使用matlab 代码对球体同胚表面进行准各向同性采样

人工智能 2023-09-13 10:24:39
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球体同形曲面的准各向同性采样是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重要问题。问题涉及如何在球体表面均匀采样点,以便更好地模拟现实世界的球形物体。

球体同胚表面准各向同性采样的挑战在于球体表面不是平面,而是曲面。因此,在球体表面均匀采样并不像在平面上那么简单。另外,球面的几何特性要求采样过程中需要考虑球面的曲率和各向异性。

为了解决这个问题,研究人员提出了许多不同的算法和技术。常用的方法之一是基于分形理论的采样方法。该方法利用分形几何的特性,通过迭代细分球体表面来实现均匀采样。该方法的优点是可以生成高质量的采样点,但缺点是计算复杂度较高。

另一种常见的方法是基于坐标变换的采样方法。该方法的工作原理是将球体表面上的点映射到更简单的坐标空间(例如二维平面或球面坐标系),然后在该空间中均匀采样。然后通过逆变换将采样点映射回球体表面。该方法的优点是简单、高效,缺点是可能引入一定程度的采样偏差。

除了这些方法之外,还有许多其他方法可用于球体同胚面的准各向同性采样。这些方法包括基于随机化的抽样方法、基于优化的抽样方法和基于统计的抽样方法。每种方法都有其优点和缺点,选择合适的方法取决于具体的应用需求和性能要求。

总而言之,球体同形曲面的准各向同性采样是一个具有挑战性的问题,但在计算机图形和计算机视觉中具有广泛的应用。通过研究和开发各种采样方法,可以更好地模拟和渲染球形物体,从而提高计算机图形学和计算机视觉的应用效果。

核心代码

%% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg

%

% 对给定球体同胚表面进行各向同性采样的函数。

%

% 作者支持: nicolas.douillet (at) free.fr,2017-2020。

%

句法

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z);

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v);

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v, option_random_sampling);

%

描述

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z)

% 生成X、Y、Z坐标的三分号向量/[60*120 3]矩阵

采样球同胚表面的点的百分比定义为

% 函数处理fctn_x、fctn_y 和fctn_z。

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v)

% 生成位于该区域的range_u(1,3)*range_v(1,3)个样本

% [min(u), max(u)] x [min(v) max(v)]=[range_u(1,1), range_u(1,2)] x [range_v(1,1) range_v(1 ,2)]

%

% sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v, option_random_sampling)

% 如果option_random_sampling=1,则随机采样,

% else -option_random_sampling=0 - 采样是均匀的。

%

也可以看看

%

% https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64307-torus-homeomorphic-surface-quasi-isotropic-sampling?s_tid=prof_contriblnk torus_homeo_sfc_isotropic_splg|

% https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69212-geoid 大地水准面|

% https://fr.mathworks.com/help/matlab/ref/rand.html 兰特|

% https://fr.mathworks.com/help/matlab/ref/mesh.html 网格|

% https://fr.mathworks.com/help/matlab/ref/trimesh.html 修剪网格

%

%%输入参数

%

% - fctn_x : x 方向的函数句柄,在球坐标中,假设向量和矩阵重载。

%

% - fctn_y : y 方向的函数句柄,在球坐标中,假设向量和矩阵重载。

%

% - fctn_z : z 方向的函数句柄,在球坐标中,假设向量和矩阵重载。

%

% - range_u : 双实数行向量,u 类型的参数向量: [min(u), max(u), nb_samples_u]。

%

% - range_v : 实数行向量double,v 类型的参数向量: [min(v), max(v), nb_samples_v]。

%

% - option_random_sampling : 逻辑,*true (1) /false (0)。

%

%%输出参数

%

% [| | |]

% - M=[X Y Z],实数矩阵双精度,点集。大小(M)=[nb_samples_u * nb_samples_v 3]。

% [| | |]

%

% - u : double实矩阵,u方向的采样矩阵/网格。大小(u)=[nb_samples_u,nb_samples_v]。

%

% - v : double实矩阵,v方向的采样矩阵/网格。大小(v)=[nb_samples_u,nb_samples_v]。

%

% [ | | | ]

% - T=[i1 i2 i3],正整数矩阵double,三角剖分。大小(T)=[nb_triangles,3]。

% [ | | | ]

%

% 其中nb_triangles=nb_samples_u*(nb_samples_v-2)。

% T 仅在option_random_sampling=false/0 的情况下相关。

%

%% 示例#1

% 各向同性随机抽样

fctn_x=@(u,v)sin(u).*cos(v);

fctn_y=@(u,v)sin(u).*sin(v);

fctn_z=@(u,v)cos(u);

范围_u=[0 pi 20]; % 球体的纬度角

range_v=[0 2*pi 40]; % 球体的经度角

[M1, u1, v1]=sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v);

数字;

plot3(M1(:1), M1(:2), M1(:3), 'b.'), 等等;

轴相等、轴方、轴紧;

颜色图([0 0 1]);

%%示例#2

% 各向同性定期采样

[M2, u2, v2, T]=sphere_homeo_sfc_isotropic_splg(fctn_x, fctn_y, fctn_z, range_u, range_v, 0);

TRI=三角测量(T, M2(:1), M2(:2), M2(:3));

数字;

修剪网格(TRI),坚持;

轴相等、轴方、轴紧;

颜色图([0 0 1]);

球体同胚表面准各向同性采样附matlab代码_路径规划

球体同胚表面准各向同性采样附matlab代码_布局优化_02

参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

010- 1010

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

010- 1010

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

the end
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