三维网格模型增量式聚类检索

针对大规模三维网格模型库中的形状检索问题,提出了基于增量式聚类的三维形状描述和检索方法。首先根据三维模型的曲率分布直方图提取特征点得到特征向量;然后根据特征向量描述建立模型库的关键词词典;在特征匹配阶段基于增量聚类方法判断目标模型的特征向量是否属于某一个关键词,并根据增量聚类的结果更新检索关键词词典;最后匹配特征向量检索模型库中与目标模型形状相同和相近的三维网格模型。相关实验结果证明了该方法快速有效,具有较高的准确性。

三维网格分割的错分评价准则

提出一种新的、基于面片错分率和面积错分率的三维网格模型分割定量评价准则.定量评价是精确衡量分割效果、针对特定应用选择最有效的分割算法、以及指导新算法研究的重要基础.基于分割质量显著的数据库进行的三维分割评价准则给出的定量评价指标属于模糊的、统计性质的评价,在评价特定类型的分割时,该评价指标的可信较低、精确性较差.本文基于普林斯顿大学数据库中7类385份高质量的手工分割结果,以及7种自动分割算法中分割数目与手工分割数目相近的部分高质量数据,基于面片错分和面积错分两种准则,对7种自动分割算法进行定量了评价.实验证明本文提出的两种错分评价准则具有较高的精度和可信性.

河湖健康评估系统在云南省的应用初探

文中利用河湖健康评估系统,在优选评价指标的基础上,采用分级指标评分方法构建清水河健康评价指标体系。并以2011年的调查数据为基础,从水文水资源、物理结构、水质、水生物等方面,对清水河的健康状况进行初步评价。结果表明:清水河的总体健康状况处于亚健康状况,距离健康状况尚有明显的差距;水质、水文水资源和物理结构、水生物的状况分别是理想状况、亚健康状况和不健康状况。河湖健康评系统在实际应用过程中具有简便、全面、综合、操作性强的特点,可以实现对河流的生态完整性的评价,能够用来对河湖健康进行评估研究。