Bézier作图定理与三次Bézier曲线的几何特征

P.E.Bézier利用速端曲线,苏步青和刘鼎元运用仿射变换,都对Bézier曲线的几何特征作了深入研究。Bézier在文献[1]中提出用几何作图求Bézier曲线上的点及其切线的方法即Bézier作图定理。本文从作图定理入手详细地分析了平面三次Bézier曲线的几何特征,指出图2所示的λ、μ（或）是决定几何特征的一对不变量,给出了λ、μ（或）全平面图（见图3）,进而讨论了空间三次Bézier曲线的某些几何特征。     

基于三次样条的离散点曲面构建算法

离散点曲面构建算法采用平行网格构造曲面,利用三次样条函数和参数样条对列表点进行行列两个方向的插补,采用局部回弹法进行曲线光顺,构造出适于数控加工的网格曲面。     

逆向工程中曲面重构算法研究与实现

给出了基于坐标测量机测得的海量数据重新构造样板物体的数字化表面模型的算法流程。该算法首先利用部分测量数据构造张量积的B样条网格曲面,通过确定适当的检查点,并计算检查点到所构造的B样条网格曲面间的距离,从而控制重构曲面的构造精度。讨论了与文中算法相关的空间点到NURBS曲面间的距离计算等问题。给出了1个工程应用实例,表明该算法稳定可靠、效率较高。     

一种trimmed曲面的半自适应离散方法

提出了一种 trimmed曲面的半自适应离散算法。该算法通过对曲面的参数域进行预剖分,以及引进参数曲面上一点处的“最大法曲率”的概念,采用分区域处理的方法分片对 trimmed曲面的有效参数域进行三角形网格剖分。该方法计算速度快,能根据曲面的法曲率变化来控制 trimmed曲面三角化剖分的密度,并可有效地避免在三维空间产生奇异三角形与“裂缝”。     

NURBS的多项式表示法及其在高频散射预估上的应用(英文)

本文应用物理光学近似,针对NURBS曲面建模技术,提出一种电大尺寸导体目标单站雷达散射截面的计算方法。B样条基函数用多项式表示。非均匀有理B样条曲面可以用等参线划分为若干分片连接的多项式参数曲面片。使用一种改进的Ludwig积分方法,可以在每个多项式参数曲面片的参数域上计算物理光学积分。目标散射总场可由每个曲面片各自的散射场叠加得到。数值计算实例验证了本文提出的方法的有效性。     

吸气／喷气叶栅的三维贴体网格生成技术

对某吸气/喷气叶栅的复杂的多联通域边界,采用孔斯双参数样条曲面模型,通过一维问题边界条件控制疏密度,选择合理的参数来强调正交性;分别在双参数域和绝对坐标系下求解微分方程,得到二维、三维网格。应用上述方法,为某叶栅叶片前缘和端壁开多排孔方案生成了三维贴体网格,获得了理想的效果。     

基于B样条的机翼外形参数化方法研究

描述了基于B样条的机翼外形参数化方法在超临界翼型和机翼气动设计中的应用研究。在机翼外形参数化过程中,通过B样条曲线插值和拟合型值点生成机翼截面曲线和展向引导线,采用Coons Gordon方法通过自由放样和点阵插值获得B样条张量积曲面并进行叠加,进而获得插值于机翼表面曲线网的B样条曲面。还运用CFD工具对不同机翼放样面的气动性能进行了分析对比。通过研究,B样条控制点可作为设计变量传递给气动优化程序,采用B样条曲线或曲面表达式为各设计变量的线性组合,可以方便快捷获取几何梯度信息。     

有理Bézier曲线的权因子计算

给出了有理Bézier曲线形状作定量修改时的权因子的计算公式,并且证明了权因子选取的唯一性。     

给定任意拓扑控制多面体的分片光滑样条曲面拟合

张量积B样条曲面在CAD领域具有重要意义，但是普通张量积B样条曲面的控制顶点必须呈拓扑矩形阵列形式排列，不能满足任意拓扑控制网格的要求。本文基于双四次广义B样条基函数和G1连续条件，推导出线性混合矩阵。利用这些混合矩阵，非规则控制多面体中的控制顶点被转换成分片B样条曲面的控制顶点，相邻曲面片间满足G1连续条件。即利用混合矩阵，可以用与张量积B样条曲面相同的概念框架处理具有非四边界及多于或少于4个四边界面汇聚于一点的非规则控制多面体的曲面拟合。文中还包括应用实例以表明文中方法的正确性。     

飞翼气动优化中参数化和网格变形技术

几何参数化和网格变形是飞行器气动外形数值优化迭代过程中的两个关键技术。基于非均匀有理B样条(NURBS)的自由型面变形(NFFD)技术对几何表示形式具有普适性,距离权函数(DWF)网格变形技术具有计算快速和网格拓扑无关性,两者广泛应用于曲面优化。基于NFFD技术改进了反求参数的Newton迭代算法,并通过提高物面附近网格刚度改进的距离权函数(IDWF)技术使其适用于更大程度的网格变形。还提出了改进后的参数化和网格变形两种技术并行计算的具体实现算法。结合离散伴随方法,使用参数化和网格变形技术,实现了由NACA0012初始翼型到飞翼标准翼型EH1590的反设计;针对某飞翼标模完成了单点全机升阻比优化,升阻比提高约18%。数值结果表明,建立的NFFD和IDWF动网格技术可满足飞翼气动外形优化参数化和快速网格变形的需求。     

