B样条基础解析

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B样条曲线曲面基本理论

B样条曲线曲面基本理论

第七章 B样条曲线曲面基本理论
方法一
第七章 B样条曲线曲面基本理论
重要
方法一
第七章 B样条曲线曲面基本理论
重要
方法一
第七章 B样条曲线曲面基本理论
重要
方法二
第七章 B样条曲线曲面基本理论
重要
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论 2次B样条基函数
第七章 B样条曲线曲面基本理论 3次B样条基函数
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
பைடு நூலகம்
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论
Bezier实现高速列车外形
作业2:
第一部分 自由曲面设计理论
第七章 B样条曲线曲面基本理论

6.4.B样条曲线

6.4.B样条曲线
j =0 n +1
未知新顶点的计算公式:
Pj1 = Pj , 1 Pj = (1 β )Pj 1 + β j Pj , P1 = P , j 1 j
βj = t tj t j + k 1 t j
j = 0,1,L , i k + 1 j = i k + 2,L , i r j = i r + 1,L , n + 1
P (t ) = ∑ Pi N i , k (t )
i=0 n
[t
j
, t j +1 (k 1 ≤ j ≤ n )
]
= =
i= j k j
∑ P N (t )
i i ,k
j
t ti t t Pi N i , k 1 + i + k N i +1, k 1 (t ) ∑ t t t i + k t i +1 i = j k +1 i + k 1 i
T 1 = [t 0 , t1 ,L , t i , t , t i +1 ,L , t n + k ]
这个新的节点矢量 T 1 决定了一组新的B样条基
N i1,k (t ) i = 0,1,L , n + 1
原B样条曲线可以用这组新 B样条基与未知新顶点 Pi1 表示出:
P(t ) = ∑ Pj1 N 1,k (t ) j
曲线如表示成三次Bezier曲线,则其控制顶点为:
2 Pj[1] (t j ) Pj[1]1 (t j ) Pj[1]1 (t j +1 ) Pj[2 ] (t j +1 )
如图6.4.7所示
图6.4.7 四阶B样条曲线转化成Bezier曲线

B-样条曲线.PPT

B-样条曲线.PPT

tik t tik ti1
Ni1,k (t),i
0,1,..., n
ti ti
2021/4/1
ti+1
t
ti+1
t
ti+1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
t
ti+k-1 ti+k-1 ti+k-1
ti+k
ti+k
7
基函数的影响范围
[t0,t1] [t1,t2] [t2,t3] [t3,t4] [t4,t5]
Ni,k(t)的支撑区间为:[ti,ti+k]
Ni1,2 (t)
ti3 t ti3 ti1
( t ti1 ti2 ti1
Ni1,1(t)
ti3 t ti3 ti2
N i 2,1 (t ))
ti3 t ti3 t ti3 ti1 ti3 ti2
2021/4/1
19
t ti t ti
ti2 ti ti1 ti
Ni,3 (t )
t ti ti2 ti
Ni,2 (t)
t ti ti2 ti
( t ti ti1 ti
Ni,1(t)
ti2 t ti2 ti1
N i 1,1 (t ))
t ti t ti ti2 ti ti1 ti
2021/4/1
17
续前页:
当t [ti1,ti2)时:
Ni,2 (t)
Ni
,
的图形
2
P0
P1
t0 t1 t2
ti
Pn tn1 tn2
2021/4/1
15
3阶B-样条基函数
• K=3时的基函数
Ni,3 (t )

第三节 B-样条曲线

第三节  B-样条曲线


0,1,..., n
2019/12/14
6
关于递推定义的系数
N i ,k 1 (t )

t ti tik 1 ti
Ni,k (t)
tik t tik ti1
Ni1,k (t),i
0,1,..., n
ti ti
2019/12/14
ti+1
t
ti+1
t
ti+1
t
i0
Ni,k称为Tn,k上的k阶(k 1次)B样条基函数

Ni,1(t) Ni,k (t)
1 0
t
tik

1
t [ti ,ti1) 其它
ti ti
N i ,k 1 (t )

tik t tik ti1
N i 1,k 1 (t ),i
33
三次均匀B样条曲线(3)
注:Ni,k (t) N0,k (t i)
基函数的平移性
2019/12/14
计算N0,4 (t)
34
三次均匀B样条曲线(4)
则,在[t j ,t j1)(3 j n)上的曲线段为:
j
j
P(t) Pi Ni,4 (t) Pi N0,4 (t i)
2019/12/14
11
1阶B-样条基函数
K=1时的基函数
1 Ni,1(t) 0
t [ti ,ti1) 其它
N i ,1 (t )
N i ,1 (t )的图形
Ni,1(t)在区间ti ,ti1上有定义,称后者为前者的支撑区间。
2019/12/14
12
K=1时定义的曲线示例

