基于泊松形状信号的网格模型部件分割算法

为了将网格模型分割成若干个有意义的部件,提出了一种基于网格模型结构信号的分割算法.通过构造网格模型对应的体素模型,基于体素模型求解泊松方程得出每个体素对应的泊松形状信号;根据网格模型顶点与体素模型的对应关系,计算出网格模型中每个三角面片对应的泊松形状信号;采用Mean-Shift算法将每个三角面片对应的泊松形状信号进行聚类;最后基于泊松形状信号值,提取网格模型主要部件,并精化分块结果边界,从而达到网格模型部件分割的目的.实验表明,该算法能对具有部件结构特征的实体模型有较好的分割效果、鲁棒、速度快,与物体各个部件刚体变换无关.

任意四边形网格上G1／C2连续B样条曲面的构造

针对经过四边形划分的点云或网格模型,提出了在呈任意拓扑四边形的网格上构造光滑拼接曲面片的算法.首先生成原始模型上的四边形曲线网格,且对每个四边形区域,由边界曲线和内部数据点拟合生成B样条曲面,在得到G0连续的曲面片网格后,采用了一种跨界导矢矫正方法,使相连的两张曲面片在正则边界上保持C2连续,非正则边界上保持近似的G1连续.实验表明,该算法速度快,适用性强,对四边形网格的拓扑结构没有限制;在重建的曲面片具有较好的连续性,同时保持了模型的几何特征,能满足工程实际需要.

融合时空信息的前景／阴影视频分割算法

视频目标分割是视频目标跟踪、统计以及识别的基础.阴影是影响目标分割准确性的重要因素,有效对阴影进行检测与消除可提高视频目标分割的质量.本文提出一种采用状态机对阴影进行建模的方法,通过阴影模型来消除阴影.算法定义背景、阴影以及前景的势函数,利用马尔可夫随机场融合视频序列的时空邻域信息,采用Gibbs 采样算法求解最大后验概率,提高视频目标分割的质量.在不同环境下对本文算法的有效性进行测试,并与其他算法进行比较,结果证明本文算法的有效性.