江西省自然科学基金(0611063)
- 作品数：10 被引量：20H指数：3
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- 基于多尺度特征点识别与局部谱特征的离散数据匹配被引量：1
- 2009年
- 为了实现部分重叠且不同视角的测量数据配准,提出多尺度特征点检测算法,可以从大量的原始数据中提取少量特征点。该算法包括离散曲率计算、双边滤波和特征点计算等步骤,特征点个数可以由尺度参数粗略控制。提出局部形状谱描述器来描述每个特征点的局部形状特性,首先利用局域点的距离和曲率信息构造关系矩阵,然后通过计算关系矩阵的特征值来构造谱描述器,利用该描述器可以方便地计算不同点集中各个特征点的对应关系,进而实现两个数据点集的配准。通过实例验证了该算法有较好的抗噪性和运行速度。
- 吴维勇王英惠
- 关键词：多尺度特征点数据配准离散数据
- 逆向工程中基于小波和曲率图像的离散数据配准
- 2010年
- 提出了基于小波和曲率图像的数据配准算法,用于逆向工程中不同视角测量数据的配准。对原始数据不需要进行预处理,该算法可直接操纵原始数据,并自动检测不同视角数据集的公共重叠部分,进行快速配准。首先采用局部Bezier曲面拟合方法计算测量数据的离散曲率,然后采用主元分析方法对数据进行采样,构造曲率图像。利用小波分析对曲率图像进行匹配后,可求得原数据集的公共重叠数据。在此基础上利用单位四元数法可求得空间旋转和平移矩阵,实现原始数据配准。运行实例证明了此算法的有效性。
- 王英惠吴维勇
- 关键词：离散曲率图像配准数据配准小波
- 基于Open CASCADE的点云数据的研究与实现被引量：7
- 2010年
- 研究了基于几何内核Open CASCADE的三维建模平台的研究,通过Open CASCADE类库的建模、布尔操作、可视化系统的特性以及与Visual C++的有效结合,针对点云数据的加载进行图形的空间变换,从而实现图形的平移、缩放、旋转。
- 丁伟冯飞吴维勇
- 关键词：OPENCASCADE点云数据
- 几何特征在点云配准中的应用被引量：2
- 2010年
- 提出一种基于几何特征的三维数据配准算法。该算法针对点云中各点pi的k邻近点Nbhd(pi)构造三棱锥体,将三棱锥体各侧棱pivj(j=1,2,…,和其中轴线pio的夹角记作θji,所有夹角按照右手系来依次形成夹角序列(θ1iθ2i…)作为三棱锥的几何特征。通过比较三棱锥体的几何特征来确定有效点对。算法实现时,首先对初始数据通过抽取有效点对,建立名义上的对应关系,然后采用四元组法求得坐标变换的旋转和平移矩阵,实现数据配准。
- 李兴南吴维勇魏启明
- 关键词：配准
- 基于小波的多分辨率数据配准算法
- 利用小波分析的多分辨率特性与ICP算法相结合,提出了多分辨率数据配准算法,实现不同视角测量数据的快速配准。首先对数据点进行三角网格划分,并进行多层小波分解。对最低层网格计算离散曲率,搜索曲率最接近的点对儿进行迭代配准,在...
- 吴维勇王英惠
- 关键词：小波多分辨率迭代最近点数据配准
- 文献传递
- 基于局部细分曲面拟合的散乱数据孔洞修补算法被引量：4
- 2009年
- 在逆向工程应用中,对于带有孔洞的散乱测量数据,给出了孔洞自动识别算法,通过提取孔洞邻域的局部数据进行三角网格划分和网格化简,得到带有孔洞的基网格。提出了基网格孔洞三角划分方法进行孔洞填补,在此基础上采用最小二乘方法进行Loop细分曲面拟合得到光滑的细分曲面片。以孔洞边界为基准,给出了细分曲面裁剪算法去除拟合曲面的多余部分,最后得到精确的孔洞填补数据。
- 王英惠吴维勇
- 关键词：LOOP细分最小二乘拟合散乱数据
- 逆向工程中基于小波的数据配准被引量：1
- 2010年
- 利用小波分析的多分辨率特性与迭代最近点算法(ICP)相结合,提出了多分辨率数据配准算法,实现不同视角测量数据的快速配准。首先对数据点进行三角网格划分,并进行多层小波分解。对最低层网格计算离散曲率,在不同网格数据中搜索曲率最接近的点进行迭代配准,在所得变换的基础上,进行小波重构并在较小的范围内重新搜索最接近点并进行迭代配准,重复这一过程直到实现原始数据配准。通过实例证明,该算法具有迭代速度快,抗噪声干扰等特点。
- 吴维勇王英惠
- 关键词：计算机辅助几何设计数据配准小波多分辨率迭代最近点
- 利用CASCADE的交互技术实现点云数据的配准
- 2010年
- 利用CASCADE几何内核的交互技术,通过选择散乱点云图形中的特征点,使用ANN算法查找特征点的邻域点集,再利用二次曲面拟合的方法求得邻域点集的两个主方向和法方向,最后求得坐标变换,把数据统一到一个坐标系下。论文论述了该方法的基本原理以及CASCADE实现的相关技术,并通过实例证明了该方法的有效性。
- 冯飞丁伟吴维勇
- 关键词：交互技术曲率配准CASCADE
- 基于小波分析和神经网络的网络流量预测被引量：4
- 2008年
- 采用小波分析和神经网络工具对分时段网络流量进行预测,比基于顺序流量序列的预测方法具有更高的预测精度。首先将分时段网络流量序列进行小波分解后得到的各子序列分别用神经网络进行训练,然后将各子序列预测结果进行重构作为最终的预测结果。文章最后将不同的小波分解和分解水平的预测结果误差作了比较,指出应根据实际的网络流量序列的变化规律选择合适的小波;小波分解水平不宜过高,以避免重构误差的累加。
- 高光勇吴维勇邓安远
- 关键词：小波分析神经网络
- 逆向工程中基于小波优化的数据配准算法
- 2009年
- 为了实现在逆向工程中不同视角下自由形体测量数据的快速配准,将小波分析和最优化技术相结合,给出了分层优化算法。利用小波分析的多分辨率分析特性提高优化迭代速度。首先对不同视角下的数据集进行三角划分,然后利用双正交提升小波对网格进行多层小波分解,从分解的最后一层低频网格开始进行逐层优化配准,随着小波重构过程的进行,配准误差逐渐减小。同时,小波分析具有去除噪声的功效,所以该算法具有抗噪声干扰的特点。文中用实例证明了算法的有效性。
- 吴维勇王英惠
- 关键词：数据配准小波分析提升小波
