基于粒子群优化的NURBS曲线求交算法

粒子群优化(PSO)是一种新的基于群体智能的全局搜索算法.将粒子群优化算法引入到NURBS曲线求交中,提出了基于PSO的NURBS曲线求交算法,将NURBS曲线求交问题转化为一个优化问题,通过PSO算法求解该优化问题,得到NURBS曲线求交的结果.通过实验验证了算法的可行性和有效性.算法易于计算机实现,计算精度高,非常适合于CAD/CAM中NURBS曲线的求交.

基于Ferguson曲面插值的图像缩放方法

图像缩放是数字图像处理中经常遇到的问题,可通过对图像插值来实现.在常用的插值方法中,邻近点插值方法和双线性插值方法都不能保证插值处导数值连续,因而有些情况下无法满足实际需要.三次样条插值方法可以达到2连续,因而具有较好的图像效果,但计算速度较慢.本文提出了一种利用Ferguson双三次曲面插值进行图像缩放的算法,该方法的连续阶比邻近点插值和双线性插值高,同时,计算速度比三次样条插值快.