B样条曲面构建算法设计与实现

B样条曲面构建算法设计与实现

B样条曲面构建算法设计与实现B样条曲面是一种常用的曲面构建算法,它通过控制点和节点向量来描述曲面的形状,具有良好的局部性和平滑性,被广泛应用于计算机图形学、CAD/CAM系统等领域。

本文将介绍B样条曲面的构建算法设计与实现,包括B样条基函数的计算、曲面的控制点设置、节点向量的确定等关键步骤。

一、B样条基函数的计算B样条曲面的构建首先需要计算B样条基函数,它是描述曲面形状的关键。

B样条基函数的计算采用递归的方法,具体步骤如下:1. 初始化基函数:对于每个控制点Pi和节点向量u,初始化一阶B样条基函数N_i1(u)为:N_i1(u) = {1, 若 u_i <= u < u_i+10, 否则}2. 递归计算高阶基函数:根据一阶基函数递归计算高阶基函数N_ij(u),其中j为基函数的阶数。

递归计算公式如下:N_ij(u) = ((u - u_i) / (u_i+j-1 - u_i)) * N_i,j-1(u) + ((u_i+j - u) / (u_i+j - u_i+1)) * N_i+1,j-1(u)通过递归计算,可以得到所有的B样条基函数,用于曲面的计算和绘制。

二、曲面的控制点设置B样条曲面的形状受控制点的影响,因此需要合理设置控制点来描述所需的曲面形状。

控制点的设置需要考虑曲面的平滑性和细节,通常采用以下几种方式:1. 均匀设置控制点:在曲面的参数空间内均匀设置控制点,以保证曲面的平滑性和形状。

3. 自适应设置控制点:根据曲面的特性和局部形状需求,自适应设置控制点以满足曲面整体的形状和细节。

通过合理设置控制点,可以实现对曲面形状的有效控制和调整。

三、节点向量的确定2. 非均匀节点向量:根据曲面的具体形状需求,非均匀设置节点向量以调整曲面的细节和曲率。

四、B样条曲面的构建与实现在完成B样条基函数的计算、曲面的控制点设置和节点向量的确定后,即可进行B样条曲面的构建与实现。

具体步骤如下:1. 曲面参数化:首先对曲面的参数空间进行参数化,以方便后续的计算和绘制。

B样条

B样条

B样条问题描述在采样系统中,往往是从A/D卡中读取系统的当前状态y,并根据不同时间段的采样值进行处理,其中最简单的处理方式就是显示采样后的波形。

为了简化B样条问题的叙述,后文就以显示波形为例解释B样条的原理。

从数学角度讲,被采样数据和时间的关系可以抽象为被采样系统的输出y和时间t的函数关系:y = f(t)在采样系统中,采样往往是每隔一定时间采样一次,根据香农采样定理,这样的间隔时间只要足够短,就可以获得系统的完整信息,因此这种采样方式是合理的。

关键在于,我们在显示的时候,往往需要显示连续波形,因此必须把两次采样点之间的数据给补齐。

最简单的方法当然是根据采样数据计算出系统输出和时间之间的具体的函数关系,但是这往往是不现实的。

一般情况下,物理系统都是变化的,这种函数关系本来就受环境的影响,而有的系统甚至根本没有可以表达出来的函数关系。

即使系统是稳定的可函数表达的,由于采样时A/D过程是有误差的,也使得不可能根据采样数据是准确的,从而也不可能计算出真实的函数关系。

对于一个采样数据y,他可以表示为:y = y + r = f(t) +r其中r就是采样误差。

由于他的存在,我们根本无法根据f(t i)计算出函数f。

(其中f(t i)是采样点采样获得的函数值)Taylor公式和B样条原理Taylor公式说:一个给定区间上的n+1阶可导且|f(n)(x)|在这个区间上小于一个常数的函数f(x),存在一个n阶多项式,和他在这个区间上的差值在一个给定误差限内,也就是说:存在R n(x),使得| f(x)-R n(x) | < M其中M是一个有限的正实数。

上式等价形式为:f(x) = f(x0) +f(1)(x0) (x -x0)+ ... + f(k)(x0) (x -x0)k /k! +... + f(n)(x0) (x -x0)n /n! + O( (x -x0)(n+1))其中O是数学上的一个符号,表示这个值和x(n+1)的值是在一个常数比例之下,也就是差不多的值。

