一种基于离散Voronoi图的手写体文字细化方法

基于一般图形Voronoi图的离散构造法,提出了一种新的文字图像细化算法。该方法首先对文字图像进行水平扫描和垂直扫描,通过游程匹配记录下所有端点游程,并对端点游程进行处理,接着计算文字图像的边界,在计算边界的同时根据端点游程划分出生成元。最后基于一般图形Voronoi图的离散构造法生成文字图像内部的Voronoi边,从而得到文字图像骨架。该方法直接从图像的边界入手,解决了当前已有算法从图像边界近似多边形入手的问题。该方法速度较快,尤其在大篇幅文字图像的细化速度方面具有显著优势,且简单易行,可以较精确地获取文字图像的骨架。

Voronoi图的性质及离散构造综述

本文给出Voronoi图的背景和定义以及应用概述,在介绍传统算法的基础上,介绍扩展Voronoi图的离散构造算法,即直接从离散的生成元点出发,而不需要考虑生成元的具体形状,避免了对Voronoi边的形状的计算,对使用计算机算法提供了有效依据。

线段加权Voronoi图的离散生成算法的研究与实现

线段加权Voronoi图是对普通Voronoi图在生成元以及权重两方面加以推广而产生的。给出用离散的方法来生成线段加权Voronoi图,无须复杂计算,容易实现。另外利用其解决绿化问题,会达到良好的划分及可视效果。

加权Voronoi图的离散生成

加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着广泛的应用。给出了一种新的构建加权Voronoi图的离散生成法。此方法无需复杂的计算,容易实现。

线段障碍Voronoi图的离散生成

Voronoi图是以两点间线段的长度作为距离 ,对平面的一种分割。然而 ,在地理环境中 ,存在着许多自然的或人为的障碍 ,使得从一点到另一点不能直线到达。为了扩大Voronoi图的应用领域 ,本文对传统的Voronoi图进行扩充 ,给出了障碍Voronoi图的定义、性质 。

关于一般图形Voronoi图的离散构造法的研究

生成元为任意图形的一般图形Voronoi图 ,由于其生成元的任意性 ,使得构造一般图形Voronoi图的算法均比较复杂。本文给出了在生成元边界上选取母点 ,利用点为生成元的Voronoi图的离散画法进行构造 ,从而得到一般图形Voronoi图的离散构造法。与其它算法相比 ,该算法的实现与生成元的形状无关 ,无需复杂计算 ,无需考虑误差控制 ,因而更加实用 ,效率也更高。实验结果表明 ,该算法简单 。

基于Voronoi图和离散微粒群优化算法的UCAV攻击轨迹决策

根据UCAV可发射区简化模型,提出了UCAV攻击轨迹决策问题。提出了UCAV攻击轨迹决策的分层设计方法,并将其转化为优化问题。首先根据已知的飞行环境,采用Voronoi图生成初始轨迹;然后通过建立攻击轨迹约束条件模型、飞行距离模型和威胁模型,以飞行距离和威胁代价为优化目标函数,构建了UCAV攻击轨迹决策模型,并在此基础上提出了一种离散微粒群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法对攻击轨迹决策模型进行求解。仿真结果表明,通过Voronoi图和DPSO算法能够较好地解决UCAV攻击轨迹决策问题,并能够在多约束条件下对目标函数进行组合优化。

粗糙域Voronoi图离散生成算法研究

Voronoi图是计算几何的一个重要分支,粗糙域Voronoi图是Voronoi图概念在复杂生成面上的扩展。提出了粗糙域Voronoi图的概念并利用A*算法计算生成面上点与各母点的最短路径对其进行离散生成。为了降低粗糙域Voronoi图离散生成算法的复杂度,对粗糙域下A*算法估价函数权值与粗糙域粗糙特性的关系进行了深入探索。实验结果表明,A*算法估价函数权值与粗糙域粗糙特性正相关,并以此获得A*算法估价函数的最优权,大大降低了粗糙域Voronoi图离散生成算法的复杂度。

离散平面Voronoi图的光栅图形算法

The data structure and the raster graphics algorithm for producing the Voronoi in discrete plane preseted. Delaunay triangulation can be realized on the basis of the data structure. The algorithm after simply expanded is feasible to the Voronoi diagram with binding conditions, such as with boundery and/or hole.

