一种基于DT分割及自适应DCT的图像编码方法

提出了一种结合ＤＴ（Ｄｅｌａｕｎａｙ Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）分割及任意形状自适应ＤＣＴ（ＳＡＤＣＴ）的图像编码方法。使用基于图像内容的ＤＴ分割及ＤＴ内的线性插值来逼近原始图像，然后在每一ＤＴ三角形内使用ＤＣＴ变换来编码逼近误差。模拟结果表明：与传统的ＤＣＴ方法相比。

约束数据域三角剖分算法构建DTM的优化设计与实现

本文在分析现存算法特点的基础上，研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素，提出了优化算法，并进行了详细的程序流程设计。同时以优化算法在公路定线中的应用为例，证明了该算法能更好地处理带线约束、区域约束的构网问题，且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。

结合前沿推进的Delaunay三角化网格生成及应用

采用一种新的混合网格生成方法,生成复杂区域的非结构化网格.结合前沿推进法和Delaunay三角化两种非结构网格生成方法的特点,在边界处采用前沿推进法进行三角形初始网格的生成,在边界区域内部采用Delaunay三角化方法自动生成内部节点.分析表明,该算法简化网格生成过程,能够快速有效地生成非结构化网格.在计算时间以及网格的均匀性方面与其他方法相比具有一定的优势.最后,用混合网格生成方法生成方柱绕流的计算域网格,并运用基于特征线方程的分离算法进行流场计算.

约束数据域的Delaunay三角剖分与修改算法

顾及地形特征线的散点域 (约束数据域 )三角剖分是建立高精度数字地面模型的基础 ,在 GIS、地学分析、计算几何、多分辨率 DTM等领域中有着广泛的应用。本文研究了约束数据域的 Delaunay三角剖分问题 ,简要分析了现存的算法特点并提出了约束数据域的

一种优先考虑特征线的单步建网方法

在无约束数据Delaunay三角网理论的基础上,分析不同算法在处理约束问题时的优缺点,提出一种优先考虑特征线的单步建网方法。该法在三角网扩展过程中首先处理特征线,并综合考虑多条特征线对同一三角形的影响,在备选三角形的边与多条特征线相交时,优先处理影响因素最大的特征线。通过两次"正负区"的判别和坐标范围界定限制备选点的区域,快速搜寻在约束条件下的最优点。实例应用表明,本方法对复杂特征线分布条件具有良好适用性。

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法(MEDDEL),该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法(SMBCP)解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。

指纹匹配算法中采集设备无关性的研究

采集设备无关性即指纹识别系统对不同指纹采集器的适应性。基于指纹识别的网络身份认证将面临各式采集器的终端,为推广基于指纹识别的网络认证方法,指纹识别系统必须解决采集设备无关性。文章对指纹特征模式进行研究,提出了适用多种采集器的匹配算法。该算法采用一种基于细节点集的Delaunay三角化的局部结构来调整2个指纹模式,并根据若干匹配成功的局部结构提取出2个模式的比例,进一步将源自不同指纹采集器的指纹模式统一到同一比例。在3款采集器自建的指纹图像库中,指纹交叉匹配结果验证了算法的有效性。

基于Delaunay三角剖分密度度量的聚类算法

针对K-means聚类算法无法正确识别非凸形状簇的缺陷,提出一种基于Delaunay三角剖分密度度量的聚类方法,利用Delaunay三角剖分图的最近性、邻接性等优良特性来反映数据自身特点并进行密度度量,同时以混沌优化方法实现聚类目标函数的全局优化,达到全局最小解。实验结果证明,基于Delaunay三角剖分密度度量方式的聚类算法能发现任意非凸形状簇。

基于Delaunay三角剖分的印鉴识别算法

针对印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理,引入计算几何中平面点集的三角剖分方法——Delaunay三角剖分方法和基于此的多边形三角剖分方法,并提出一种基于DT网格的印鉴识别方法。通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行DT三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到DT三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整,使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配。经分析该方法可以获得较多的参考点,确保了印鉴旋转、印鉴平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果。