B样条曲线图片版

B样条曲线图片版

B样条曲线的性质
7. 连续阶性:
曲线在重数为 m 的节点处,连续阶能达到k-1-m 。
连续阶=次数-重数 整条曲线的连续阶能达到次数-重数的最大值
B样条曲线的性质
8. 退化性:
节点矢量中两端节点具有重数k,所rnstein基。 B样条曲线用分段Bezier曲线表示后,各曲线段就具有了相对的独 立性,移动曲线段内的一个控制顶点只影响该曲线段的形状。例 如:T=(0,0,0,0,1,1,1,2,2,2,2)
控制顶点是唯一一组
B样条曲线的性质
2. 凸包性:
k 阶P(t)在区间(ti, ti+1) , k-1<=i<=n 上的部分位于k个点Pi-k+1…,Pi的 凸包内,整条曲线则位于各凸包Ci的并集之内。
每3个控制顶点构成一个凸包
B样条曲线的性质
3. 局部性
k 阶B样条曲线上参数为
的一点P(t)至多与k个控制顶点
B样条曲线的类型
3. 非均匀B样条曲线
任意分布的节点矢量 T=[t0,t1,…,tn+k],只要在数学上成立(节点序 列非递减,两端节点重复度≤k,内节点重复度≤k-1)都可选取。 例如:T=(0,0,2,2,3,5,8,11,16)
B样条曲线的性质
1. 表示唯一性:
给定节点向量、给定控制顶点的k阶B样条曲线表示唯一。
区间 的一个分割 :ax0 x1 xn b
节点
定义于分割上的函数 g(x)满足两条件: k次样条函数
Ø 在[xi,xi1]上, g(x)是x的 k次多项式
Ø g(x)Ck1[a,b]
g(x)在区间 上有直到 k-1阶的连续导数
节点序列上定义的满足一定的连续性的分段函数 连续阶最高

b样条的边界函数 解释说明以及概述

b样条的边界函数 解释说明以及概述

b样条的边界函数解释说明以及概述1. 引言1.1 概述B样条是一种常见且重要的插值和逼近方法,广泛应用于曲线和曲面的建模、图像处理、计算机辅助设计等领域。

在B样条的构造过程中,边界函数起着关键的作用。

边界函数定义了B样条在区域边界处的行为,对于控制曲线或曲面的形状具有重要影响。

本文将深入探讨B样条边界函数及其在曲线和曲面建模中的应用。

我们将介绍B 样条的基本理论,包括其定义与特点,插值方法以及逼近方法。

随后,我们重点解释说明了B样条边界函数的概念,并分析了常见的边界函数类型及其特点。

最后,我们将通过案例分析展示B样条边界函数在实际应用中的选择与调整技巧,并总结回顾本文所涉及到的内容。

1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织:首先,在引言部分(第1节),我们简要介绍了全文内容以及文章目录。