利用Voronoi图改进离散数据重构曲面算法

本文利用Delaunay三角剖分和Voronoi图的性质,实现了一种对散乱点重构闭合曲面的方法。该方法在搜索策略上进行了改进:首先对输入点进行三角剖分.产生相互独立的四面体,构建一个凸包;然后利用Delaunay三角剖分产生Voronoi图;最后根据Voronoi图的性质,选择包含在形体内部的四面体,提取出边界三角形,完成散乱点边界重构。计算复杂度和Delaunay四面体数量成正比,在自动形状重构时形状边界提取过程的计算复杂度为O(n),算法适用于各种涉及图形重构的工程应用。

快速粗糙域Voronoi图离散生成算法研究

Voronoi图是计算几何的一个重要分支,粗糙域Voronoi图是Voronoi图概念在复杂生成面上的扩展,对其离散生成进行研究有重要的现实意义。粗糙域Voronoi图离散生成一般采用最短路径法,算法的复杂度很高,很难适应宽范围、多母点的粗糙域分隔。为了降低粗糙域Voronoi图离散生成的复杂度,文章提出了加权的广度搜索算法对粗糙域Voronoi图进行离散生成,并利用边界方向直方图分析对粗糙域生成面分隔的有效性进行了验证。实验结果表明,本算法对粗糙域的分隔是有效的、解决了一般算法的空穴问题且大大降低了离散生成算法的复杂度。

基于Voronoi图的空间点事件统计聚类方法

挖掘地理空间数据中点事件聚集模式对于揭示流行疾病、犯罪分布热点区域及城市基础设施空间分布格局等具有重要意义。针对不同形状、密度和大小的显著空间点聚集模式的识别,目前以空间扫描统计为代表的方法虽然可以对空间点聚类的显著性进行统计推断,减少虚假聚类结果,但其主要用于识别球形或椭圆形状的聚簇,对于沿着街道或河道分布的任意形状、不同密度的显著空间点聚簇识别还存在局限。因此,本研究提出一种基于Voronoi图的空间点聚集模式统计挖掘方法。首先,采用Voronoi图来度量空间点分布的聚集性,将空间点聚类问题转化为热点区域探测问题;其次,结合局部Gi*统计量探测统计上显著的空间点聚簇;最后,通过模拟数据和真实犯罪事件数据进行实验与对比分析。结果表明:本方法能够有效探测任意形状的空间点聚类,并对空间点簇的显著性进行统计判别,识别显著的空间点簇,减少随机噪声点的干扰;聚类识别结果优于现有代表性方法,如DBSCAN算法、空间扫描统计方法等。

基于Voronoi图的精细化PFC数值计算方法与应用

由于岩石细观结构决定宏观力学行为,离散元计算结果的准确性取决于数值模型对岩石复杂细观结构的表征程度。为提高离散元数值计算在采矿工程中的适用性,基于Voronoi图提出一种精细化PFC数值计算方法。Voronoi图剖分空间形成的凸多面体具有随机性和多样性,与岩石细观结构具有自相似性;将Voronoi图中点、线、面、体的编号与坐标数据导入PFC,借助PFC内嵌Fish语言将其转化为PFC可识别几何体,基于Voronoi单元提出2种不规则颗粒模型构建方法(VCPM和VBPM),分别模拟完整岩石和破碎岩石;采用Monte-Carlo方法生成服从Weibull分布的伪随机数,表征岩石细观力学参数,实现岩石非均质性模拟,将不规则颗粒周围接触数目定义为Coordination Number(CN),颗粒体积和颗粒CN分别服从Weibull分布和正态分布,实现岩石细观结构复杂性模拟;VCPM模型可准确模拟完整岩石在单轴和三轴抗压条件下的强度特征及峰前硬化、峰后软化、体积剪胀等行为,模拟所得岩石单轴抗压强度221 MPa,弹性模量64 GPa,内聚力和内摩擦角分别为34 MPa和55°,与实验数据具有较高的一致性;高内摩擦角表明VCPM模型内不规则颗粒间的剪切闭锁效应增强,且模拟结果可反映岩石破坏模式随围压增大由劈裂向剪切甚至塑性流动转变的现象;VBPM模型可准确模拟破碎岩石在侧限压缩实验中的压实和承载特征,初始加载阶段,破碎岩石中含大量孔隙,变形曲线斜率小,轴向载荷增加导致孔隙逐渐压实,变形曲线斜率快速升高,应力应变曲线模拟结果与实验结果吻合,由于VBPM模型不规则颗粒间的自由度差异明显,压缩过程中颗粒间的接触力呈现非均匀分布特征。