数字地表模型构建方法的对比研究

数字地形模型本质上是地形形状大小和起伏特征的数字描述。数字地表模型的构建有两种常用方法:三角网建模法和规则格网建模法。本文针对潘家田铁矿采用这两种建模方法进行地形表面的构建,并对其应用效果进行对比研究。

自适应图像三角化法的新改进

为了提高图像Delaunay三角形化(Delannay Triangulation,DT)的速度及恢复图像的质量,在文献[1]方法的基础上,对自适应图像Delaunay三角形化的方法进行了结构性的改进.改进后的新方法采用了以三角形、边、顶点为基础的类结构,并以三角形的边描述三角形间的相邻关系.由于每条边本身就是两个相邻三角形的交界,加之类特别适合描述相互关系,使得算法得到较大的简化,运算复杂度也随之减小了.在算法的关键步骤采用双精度计算,提高了网格恢复图像的描述精度.实验结果表明,新方法产生的网格随图像内容自适应变化,在网格生成速度上比文献[1]提高了约1/3,在恢复图像的PSNR(峰值信噪比)上比文献[1]提高约(0.02～0.08)dB.

基于Q_i(x_i,y_i)函数的约束Delaunay三角剖分算法

利用Qi算法的性质,提出了一种基于Qi(xi,yi)函数的约束Delaunay三角剖分算法。经过比较分析,本文提出的算法降低了时间复杂度,提高了执行效率。

约束数据域三角剖分算法优化与应用

本文在分析现有算法特点的基础上，研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素，提出了优化算法，同时以优化算法在公路定线中的应用为例，证明了该算法能很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型，且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。

先边界后方差的改进的Delaunay三角网划分算法

基于Delaunay三角网划分的两个特性:最大最小特性与空外接圆特性,论文构网过程分三步:生成边界,构造内三角网,对边界与内三角网之间的空洞进行处理。具体实现过程:先通过边界点集构造边界,再在已生成的边界内,利用区域生长法思想,以及方差的方法对非边界点集进行插入,来构造内三角网,最后采用等比例划分方法处理边界与边界内三角网之间的空洞。实验表明,改进后,不需要对每次生成的边进行判断是否是边界边,插入的点是否是边界点的处理,避免了复杂构网的过程,并且快速实现了物体表面Delaunay三角网划分的目的。且上述方法简单、快捷,易于实现,经实验证明是行之有效的。

视觉测量系统中一种独立的畸变校正算法

针对视觉测量系统中畸变校正的计算过程复杂、操作调整繁琐等问题,提出一种基于虚拟模板的逐点畸变校正方法。首先基于交比不变性原理、镜头畸变特点和双线性插值法,求解单幅虚拟平面模板内特征光点所对应成像点的理想坐标及其畸变修正量;再通过单幅虚拟模板运行轨迹的小幅度旋转与平移,逐步构成一块包含密集校正光点的虚拟畸变校正模板,为镜头畸变修正提供足够的插值节点;而后采用Delaunay三角剖分(DT)技术,最终在整个像平面内逐点地校正各类镜头畸变,形成包含全部像素点理想坐标及畸变修正量的畸变修正数据表。实验表明,经独立畸变校正的视觉系统,其测点反投位置偏差的标准差达0.015mm、最大值仅0.068mm;本文方法能有效地修正畸变,有助于提高视觉系统的测量精度。

基于Delaunay与多边形三角剖分的印鉴识别算法

研究印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理问题.在研究 Delaunay 三角剖分方法与多边形三角剖分方法的基础上,提出一种基于 DT 网格的印鉴识别方法.该方法通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行 DT 三角划分.用 Delaunay 三角剖分方法对基于线条的细节点集进行三角剖分,对基于多边形的细节点直接进行多边形三角剖分.通过对两种细节点的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照三角剖分的规则相连,得到 DT 三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对,并根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整.实验结果表明该方法可以获得较多的参考点,确保印鉴旋转、印鉴平移等参数计算结果的准确性,有效提高最终的识别效果.