计算机辅助设计与图形学学报

计算机辅助设计与图形学学报杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

杂志简介:《计算机辅助设计与图形学学报》杂志经新闻出版总署批准,自1989年创刊,国内刊号为11-2925/TP,是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊,致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:综述、图形算法与技术、虚拟现实与计算机动画、图像与图形的融合、VLSI设计与测试及电子设计自动化

主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国计算机学会
国际刊号:1003-9775
国内刊号:11-2925/TP
全年订价:¥ 1272.00
创刊时间:1989
所属类别:计算机类
发行周期:月刊
发行地区:北京
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.27
复合影响因子:0.89
总发文量:3060
总被引量:28071
H指数:56
引用半衰期:4.1634
立即指数:0.0243
期刊他引率:0.8999
平均引文率:15.4372
  • 基于区域能量函数的快速CBCT图像牙齿分割算法

    作者:钱驾宏; 孙夏; 汤德衍; 陶煜波; 林军; 林海 刊期:2018年第06期

    从锥形束面计算机断层扫描图像中分割出三维牙齿模型对口腔正畸治疗和研究工作十分重要.针对邻接牙、牙周组织模糊等问题,提出一种基于区域能量函数的快速牙齿分割算法.首先通过牙髓种子点和梯度模,筛选拟合得到一条粗略的初始分割曲线;然后根据灰度分布特征确定曲线变化的搜索路径和变化区域,在此区域内构造了一个基于灰度值、梯度模和边界平滑...

  • 基于图形模拟的精细三维注册优化方法

    作者:郑杨杨; 李成龙; 钟凡; 秦学英 刊期:2018年第06期

    为了处理不可解析求导的目标函数,并克服传统方法对图形绘制解像度敏感,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模拟求解的三维注册优化方法.以首先定义基于轮廓特征的目标函数,并采用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解;在每次迭代过程中,根据位置与姿态参数特征的不同自适应地调整方向导数计算,并分别采用解析式增量估计和随机采样式估计方法...

  • 基于偏色校正和信息损失约束的沙尘暴降质图像增强算法

    作者:潘海明; 田润; 刘春晓; 龚辰 刊期:2018年第06期

    为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束...

  • 条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法

    作者:李宗民; 徐希云; 刘玉杰; 李华 刊期:2018年第06期

    针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特...

  • 逐次非凸凹过程学习图匹配

    作者:曾少锋; 李玉鑑; 刘兆英 刊期:2018年第06期

    针对传统学习图匹配在抗形变和抗噪声方面性能不够稳定的问题,提出一种有监督的逐次非凸凹过程学习图匹配方法.首先通过逐次非凸凹过程(GNCCP)求解一系列二次分配问题以估计训练目标函数的上界,并采用Bundle方法对上界进行优化,完成图匹配模型的训练;其次,使用GNCCP对图匹配模型进行求解,获得匹配结果.在CMU的House/Hotel数据集以及3个具有旋...

  • 基于Retinex增强的单幅LDR图像生成HDR图像方法

    作者:张淑芳; 刘孟娅; 韩泽欣; 郭志鹏 刊期:2018年第06期

    针对目前生成高动态范围(HDR)图像的方法对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种基于Retinex增强的单幅低动态范围(LDR)图像生成HDR图像方法.首先基于Retinex方法将单幅LDR图像映射生成多幅不同曝光的图像,然后结合图像的对比度、饱和度等4个测量因子计算各幅图像的权重,最后利用金字塔分解来融合生成HDR图像.在多幅图像上的实...

  • 基于OD数据的群体行为可视分析

    作者:黄文达; 陶煜波; 屈珂; 林海 刊期:2018年第06期

    针对已有的公共自行车群体租车行为研究仅在站点尺度上进行分析,存在分析不完备等问题,提出了从城市—区域—站点的多尺度群体租车行为交互分析系统.首先,基于租/还站点和时间的一致性,从公共自行车数据中提取租车群体;然后结合站点的地理位置和群体租车行为的相似性,利用改进的迭代双聚类算法生成区域;再设计日历图、流量散点图和群体行为分布...