一般图形Voronoi图的离散生成

由于一般图形形状和位置的任意性,一般图形Voronoi图往往比较复杂,难以将传统的构造法直接应用到一般图形Voronoi图的构造中。本文介绍了一般图形Voronoi图的离散构造法,并给出算法步骤及优势分析。

基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法

传感网络的空洞暴露程度较少,在检测网络覆盖情况时更容易出现误差,影响盲区的检测效果。为此,提出基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法。根据节点分布关系推测无线传感网络覆盖情况,在Voronoi图的指导下排除已覆盖区域,获取具备检测条件的未覆盖无线传感网络空洞。计算网络空洞的暴露程度和节点能量,作为特征样本输入粒子群分离器中,根据分类器的输出结果,实现无线传感网络覆盖盲区检测。仿真结果表明,所提方法不同覆盖盲区数量下的检测时长低于0.2 s、不同节点数量下的检测能耗低于20 J、不同空洞圆心距下的覆盖盲区差异度最高为0.24,证明所提方法具有较好的无线传感网络覆盖盲区检测效果。

基于加权Voronoi图的农村居民点用地适宜性评价及分区管控

随着经济社会的快速发展和城镇化的加快推进,农村人口向城镇集中,造成大量农村宅基地闲置或低效利用,加之宅基地布局散乱、基础设施配套不全,严重影响农村土地利用效率提升和人民生活水平的提高。本文以景泰县为例,在测算农村居民点整治潜力的基础上,应用加权Voronoi图进行农村建设用地适宜性评价和空间热点分析,探究农村居民点布局优化方向与发展的路径策略。结果表明,景泰县农村居民点整治潜力为876.16 hm2,整治潜力较大;农村建设用地适宜性整体较好,但各区域的差异较大,划分为适宜性好、较好、一般、较差、差5个等级;在此基础上将研究区划分为5种农村居民点发展模式区,并针对性地提出管控策略,为更好地开展国土空间规划编制、提高农村土地利用效率,助推乡村振兴提供参考和借鉴。

改进骨架提取的Voronoi图导航中骨架重构算法研究

基于Voronoi图的路径规划算法在复杂环境导航过程中会因环境改变和Voronoi图结构的不变性,使全局路径规划器陷入最短路径搜索“陷阱”,导致导航失败。针对这一问题,提出一种改进骨架提取的Voronoi图导航骨架重构算法。对栅格地图进行预处理,生成全局初始骨架;结合激光雷达观测模型更新代价地图,通过改变代价地图的更新方式辅助骨架重构,实现机器人正确导航。对比实验结果表明,所提算法使骨架重构具有“记忆性”,在保证导航实时性的同时,提升了骨架算法的导航鲁棒性。

关于加权Voronoi图离散构造法的正确性研究

针对加权Voronoi图离散构造法的正确性问题,系统研究了Voronoi图的原始定义和性质,并对照加权Voronoi图的逐点扫描算法,发现离散构造法是一个粗略的算法,在生成具有多个离散区域的加权Voronoi图时,该算法不正确;通过实验也证实了离散构造法的错误。通过分析离散构造法的算法,发现其扩展终止条件有错误,提出了相应的改进算法,保证了算法结果的正确性。

基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法

在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。

一种基于Voronoi图的三维开孔泡沫模型构建方法

开孔泡沫材料是一种可以满足航空航天等高新技术领域实际需求的先进的功能结构一体化材料,在工程实际生产应用方面有较好的发展前景。关于三维开孔泡沫的力学模型研究已经得到了一定的发展,但是在声学方面鲜有研究。提出一种利用Voronoi图构建三维开孔泡沫模型的方法,用于模拟开孔泡沫微结构的几何特性,并定义扰动因子K来衡量微观结构的不规则程度;利用光敏树脂打印技术生成对应的实物模型,并通过力学及声学实验与仿真对生成模型的准确性进行验证。结果表明:生成的带有截面属性的开孔泡沫实体模型可以导入多种有限元软件完成力学、声学等有限元计算,对三维Voronoi开孔泡沫模型的构建提供了思路和方法,对多孔材料的进一步性能研究和生产制备具有借鉴意义。