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基于SOM网络的三次B样条曲线重建
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽建筑工业学院信息网络中心,合肥230022, [2]中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室,合肥230026, [3]安徽建筑工业学院数理系,合肥230022
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目(No.91024027); 安徽省自然科学基金(No.090412057)
中文摘要:

使用散乱点集重建曲线曲面,在逆向工程和计算机视觉中有着广泛的应用。提出基于SOM网络的三次B样条曲线重建算法。给定某一曲线散乱点集和一初始神经网络,优化SOM网络中神经元位置,使网络逼近散乱点和映射散乱点空间特征。用特征点反求三次B样条曲线控制点,利用控制点重建三次B样条曲线。试验结果表明,算法取得的曲线重建效果良好。

英文摘要:

Curve and surface reconstruction based on unorganized data points plays an important role in the fields of reverse engineering and computer vision. This paper presents a new algorithm based on SOM to realize Cubic B-spline reconstruction. A set of unorganized data points and an initial neural network are given. The network can be optimized using the algorithm to make the neurons gradually approach the given unorganized data points and reflects spatial characteristics of unorganized data points. Control points of cubic B-spline curve are reversely calculated using the dominant points. Some experiment results show that the new algorithm is quite effective.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887