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用粒子群优化算法重构超二次曲面三维模型

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 13次 | 上传用户：liongliong492

【摘 要】

：

针对在三维重构过程中用L-M(Levenberg-Marquardt)方法求解超二次曲面参数拟合问题的不足,提出了用粒子群优化算法来进行超二次曲面参数拟合的新方法.本文详细阐述了超二次曲面的三维表示特性,L-M算法拟合超二次曲面参数模型的分析,以及用粒子群优化算法拟合超二次曲面参数模型的原理、实现方法和实验结果.用粒子群优化算法对超二次曲面进行参数拟合,克服了L-M方法的缺陷,取了满意的效果.

【作 者】

：

黄芳 樊晓平 罗熊 

【机 构】

：

中南大学信息科学与工程学院

【出 处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2006年05期

【关键词】

：

三维重构 超二次曲面 参数拟合 L—M算法 粒子群优化算法 导向因子 3D reconstruction   superquadrics   parametri 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（69975003）资助,湖南省自然科学基金项目（05JJ40130）资助,中南大学博士论文创新选题基金（030618）资助.

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针对在三维重构过程中用L-M(Levenberg-Marquardt)方法求解超二次曲面参数拟合问题的不足,提出了用粒子群优化算法来进行超二次曲面参数拟合的新方法.本文详细阐述了超二次曲面的三维表示特性,L-M算法拟合超二次曲面参数模型的分析,以及用粒子群优化算法拟合超二次曲面参数模型的原理、实现方法和实验结果.用粒子群优化算法对超二次曲面进行参数拟合,克服了L-M方法的缺陷,取了满意的效果.

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