范菁菁，薛梅蘭

(1.江蘇旅游職業(yè)學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州 225000； 2.深圳市中視典數(shù)字科技有限公司上海分公司，上海 200000)

0 引言

隨著3D打印技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合3D打印的DRR(Digital reconstructed radiograph)模型將在機(jī)械加工、建筑、工程設(shè)計和藝術(shù)設(shè)計等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。采用3D打印技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計，結(jié)合數(shù)字化的圖像處理技術(shù)，提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的質(zhì)量，建立基于3D打印技術(shù)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型，提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的三維表達(dá)能力[1]。產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計是建立在對圖形的3D打印圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上的，結(jié)合直接體繪制方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真分析，提取產(chǎn)品商標(biāo)符號3D打印圖像的結(jié)構(gòu)相似度特征，通過計算機(jī)建模軟件進(jìn)行圖像三維重構(gòu)建模，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計[2]。對此，提出一種基于3D打印機(jī)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型，結(jié)合3D打印特征點(diǎn)的動態(tài)分布情況對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行三維重建設(shè)計，最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試分析，得出有效性結(jié)論。

1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印成像及預(yù)處理

1.1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印的圖像采集

為了實(shí)現(xiàn)三維模型的激光3D打印及產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計，首先采用3D打印技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號的圖像采樣，圖像序列采樣的長度為n，輸出的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維圖像識別的初始標(biāo)簽數(shù)據(jù)為P(1)=[1-L-1]m-1，根據(jù)模型的尺寸，得到3D打印的像素強(qiáng)度為：

(1)

(2)

上式表示整個產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像序列的像素幀差，得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印邊緣輪廓的主方向特征分量為：

(3)

(4)

(5)

式中n=1，2，…，T表示產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形特征采樣點(diǎn)，產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形特征點(diǎn)是由圖像的邊緣輪廓的主特征值量決定的，根據(jù)上述分析實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印的圖像采集[4]。

1.2 產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測

I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))，

(6)

式中：A表示采集的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的分塊像素集；t(x)為產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的最大本征值；J(x)t(x)表示3D打印的圖像像素強(qiáng)度。采用幀掃描技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性設(shè)計，得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形三維特征重建輪廓區(qū)域分布估計值為：

(7)

g(x，y)=f(x，y)+ε(x，y)，

(8)

式中：f(x，y)、g(x，y)、ε(x，y)分別代表高亮區(qū)域中產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的三維特征重建結(jié)果，假設(shè)前l(fā)個產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的幾何特征向量e1，e2，…，el采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法，得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形3D打印特征點(diǎn)信息分布為：

(9)

2 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型優(yōu)化

2.1 3D打印特征點(diǎn)的三維重構(gòu)

(10)

產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維鄰域幀強(qiáng)度為：

(11)

式中：Lxx(x，σ)是幀掃描的時間間隔，確定3D打印輸出的優(yōu)先級系數(shù)，進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印圖像的三維重構(gòu)處理[8]，構(gòu)造互相位普函數(shù)(Cross-phase spectrum fuction)為：

(12)

利用待打印兩幅產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的HOG特征進(jìn)行空間結(jié)構(gòu)重組，分形系數(shù)設(shè)定為Km，空間分布像素級s，得到商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像打印的層級匹配窗口為：

SPEC(t，f)=|STFT(t，f)|2。

(13)

以參考點(diǎn)為中心，建立一個長寬2l倍的仿射不變域進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的特征分解，在模板窗口中進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的紋理自動分割處理，構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的紋理和顏色特征分布子空間模型為：

(14)

通過符號性藝術(shù)像素集構(gòu)建，得到參考圖像和待配準(zhǔn)圖像的參考點(diǎn)，對商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像進(jìn)行打印修正和三維重構(gòu)。

2.2 三維設(shè)計輸出

采用相關(guān)濾波跟蹤算法得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)成像的中心像素點(diǎn)，通過樣本訓(xùn)練出濾波器模板進(jìn)行統(tǒng)一圖像劃分，獲得產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的邊緣輪廓特征分量為：

R(x，y)=ax2+by2+cxy+dx+ey+f，

(15)

其中：

(16)

