摘要：三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.随着计算机建模、仿真,虚拟现实与可视化技术的发展,经常会遇到带有纹理的三角形网格模型的简化问题.为此,提出一种带纹理的三角形网格模型简化算法.该算法中综合考虑了模型几何信息以及纹理信息的全局误差,并通过记录每步边折叠操作来消除累计误差,最终生成在形状和纹理上与原始模型最相似的简化模型.

摘要：为获得更高的检索准确度,在主流检索系统架构的基础上,提出对音频信号处理流程的改进,包括采用改进的YIN算法提取基音序列;提出一种新颖的"小阁"基音后处理方法,实现对基音序列的规整化操作;设计了一种旋律轮廓的标记办法和模糊匹配方法,并定义了一种相似度的衡量体系,最后完成音乐检索原型系统的开发.实验结果表明,新的处理流程对于检索准确度的支持好于自相关函数、中值滤波和编辑距离匹配算法,实现了对传统基于内容音乐检索方法的改进.

摘要：颅骨面貌复原技术在法医刑侦领域具有重要应用,为了估计给定颅骨的未知面貌,提出点云配准与五官(鼻、眼睛、嘴)配准结合的颅骨面貌复原框架及基于软组织厚度的评价方法.首先构建颅面数据库并进行坐标校正;然后确定配准点集及其对应关系,采用ICP算法和薄板样条函数两次配准实现参考颅骨与待复原颅骨的精确配准,并将参考模型的软组织厚度作为待复原颅骨的软组织厚度实现面貌初步复原;最后提出一种五官配准方法以提高面貌复原的准确性.提出基于软组织厚度比较的评价方法来验证面貌复原结果的正确性.实验结果证明,文中方法可以有效地实现给定颅骨的面貌估计.

摘要：为了保护易受到侵蚀与损坏的浮雕文物,运用单幅图像的三维重建技术生成三维浮雕模型,即利用SFS(Shape From Shading)方法估计浮雕模型的深度矩阵,再通过滤波变换和模型叠加对矩阵进行修复。大多数浮雕的载体表面是不规则的曲面,需要将估计得到的深度矩阵映射到曲面载体模型上。将载体模型放到黎曼几何空间中,通过指数映射将指定位置、大小的局部区域参数化。进而通过纹理映射原理,改变相应顶点坐标,实现三维模型变化。设计实现了生成浮雕文物的半自动化方法,对不同模型的复原适应性良好。

摘要：针对颅面统计复原中基于面貌形态几何特征建立三维面皮间生理点对应关系的难题,提出几何模板分区变形与多重约束结合的三维面皮层次点对应方法(HCRDM).该方法根据人脸生理结构特征点定义一套五官分区几何模板,以实现面皮分区半自动化;根据特征点的严格对应关系,利用径向基函数对样本面皮各分区变形;为近似重合的各分区建立体素模型,逐次选取特征显著的模板顶点作为待对应点,利用模板顶点间局部相对位置几何约束确定样本分区中对应点候选集;根据局部几何特征加权距离确定最优对应点;结合几何约束与微分特征距离约束实现边界区域点对应.实验结果表明,HCRDM较已有的三维面皮点对应算法准确率提高了10%以上.

摘要：讨论了递归程序设计的公式化方法,指出现有方法的不足,并提出了一种新的基于求解状态的递归程序设计公式化方法,在一定程度上达到了递归程序设计公式化、简单化的目的。最后通过两个具体例子,说明了如何使用这种新的公式化方法进行递归程序设计。

摘要：血管的中心路径提取是虚拟血管镜的重要组成部分,它提供了自动导航的路径.本文提出一种新的内窥路径生成方法,用改进L1中值算法对体素点云化的脑血管数据进行骨架的提取.首先,对核磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)增强血管数据进行基于统计的分割算法进行分割;其次,对推广的Roberts算子在体素空间分割出的单体素点边界进行体素点的点云化,生成点云模型;最后,在点云空间中运用基于法向信息的L1中值算法进行骨架提取.该过程克服了传统方法在体素中进行骨架提取时对数据缺失、孤点敏感的局限性,并且对下采样后的点云化数据提取的骨架效率高,骨架居中性较好,最终把骨架用作脑血管虚拟内窥的自动漫游路径,实现自动导航.

摘要：为了有效地度量空间曲面相似性,针对噪声敏感、部分匹配的受损文物碎块模型,提出一种基于空间曲面特征优化的匹配算法.首先计算模型表面点体积积分不变量形成匹配约束簇,提取匹配约束簇特征,并结合曲面凹凸互补性得到初始匹配簇对;然后定义3类空间几何一致性约束,并采用最大独立集方法对非正确匹配对进行消除,求解粗匹配最优化问题;最后在粗匹配实验基础上,采用不变特征迭代最近点进行精确对齐.实验结果表明,该算法能较好地实现高噪声影响下存在部分匹配关系的受损文物虚拟拼接.

摘要：为了提高对点云模型处理的有效性,提出一种对点云模型的法向估计和重定向方法.首先利用基于局部平面拟合的主元分析方法得到初步法向估计;然后改进移动最小二乘曲面实现局部曲面拟合,进一步得到更加准确的法向,实现了点云模型的去噪光顺;最后通过增加切向约束规则来修正法向重定向中的法向传播方向.实验结果表明,对于具有复杂细节(如紧邻面、尖角形状等)的点云模型,该方法可以提高法向计算的准确度,并得到光顺的点云模型.在实际应用中,该方法可以很好地应用于点云模型的预处理,为后续的模型处理和分析提供良好的数据基础.

摘要：针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点(scaling iterative closest point,SICP)算法。在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的问题;引入动态迭代因子,自动调整配准过程中的刚体变换参数,在不影响算法的精度和收敛方向的前提下,减少迭代次数,提高算法的收敛速度。实验结果表明,与ICP算法和SICP算法相比,改进的SICP算法能够更好地解决含尺度因素的点云配准问题,是一种更加精确、快速的尺度点云配准算法。