基于EMD的复杂几何模型处理方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202261
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

There are many complicated geometry models with abundant geometry details and features in artwork manufacture, architecture and decoration, movie and animation, and so on. The researches and applications of them bring some challenges and difficulties to digital geometry processing. This project will start from the powerful tool for processing non-sationary signals- - -EMD(Empirical mode decomposition), and do some research on several problems brought by extending the 1D EMD therory to 3D geometry surfaces, such as the definition of IMF of 3D geometry signals, interploation and approximation by thin plate splines on manifold, EMD algorithm of 3D geometry signals, the evaluation standard of decompostion by EMD, and so on. It's aim is to build the theory and algorithm about EMD of 3D geometry signals for arbitrary complicated geometry models. And then, according to the multiscale adptive decomposition of EMD, the project intends to do some research on the multiscale technique based on EMD for denoisiong complicated geometry models in order to improve the denoising results; the project also intends to do some research on the multiscale adptive enhancement technique based on EMD in order to solve the large distortion problem during feature enhancement of complicated geometry models; Besides, the projects intends to do some research on the fast editing and deformation techniques based on EMD in order to get a good tradeoff on the efficiency and quality when editing and deformation of complicated geometry models. Finally, this project will get a series of theories and techniques based on EMD for processing complicated geometry models, which will provide some basises for the perfection of the research of digitial geomety processing.
在艺术品制造、建筑装饰、影视动画等领域中,存在大量具有丰富几何细节特征的复杂几何模型,它们的研究与应用为数字几何处理带来了困难和挑战。本项目拟从处理非平稳信号的有效工具- - EMD出发,针对将经典一维EMD理论推广到三维几何曲面上存在的基本问题,诸如三维几何信号IMF的定义、流形薄板样条插值与逼近、三维几何信号的EMD方法、分解准确性的评价标准等进行研究,以建立能够处理任意复杂几何模型的EMD理论和方法。在此基础上,通过EMD的多尺度自适应分解特性,研究保特征的多尺度平滑去噪方法,提高复杂几何模型平滑去噪的质量;研究基于EMD的多尺度自适应增强方法,解决复杂几何模型特征增强中出现的大尺度变形问题;研究基于EMD的快速编辑变形技术,使得复杂几何模型在编辑变形过程中能较好的兼顾变形质量和效率。最终形成一套比较完整的基于EMD的复杂几何模型的处理理论和方法,为数字几何处理研究的完善提供依据。

结项摘要

EMD(经验模态分解)作为处理非线性、非平稳信号的有效工具,在一维和高维欧氏空间中信号的分析和处理领域中具有广泛的应用,因此研究三维几何信号的EMD理论及其在几何模型处理中的应用对解决数字几何中的瓶颈问题具有重要的理论意义和价值。本项目围绕这一主题进行了研究,研究内容包括流形上数据的插值和逼近,三维几何信号EMD的计算方法,EMD在光顺去噪、特征增强、细节编辑领域中的应用等。本项目目前已获得的主要进展包括:提出了基于流形上Laplacian算子的插值和逼近的方法,能够处理任意亏格和任意边界的流形数据;提出了以特征为中心的EMD方法,可以得到信号的特征为中心的多尺度分解表示,能够进行光顺去噪、细节传输等应用;提出了基于空间填充曲线的高效的EMD计算方法,并通过一维Hilbert变换和曲面上的Riesz变换生成几何信号的瞬时振幅、瞬时频率等信息,能够进行特征增强、细节编辑等应用;通过建立向量值函数的筛分停止准则进行整体筛分,得到了向量值函数的EMD方法。此外,本项目还针对二维EMD和边保护的多尺度分解以及图形图像等数据的分析和处理技术在电力系统中的应用进行了研究,以进一步将本项目的研究成果应用到实际问题中。本项目迄今在国内外刊物上发表学术论文12篇,发表论文的期刊包括Computer Aided Geometric Design、Graphical Models、Visual Computer等国际著名期刊,同时申请发明专利1项,培养硕士研究生4名。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
改进的FCM半监督聚类算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭新辰;樊秀玲;郗仙田;韩啸
  • 通讯作者:
    韩啸
Efficient EMD and Hilbert spectra computation for 3D geometry processing and analysis via space-filling curve
通过空间填充曲线进行 3D 几何处理和分析的高效 EMD 和希尔伯特谱计算
  • DOI:
    10.1007/s00371-015-1100-4
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    The Visual Computer
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaochao Wang;Jianping Hu;Dongbo Zhang;Hong Qin
  • 通讯作者:
    Hong Qin
Least-Square Images for Edge-preserving Smoothing
用于边缘保留平滑的最小二乘图像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Computational Visual Media
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Xiuping Liu;Jianmin Wang;Tongrang Fan;Jianping Hu
  • 通讯作者:
    Jianping Hu
Improved, feature-centric EMD for 3D surface modeling and processing
改进的、以特征为中心的 EMD,用于 3D 表面建模和处理
  • DOI:
    10.1016/j.gmod.2014.03.006
  • 发表时间:
    2014-09
  • 期刊:
    Graphical Models
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Jianping Hu;Xiaochao Wang;Hong Qin
  • 通讯作者:
    Hong Qin
基于半监督分类方法的变压器故障诊断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    高电压技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭新辰;宋琼;樊秀玲
  • 通讯作者:
    樊秀玲

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其他文献

基于分步编码改进遗传算法的铁路智能选线
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    西南交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李伟;蒲浩;赵海峰;胡建平;孟存喜
  • 通讯作者:
    孟存喜
HIV-1整合酶核心区野生型和F185K突变型活性和溶解性的比较及分子动力学模拟分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王存新;何红秋;胡建平;陈慰祖;刘斌
  • 通讯作者:
    刘斌
基于加权模板转换的复杂山区铁路站址寻优
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    西南交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒲浩;张洪;李伟;胡建平;胡光常
  • 通讯作者:
    胡光常
HIV-1整合酶核心区的同源模建及优化研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    湖北农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘嵬;何红秋;苟小军;胡建平
  • 通讯作者:
    胡建平
基于三维激光扫描技术的高边坡扩挖变形监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    公路
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李关琪;徐帅;胡建平;楼俊丰;赵宇;吕庆
  • 通讯作者:
    吕庆

其他文献

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AI技术路线图

胡建平的其他基金

面向数字几何媒体的数据驱动的HHT研究及应用
  • 批准号:
    61672149
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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