它表示參考圖像和待打印激光圖像的形狀分布中心距，對于輸入產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像進(jìn)行幀點(diǎn)標(biāo)定，以旋轉(zhuǎn)不變的方式提取產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)特征信息并進(jìn)行分形處理，對于輸入為n×m大小的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像，其幾何三維特征分布描述如式(17)：

index=(blockinex)*(blocksize)+(threadindex)。

(17)

u=(index.x/imageW)*2-1，

(18)

v=(index.y/imageH)*2-1，

(19)

式中imageW與imageH代表待打印的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的分辨率和像素強(qiáng)度，結(jié)合圖像的寬度與高度，得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的主成分分量為：

Rayi=eyeRay.o+eyeRay.d*t。

(20)

從lmax級匹配窗口開始計算打印圖像的局部誤差，對采集的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行紋理自動分割處理，得到圖像分割的迭代方程為：：

(21)

式中nc和nr分別表示產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像3D打印采樣點(diǎn)總數(shù)和分塊數(shù)目根據(jù)區(qū)域分形結(jié)果進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的特征優(yōu)化，采用大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，計算lmax-1級別的待匹配窗口的信息參量，得到特征匹配點(diǎn)對的圖像窗口層級：

(22)

式中Gij(x，y)為參考點(diǎn)窗口和待匹配窗口的關(guān)聯(lián)維，根據(jù)區(qū)域分形結(jié)果進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的特征優(yōu)化和特征融合處理，計算3D打印的幀頻率記為：

(23)

設(shè)定一個移動窗口，對訓(xùn)練集中的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行補(bǔ)充采樣，結(jié)合分布灰度直方圖進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的仿射不變區(qū)域檢索，輸出產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計圖像F，由式(24)表示：

(24)

為獲得最好的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計結(jié)果，構(gòu)造解釋數(shù)據(jù)，根據(jù)Taubin平滑參數(shù)σ進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的局部細(xì)節(jié)修正，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的視覺重構(gòu)和三維仿真設(shè)計。

3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了測試該方法在實(shí)現(xiàn)3D打印產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)采用Visual C++2012進(jìn)行算法程序開發(fā)設(shè)計，實(shí)驗(yàn)中對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)信息采樣的時間為12 s，3D打印圖像信息寫入的速率為200 kBps/s，對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的D/A特征采樣率為10 s，圖像的分辨率為400×400，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行3D打印產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計，得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計的3D打印輸出如圖1所示。

以圖1給出的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維圖形為研究對象，進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)的符號優(yōu)化設(shè)計，采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測，構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的3D 打印特征點(diǎn)三維重構(gòu)模型，得到設(shè)計結(jié)果如圖2所示。

分析圖2結(jié)果得知，采用該方法進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形設(shè)計，3D打印的效果較好，測試不同方法商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計的特征配準(zhǔn)性和時間開銷，得到對比結(jié)果見表1，分析仿真結(jié)果得知，改進(jìn)方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)設(shè)計的特征性較高，性能優(yōu)越。

(a)100像素點(diǎn)

(b)200個像素點(diǎn)圖1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計的3D打印輸出

圖2 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形設(shè)計結(jié)果

設(shè)計對象模型算法時間開銷/s特征配準(zhǔn)精度/%設(shè)計對象模型1本文方法1.45399.88傳統(tǒng)算法2.56486.34設(shè)計對象模型2本文方法1.12198.65傳統(tǒng)算法2.45491.12

4 結(jié)語

建立基于3D打印技術(shù)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型，提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的三維表達(dá)能力，提出一種基于3D打印機(jī)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果得知：

1)采用幀掃描技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形采集，采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測，得到檢測時間開銷約為1.453 s，說明了本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)高效特征點(diǎn)的高效檢測。

2)構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的3D打印特征點(diǎn)三維重構(gòu)模型，結(jié)合分布灰度直方圖進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的仿射不變區(qū)域檢索，結(jié)合3D打印特征點(diǎn)的動態(tài)分布情況對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行三維重建設(shè)計。由此，采用該方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計后，效果較好。

3)實(shí)驗(yàn)得出本文所提方法的特征點(diǎn)配準(zhǔn)精度高達(dá)99.88%，充分說明了該方法的3D打印效果較佳，提高了產(chǎn)品商標(biāo)符號設(shè)計的藝術(shù)性。