  • 邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法

    作者:杨永涛; 张坤; 黄国言; 吴培良 刊期:2018年第06期

    为了提升三维点云数据离群点的检测能力,提高检测方法的适应性,解决针对密度分布变化大的点云数据离群点检测效果不佳的问题,提出一种基于邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法.该方法充分考虑获取的点云数据的密度差异,将点云的密度特征引入离群点判定阈值的计算.首先利用直通滤波提取目标点云数据,检测并移除无效点;然后分...

  • 基于单幅RGB-D扫描数据的室内场景解析

    作者:孙瑜亮; 缪永伟; 于莉洁; Renato; Pajarola 刊期:2018年第06期

    随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点...

  • 项目管理中任务时间进度不确定性可视化

    作者:路强; 毛龙龙; 柴秉捷; 谭剑波 刊期:2018年第06期

    项目管理中对任务时间进度不确定性的处理是至关重要的.针对现有项目管理软件不能直观地展现项目任务时间进度不确定性和人员协作的问题,提出使用不确定性字形结合时间线法表示任务时间进度不确定性的可视化方法.首先总结项目任务进度不确定性特点,对影响项目进度的不确定性因素进行详细定义,建立项目进度不确定性模型;然后使用时间线法可视化项...

  • 曲率线驱动的B样条曲面交互编辑

    作者:郑荟莹; 伯彭波 刊期:2018年第06期

    为了使曲面的曲率线分布更加整齐,以用户绘制的曲线作为目标曲率线优化曲面的形状,提出一种曲率线驱动的交互式B样条曲面形状编辑方法.首先通过绘制生成用户期望的曲率线走向;然后以用户期望的曲率线走向作为曲面形状修改的目标;最后通过优化极小化目标函数实现对曲面形状的编辑.通过几个B样条曲面模型,展示了该方法的有效性.

  • 基于空间区域功能划分的人群移动模式可视分析

    作者:孙国道; 柳芬; 蒋莉; 梁荣华 刊期:2018年第06期

    随着城市发展和城市人口密集化趋势的愈加明显,大量人群移动造成的交通拥堵、空气污染等城市问题日益突出;为了直观、有效地分析人群移动现象和理解背后的语义信息,提出了一可视分析方法,通过整合道路卡口数据和城市POI数据,采用改进后的DBSCAN算法将区域进行功能相似性划分以增强移动模式背后的意图,从而挖掘人群移动在数值和语义上的模式.进一...

  • 基于方差过滤的改进多通路Metropolis光线传输算法

    作者:贺怀清; 贾洁; 刘浩翰 刊期:2018年第06期

    为了解决多通路Metropolis光线传输算法启动偏差的问题,使其快速从任意分布到达稳定分布,提出一种方差过滤的改进算法.首先存储预采样阶段得到的高贡献样本;其次对样本进行方差判断;最后保留贡献高且方差小的一定数量的样本作为种子样本进入正式采样.采用不同算法在不同场景下进行实验,结果表明,在直接光照和混合光照的场景下,该算法可以更快的...

  • 多维数据的不确定性可视相关分析

    作者:张怡; 熊朝阳; 张加万 刊期:2018年第06期

    基于不确定性的相关关系和原始数据的相关关系作为2种相关关系具有一定的联系与区别.为了找出不确定性相关关系并有效地对比这2种关系的异同,发现可能产生额外不确定性的数据特征,提出了一套分析框架和交互系统.首先进行聚类分析,并根据聚类结果得到分组;然后根据不确定性定量方法计算得到的每组不确定性数据来构建不确定性数据集,并进行相关分...

  • 基于时空特征的车辆加油行为可视化分析

    作者:赵凡; 蒋同海; 周喜; 程力 刊期:2018年第06期

    通过分析区域内车辆加油的大数据,研究车辆加油的普遍行为模式,调查可能的异常行为.为此,以覆盖新疆维吾尔自治区的车辆加油数据为基础,设计了一个交互式可视分析系统.首先通过抽取相关数据集的基础特征,得出加油站、汽车、驾驶员3类实体之间的关系;然后使用多种可视化经典视图并加以组合;此外,在部分视图上增加了一些额外的图形元素,以在具体应...