基于ARX的矢量地图离散化技术

基于MFC开发ARX程序直接读取矢量地图，通过改进的高效率的线性内插算法实现等高线层转换，该算法解决了一般线性内插算法中常有的平项现象。区域层直接通过修改有序边表多边形扫描转换算法实现离散。最后应用以上技术实现了一个矢量地图数字离散化系统，并通过对某市矢量地图离散化证明了系统的高效，达到实际工程应用的要求。     

基于量子光学的红外成像光照模型

现有的大多数光照明模型都是基于可见光波段的，它们无法模拟物体在红外波段的成像。该文提出了一种新的基于量子光学的红外成像光照明模型，该模型在传统光照明模型的基础上加了一项物体本身的量子辐射项E(ε0,T,λ1,λ2）其中λ1，λ2为探测器的两端波长，ε0为物体表面的发射率，T为物体的绝对温度。该模型同时适用于红外波段和可见光波段成像。当接收波段在可见光域且场景中物体的表面温度较低时，该模型回归为传统的光照明模型。该模型还能模拟传统光照明模型所不能模拟的现象，如钢铁在熔化过程中显示出来的不同颜色。文中最后绘制了几个不同场景下真实感较强的可见光和红外图像。     

自适应多步位移码直线绘制算法

直线绘制是光栅图形学中一个最为基本的任务,加速传统直线绘制算法有着重要的实际意义.提出了一种新的直线绘制算法.与传统的直线绘制算法不同的是,该算法将直线直接表达成一串由0或1组成的位移码,并给出一个直线位移码的快速计算公式;在此基础上,通过对直线位移码周期性的分析,提出了一种新的自适应多步绘制算法.实验和理论分析表明,该算法能够大大减少生成直线的计算量,提高直线的绘制速度.     

一般多边形网格的几何压缩

提出一个通用的一般多边形网格的几何压缩算法，针对目前三维拓扑压缩算法大都仅适用于三角网格的现状，在巳有算法的基础上，进行了有效的推广，使得对于包含任意边数多边形的网格都可以进行有效的压缩编码；另外，根据多边形网格任一多边形中的各个顶点共面的特性，提出一种顶点坐标压缩方案，该方案与上述拓扑压缩算法有机结合可以显著地减少一般多边形网格数据在网上传输所需的带宽；最后，对编码过程产生的输出流进行流程编码与算术编码相结合的混合压缩编码，从而进一步提高压缩比。     

红外目标与背景的真实感合成

目标与地面背景的真实感红外图像合成是红外场景生成和实现其虚拟实时漫游的关键技术。文中从传热学原理出发，综合考虑各种环境因素的影响，建立起地面目标（如坦克）的热传导模型，绘制出坦克在各种状态下的红外图像。根据计算出的坦克和地面接触后达到热平衡时的温度场分布，绘制出真实感较强的坦克与背景的红外合成图像。利用三维差分法计算并绘制出坦克离去后留下的“红外阴影”效果，即地面因原有目标强烈辐射而留下的高于周围区域的温度场分析，并绘制出坦克驶离后不同时刻地面背景灰度及彩色的红外图像，为倒推某时刻之前红外目标的存在提供了依据。     

基于可见性预处理和细节简化的虚拟环境快速漫游算法

本文针对复杂多边形场早的漫游提出了一个新的预处理方法，并给出了相应的快速漫游算法。     

一种基于环境映照变换的快速光线跟踪算法

环境映照是简化光线跟踪过程、增强画面真实感的有效方法之一.现有的环境映照技术不能精确地生成物体表面的镜面反射分量和折射分量,只能大致反映周围环境对物体表面光亮度的影响.本文提出的基于环境映照变换的光线跟踪算法是在原有的环境映照上增加了景物可见点的深度信息,只需对相邻环境映照立方体表面上少量象素内所记录的可见点作再投影就能求得各光线入射点处精确的镜面反射分量和折射分量.这个算法完全是在图像空间解决问题,与场景的复杂程度无关.本方法为实时生成镜面反射效果和折射效果提供了一条很有潜力的实现途径.     

一种基于层面叠加绘制技术的虚拟环境实时漫游算法

虚拟现实等实时仿真技术的发展对计算机图形的实时生成提出了很高的要求.但随着场景复杂程度的提高,画面的真实感与画面生成的实时性之间产生了矛盾.我们注意到当观察者的视线快速掠过场景时,他并不关心所掠过景物的几何细节和光照细节,基于这一点,本文提出了一种基于层面叠加绘制技术的逐步求精的实时图形生成算法,它能够根据场景变化的快慢动态地决定画面绘制的精细程度,使得系统在绘制速度和画面质量之间达到一个平衡.     

基于Poisson方程的曲线形状渐变方法

以定义在分段线性曲线上的离散Poisson方程为理论基础,提出了一种同时适用于平面和空间曲线形状渐变的方法.通过在源曲线和目标曲线上定义局部标架,给出了一种非线性梯度场插值算法,使得源曲线的梯度场逐步过渡到目标曲线的梯度场,所得到的中间梯度场与用户指定的关键节点路径一起输入离散Poisson方程求解得到渐变序列 .该方法不直接插值顶点坐标,而是将源曲线与目标曲线视为定义在公共定义域上的标量场,并在梯度域进行梯度场操纵.对中间帧曲线周长以及平面曲线所包围的内部面积变化的统计表明:该算法尽可能地保持了几何形状的刚性,在中间帧求解的稳定性方面该算法优于同类其他方法.     

基于自适应遗传算法的手势识别

基于小样本库的手势识别是先进人机交互研究中的一个重要分支.根据Tortoise人手模型训练手势模式库并结合交互者的具体手部特征进行手形训练,生成适用于特定交互者的手势模式库.在交互过程中,根据来自一个或多个同步摄像头的视频信息进行基于自适应遗传算法的手势识别.实验结果表明,在环境光照基本稳定的条件下,文中算法可以实现鲁棒的实时手势识别.