,并且更逼真地生成了大规模数据地形.本算法也可用于逆向工程设计中重建物体等问题.     

地下综合管线信息系统中矢量图元的开发与嵌入

数字化地形图的获取和更新是地下综合管线系统大规模应用的一个瓶颈。通过对大量矢量图元的分析和研究，提出了利用矢量图元开发和嵌入的方法解决上述问题，并且用Visual Basic和Maplnfo、Delphi和MapX分别实现了矢量图元的开发和嵌入。经实验验证，该方法正确、合理，满足了地下综合管线信息系统推广的要求。     

基于边界特征的三维模型分割

点云分割是三维模型检索、分类及重建的基础,为解决点云分割算法存在鲁棒性差、过分割和欠分割问题,提出一种基于边界特征的点云模型分割算法。将点云模型过分割为弱凸区域,利用巴氏距离判断相邻区域的相似性进行区域合并,采用改进的形状直径函数进行最终合并。由主流评价方法及实验证明,大多数模型可以取得良好的分割效果。     

一种改进的激光点云滤波算法

针对常规的点云滤波方法在去除接近模型噪声的过程中会对模型造成较大破坏的问题,提出一种结合双张量投票和多尺度法向量估计的点云滤波算法.首先采用主成分分析法在较大的尺度下估计各点的法向量,对各点进行双张量投票以提取特征点.然后对提取出的特征点在较小的尺度下估计法向量,并结合随机采样一致性方法对小范围噪声平面进行剔除.最后采用曲率对剩余的噪声进行滤波,获得最终的点云数据.实验结果表明,所提算法可以有效剔除噪声点,并较好地保留三维模型的尖锐特征,为后续点云配准和三维重建奠定基础.     

基于星射线法的瞳孔中心定位

为解决红外图像中人眼瞳孔中心定位存在的眼睑遮挡、睫毛遮挡和角膜反射引起的白斑干扰等问题,采用由粗到精的瞳孔中心定位策略.对红外图像进行预处理,通过YoloV3深度学习模型检测瞳孔区域,实现瞳孔中心的粗略定位;在此基础上,采用星射线法提取瞳孔边缘点,剔除因眼睑遮挡导致的伪瞳孔边缘点;将剩下的边缘点基于最小二乘法进行椭圆拟合,对椭圆进行修正,精确定位瞳孔中心.实验结果表明,在眼睑遮挡、睫毛遮挡和白斑干扰的情况下,该方法可以准确定位,具有较好的鲁棒性和实时性.     

基于椭球约束的径向基函数隐式曲面重建

对三维点云进行隐式曲面重建是解决虚拟现实等方面所存在问题的关键。本文提出 了一种基于椭球约束的径向基函数隐式曲面建模的算法,该方法在仅有点云信息的前提下仍能够 非常精确地拟合点云数据。当点云稀疏时拟合后的模型可以非常好地保证模型的主要特征,但对 于拟合大规模数据点集时,模型会出现冗余现象,保特征效果不理想且效率低下。需将点云进行 适当分割,然后并行拟合被分割点云并将它们进行光滑拼接处理。实验效果表明该算法保特征效 果非常好且效率明显提高。     

基于Java的程序设计类课程体系的教学改革

针对目前程序设计类课程存在的杂而不精、体系不清晰的问题,提出以Java为核心的程序设计类课程体系,分析了该课程体系的教学目标、理论教学体系和实践教学体系,并针对该课程体系确定了以市场为导向制定培养计划、优化教学手段、完善教学评价体系的教学改革思路。     

主成分分析法(PCA)在SIFT匹配算法中的应用

针对传统SIFT匹配算法数据量大、耗时长的问题,采用了主成分不变特征变换(PCA-SIFT)匹配算法。PCA-SIFT匹配算法将传统SIFT算法中的直方图法换做主元分析法,降低了传统SIFT特征描述符的维数,减少了数据量,提高了匹配效率。首先提取出两幅待匹配图像中的所有特征点及其特征向量,其次将提取出的特征向量采用距离比阈值筛选出匹配点对,再采用RANSAC法消除错配,最后得到精确的匹配结果。实验结果表明,PCA-SIFT算法较稳定、精确、快速。     

"软件工程"课程教学模式探索

针对普通高等院校"软件工程"课程教学中存在的问题,有感于电视剧<亮剑>的启示,分析了贯穿软件开发整个过程的系统性教学和启发式、对比式学习的意义,提出了基于两条线的教学模式.在结合尽可能好的案例基础上,使学生能更好地理解和掌握当前软件工程的方法、技术和工具.