基于拐点检测的椭圆弧叶型前后缘评定算法

叶片前后缘的形位对叶片气动性能有着显著影响,且其分割结果也严重影响特征参数的精密计算。现有的叶片前后缘分割算法大多基于拓延算法的实现与改进,但是拓延算法本身尚不能自适应叶型截面尺寸来分割点云,而后续的改进算法在轮廓线误差控制上仍有待加强。针对叶片截面线前后缘的点云精确分割问题,参照椭圆弧叶型的造型设计特点,提出了基于拐点检测的前后缘评定算法。通过对截面线点云旋转、截取、顺时针排序以及拐点检测处理,实现了在高精度测量条件下对叶片前后缘的精确分割。最后设计了对比实验,验证了本文算法可以定性地分割叶片前后缘,并在线轮廓误差上保持了较低水平;论证了在逐点拓延椭圆拟合过程中,从凹性点即开始影响线轮廓误差。     

基于加强模糊聚类的航空行李图像超像素分割

在自助行李托运系统拍摄的行李图像库中检索错误运输的行李时,图像背景会严重影响检索精度。针对该问题提出了一种加强模糊聚类算法（EnFCM）的超像素分割方法,实现了行李目标区域的提取。通过多尺度形态学重建梯度图像,设计了自适应上限尺度的分水岭超像素预分割算法,得到多个独立的超像素区域。对超像素图像进行直方图统计,并结合分水岭分割参数和实际行李图像内容的类别数量进行超像素的加强模糊聚类,得到行李区域。通过多个实际行李图像的分割实验验证了算法的有效性,平均分割精度达到93%,超过多个典型的分割算法。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

飞机蒙皮机器人化制造曲面分片算法研究

为实现飞机曲面机器人加工的自动轨迹规划,研究了基于模型几何特征的飞机曲面分片算法。通过分析飞机构件加工的工艺参数信息,以表面加工允许的最大曲率或最大偏角为阈值,提出基于近似曲率的三角网格模型分片方法。以三角网格中任意面片为起点,沿网格邻接关系向外拓展联接,形成若干近似平面化的模型分片结构,当超过阈值时则停止拓展,从而得到一整片曲面。通过对飞机CAD模型进行分片,发现采用本文提出方法可以保证分片结果的均匀性,为后期加工轨迹自动规划规划提供保障。     

基于FCM聚类的示温漆图像分割算法

根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

Adaptive image segmentation using genetic and hybrid search methods

This paper describes an adaptive approach for the important image processing problem of image segmentation that relies on learning from experience to adapt and improve the segmentation performance. The adaptive image segmentation system incorporates a feedback loop consisting of a machine learning subsystem, an image segmentation algorithm, and an evaluation component which determines segmentation quality. The machine learning component is based on genetic adaptation and uses (separately) a pure genetic algorithm (GA) and a hybrid of GA and hill climbing (HC). When the learning subsystem is based on pure genetics, the corresponding evaluation component is based on a vector of evaluation criteria. For the hybrid case, the system employs a scalar evaluation measure which is a weighted combination of the different criteria. Experimental results for pure genetic and hybrid search methods are presented using a representative database of outdoor TV imagery. The multiobjective optimization demonstrates the ability of the adaptive image segmentation system to provide high quality segmentation results in a minimal number of generations     

基于加权模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。但是这种算法存在着本质上的缺陷,就是仅利用了图像的灰度信息,而没有考虑像素的空间信息,使得其对于实际的含有噪声的图像分割效果不理想。因此,提出了一种新的加权模糊C均值聚类算法,实践证明,该方法可以有效地、实时地把目标从背景中分割出来,并具有较强的鲁棒性。     

民用航空器注册号识别的鲁棒性方法研究

为了提高空管自动化水平并降低运行成本,提出一种基于计算机图像处理技术的民用航空器注册号识别方法.首先将全局阈值分割算法与形态学分割算法结合,实现对航空器图像中注册号的精确定位.然后采用主成分分析法解决注册号倾斜校正问题,并分别针对粘连和非粘连情况的注册号字符进行有效切割.最后利用基于特征提取的模板匹配算法,完成对注册号字符的准确识别.在此基础上,基于MATLAB搭建实验测试平台对上述方法进行仿真验证.实验结果表明,方法能够针对不同角度拍摄的航空器图像快速、准确地识别其注册号,单幅图像识别耗时在0.5 s左右.相比于其他方法,在图像拍摄方面要求较低,有效性与鲁棒性较高,计算速度较快,可以满足实时监控的需求.     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

海陆交界非平稳场景星载ScanSAR扇贝效应抑制方法

扫描式合成孔径雷达(ScanSAR)因不受光线、天气影响,能够提供宽测绘带图像而被广泛应用在海洋监测领域。但ScanSAR图像的扇贝效应(Scalloping)和子带拼接效应(Inter-Scan Banding,ISB)严重地降低图像质量,尤其在海陆相接一类的非平稳场景下,干扰更为严重,影响图像的应用效能。针对上述问题,文章给出了一种基于图像分层和卡尔曼滤波的ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制方法。针对非平稳场景,先进行图像分层处理使其满足线性卡尔曼滤波需求;然后,利用加性二维周期函数对子图层的扇贝效应和子带拼接效应进行建模;再将卡尔曼滤波器应用于条纹抑制;最后,对真实ScanSAR图像数据的有效处理结果验证了算法的有效性。