CAD系统中产品设计三维实体建模方法的研究

三维建模是应用CAD系统进行产品设计的重要步骤。现在市场上已有不少的CAD系统，但是不同系统中的三维建模方法却是基本相同的。在这些三维建模的方法中，往往对用户施加了许多的限制，使得用户无法建立复杂的三维实体。笔者提出了一种新的三维建模方法－折叠法，应用这种方法的概念和原理，可以开发出先进的三维建模CAD系统。折叠二维平面图形构成三维实体是作者提出的一种新概念。     

基于Potts模型的隐式曲面上的图像分割方法

针对隐式曲面上多相图像分割的问题,基于曲面的隐式表达、隐式曲面上的内蕴梯度等概念,将用于平面图像分割的Potts模型推广.首先对于隐式封闭曲面和隐式开放曲面,分别给出Potts模型的推广形式.然后对于传统梯度降方法计算效率低的问题,为曲面上的Potts模型设计了Split Bregman算法和对偶方法,并在对偶方法的基础上提出了一种改进的快速算法.多个数值实验结果表明,所提出的曲面上的Potts模型能有效地分割闭/开曲面上的分段常值图像,并且新的改进对偶方法在计算效率方面优于其他两种方法.     

基于测地回归模型的颅面复原

颅面复原是指根据一个未知颅骨的特征预测出对应的面貌,在考古研究、医学整容、刑事案件调查等领域有重要应用.为解决颅面复原过程中存在着数据量大、需要大量标定特征点的手工工作及颅面特征点定义困难的问题,针对三角网格表示的三维颅骨和面皮模型,将颅面模型用从鼻尖出发的一组测地线表示,提出了基于测地回归的颅面复原方法.该方法首先从三维人脸模型的鼻尖点提取一组测地线;然后以颅骨和对应的人脸模型上提取的测地线作为训练样本,采用偏最小二乘回归统计模型复原未知颅骨对应人脸模型的测地线;最后通过迭代最近点算法将生成的测地线与人脸统计模型进行匹配,实现复原测试颅骨的面貌.在192套颅面数据库上进行了颅面复原实验,将基于测地回归法复原的结果与主成分分析法和偏最小二乘回归法复原结果对比,实验结果表明,该方法能够提高复原精度,减少复原时间,取得了良好的复原效果.     

基于生成感知差异的无参考图像质量评价模型

人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分,通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异,可对图像的失真程度进行判断,然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像,且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析,提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像,并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息,从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明,与CNN、SOM、CORNIA等模型相比,该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上,且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。     

多相图像分割的Split-Bregman方法及对偶方法

变分水平集方法为多相图像分割提供了统一框架,但其能量泛函的局部极值问题和较低的计算效率制约着该类方法的应用,文中针对此问题提出一种改进模型和方法.首先将两相图像分割的全局凸优化模型推广到多相图像分割,建立了多相图像分割的交替凸优化变分模型,以改善传统模型的局部极值问题;然后提出了相应的快速Split-Bregman方法和对偶方法来提高计算效率,其中Split-Bregman方法通过引入辅助变量将凸松弛后的变分问题转化为简单的Poisson方程和精确的软阈值公式,对偶方法则通过引入对偶变量将该问题转化为对偶变量的半隐式迭代计算和主变量的精确计算公式.文中的改进模型适用于任意多相图像分割,且对二维和三维图像分割具有相同形式,可用于三维图像的多对象自动形状恢复.最后通过多个数值算例验证了文中方法的计算效率优于传统的方法.     

隐式曲面多相图像分割的变分水平集方法

基于隐式曲面的水平集表达、隐式曲面上的内蕴梯度概念和图像分割的标记函数方法,建立了隐式曲面上多相图像分割的水平集模型,并设计了相应的Split Bregman方法.首先,将分段常值与光滑平面图像两相分割的Chan-Vese模型推广到隐式曲面上图像分割的变分水平集模型,并根据图像分割的二值标记函数和凸松弛的概念将该模型转化为全局凸优化的极值问题;然后借助n-1个水平集函数划分n个区域的区域特征函数,将隐式曲面上两相图像分割变分模型推广到了多相图像分割,并利用凸优化方法将该模型的变分问题松弛为一系列凸子优化过程.通过引进辅助变量和Bregman迭代参数设计的Split Bregman方法,将每个子优化问题转化为简单的Poisson方程求解和解析的软阈值公式.数值算例结果表明,文中方法在计算效率方面要优于传统的方法.     

隐式曲面上两相图像分割的变分水平集方法

在平面图像分割的Chan-Vese模型基础上,提出隐式曲面上两相图像分割模型。用静态水平集函数的零水平集表达图像所在的闭合曲面,用另一动态水平集函数的零水平集与静态水平集函数零水平集的交线表达静态曲面上图像分割的动态轮廓线。所研究模型的能量泛函的数据项即为曲面上两分割区域的图像强度与对应区域平均图像强度的差的平方,其轮廓线长度项为两水平集函数的零水平集交线的长度。为避免动态水平集函数的重新初始化,在能量泛函中引入水平集函数为符号距离函数的约束惩罚项。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型能有效实现复杂封闭曲面上图像的两相分割。     

隐式曲面上图像扩散的高阶模型

用零水平集函数表达3维曲面,应用曲面上图像梯度的切投影表达其内蕴梯度,把基于梯度的图像扩散变分模型从平面图像拓展到了隐式曲面上的图像处理。基于内蕴梯度的变分模型对曲面上的图像进行扩散的同时可有效地保持其边缘,但像平面图像扩散的变分模型一样会在本该光滑的区域产生明显的阶梯效应。为消除阶梯效应,引入内蕴散度建立了基于内蕴梯度和内蕴散度的隐式曲面上图像扩散的变分模型,并以TV (total variation) 模型、PM(peronamalik)模型为例对所提出的模型的有效性进行了数值验证,实验结果表明该类模型在保持图像边缘的同时可以有效地抑制阶梯效应。     

基于最大应用模板的服务组合模型

针对面向服务架构中的服务组合问题,提出基于最大应用模板的动态应用定制与服务组合模型,采用最大应用模板描述一类应用的业务逻辑,根据用户输入自动演化生成个性化的应用定制,并以此实现服务组合,采用基于信用的服务质量保证机制和动态重构技术保证组合的服务质量,设计并实现基于该模型的一站式服务平台DACSC,对相关算法进行仿真验证。结果表明该模型可以自动实现应用定制和服务组合,并能降低用户交互次数和服务调度次数,保证组合服务的高可用性。     

手术仿真中基于质点-弹簧模型的人体组织变形仿真

采用质点一弹簧建模方法提出了人体软组织面模型和体模型系统、程式化的计算模型建立方法。将连续的软组织离散为由弹簧偶尼器及与其连接的质点构成的离散系统，用邻接表来表示离散系统的拓扑结构，即弹簧一质点间的邻接关系，依据该信息，可自动建立方程并计算与每个质点连接的弹簧、阻尼器对质点的粘弹性力的贡献，然后采用4阶Runge-Kutta方法对得到的微分方程组进行数值积分。通过小肠模型(面模型)和规则块状软组织模型(体模型)2个实例介绍了采用所提出的方法实施软组织变形仿真的过程。