然后,在第2节中,我们详细讨论了B样条的基本理论,包括定义与特点、插值方法以及逼近方法。

接着,在第3节中,我们重点解释了B样条边界函数的概念,并分析了常见的边界函数类型及其特点。

在第4节中,我们通过曲线和曲面建模的应用案例来说明B样条边界函数的实际应用情况。

最后,在第5节中,我们对全文进行总结回顾,并展望未来研究方向。

1.3 目的本文旨在帮助读者深入理解B样条边界函数的概念、特点以及实际应用。

通过对B样条的基本理论和边界函数的详细讲解,读者将能够掌握如何选择和调整B 样条边界函数以满足具体需求。

此外,本文还通过应用案例分析展示了B样条边界函数在曲线和曲面建模中的实际应用价值。

希望读者通过本文能够获得有效信息,并为相关领域的研究和实践提供参考依据。

2. B样条的基本理论2.1 B样条的定义与特点B样条是一种数学曲线或曲面的表示方法,它在计算机图形学和计算机辅助设计领域得到了广泛应用。

B样条由控制点和节点向量确定。

其中,控制点用于确定曲线或曲面上的特定位置,而节点向量则用于定义参数空间中的区间。

B样条具有以下特点:- 局部控制性:B样条在整个参数空间内都具有局部影响力,即通过调整某一个或某几个控制点可以改变局部区域的形状。

B-样条曲线

B-样条曲线

.
31
例:三次均匀B样条曲线(1)
t 参数节点向量Tn,4
i
n4 i0
满足:ti
1
ti
0
(i 0,1,..., n 3), 其上可定义3次均匀B 样条曲线
常令: 1,t00构造三次 B均 样匀 条曲 : 线
n
P(t) PiNi,4(t),t[3,n1] i0
.
32
三次均匀B样条曲线(2)
.
10
B-样条曲线的定义
t n 1个控制点 Pi
n i0
及参数节点向量Tn,k
nk
i i0 (ti ti1)
确定如下的k阶(k 1次)B样条曲线:
n
P(t) Pi Ni,k (t),t [tk1, tn1] 共n-k+2段 i0
B-样条曲线示例
.
11
1阶B-样条基函数
K=1时的基函数
1 0
t
tik
1
t [ti ,ti1) 其它
ti ti
N i ,k 1 (t )
tik t tik ti1
N i 1,k 1 (t ),i
0,1,..., n
.
6
关于递推定义的系数
Ni,k1(t)
t ti tik 1 ti
Ni,k (t)
tik t tik ti1
Ni1,k (t),i
N i k 1 , k ( t ) N i , k 2 , k ( t )N , i , k ( . t ) ..,
Ni,k(t)在每个 [ti,ti 区 k)上间 都是次k数 1的不 多高 项于 式 从而在整个 分参 段数 多轴 项上 式是
.
26

B样条基础

B样条基础

2. B样条定义
设有控制顶点P0,P1,…,Pn,则k阶(k-1次)B样条曲线的数学表达式为:
P(t)
P N
i 0 i
n
i,k
(t)
其中 Ni,k(t)是 k-1次 B样条曲线的基函数,也称B样条分段混合函 数,其中每一个称为B样条。
B样条基函数是一个称为节点矢量的非递减的参数t的序列所决定 的k阶分段多项式,也即为k阶(k-1次)多项式样条。
2. B样条定义
de Boor-Cox(德布尔—考克斯)递推定义:
1 t i t t i 1 N i,1 (t) 0 t t i 或 t t i 1

k=1
约定:
0 0 0
t ti t i k t N i,k (t) N i,k 1 (t) N i 1,k 1 (t), t i k 1 t i t i k t i 1
Bézier Curves
图8-5
Bezier曲线的例子
2. Bernstein基函数的性质
i i t (1 t)ni 0 t 1 中,n为基本 在Bernstein基函数 Bi,n (t) Cn 曲线的次数。由排列组合和导数运算规律可以推导出 Bernstein 基函 数的如下性质:
i 0 i 0
P(1 t) ,
t 0,1
3. Bé zier曲线的性质
(3) 凸包性 由于
B
i 0
n
i,n
(t) 1,
t 0,1 并且
0 B i,n (t) 1 (0 t 1 ,
t 0,1,...n )
说明当t在[0,1]区间变化时,对某一个t值,P(t)是特征多边形各 顶点的加权平均,权因子依次是Bi,n(t)。 在几何图形上,意味着Bezier曲线P(t)在 t 0,1 中各点是控制 点Pi的凸线性组合,即曲线落在Pi构成的凸包之中。

b样条 基函数 matlab

b样条 基函数 matlab

主题:B样条基函数在Matlab中的应用B样条基函数是一种在计算机图形学和数值分析中常用的一种插值函数。

它的特点是光滑且具有局部支撑性,因此在实际应用中具有广泛的用途。

Matlab作为一种常用的科学计算软件,提供了丰富的工具和函数库,使得B样条基函数的计算和应用变得更加便捷。

本文将从B样条基函数的定义、特点和在Matlab中的实现等方面进行介绍和探讨,以期帮助读者更好地理解B样条基函数的原理和在Matlab中的应用方法。

一、B样条基函数的定义B样条基函数是一种分段多项式函数,它由一组基本的多项式函数经过线性组合得到。

B样条基函数的定义一般包括三个重要的部分:节点向量、阶数和参数化方式。

节点向量决定了多项式的分段位置,阶数决定了每段多项式的次数,参数化方式决定了插值的方式和光滑性。

在实际应用中,B样条基函数的定义通常通过递归的方式实现,这也是B样条的一大特点。

通过定义递归的基本函数,再通过线性组合得到更高阶的B样条基函数。

这种定义方式使得B样条基函数具有很好的局部支撑性和光滑性,使得它在曲线和曲面的插值和逼近中具有很好的性能。

二、B样条基函数的特点1. 光滑性:B样条基函数具有良好的光滑性,这意味着在插值或逼近过程中得到的曲线或曲面通常不会出现明显的拐角或不连续的情况。

这对于图形学和数字几何处理来说是非常重要的,因为光滑曲线和曲面能够更好地反映物体的真实形态。

2. 局部支撑性:B样条基函数的另一个重要特点是具有局部支撑性,也就是说每个基函数只在有限的区间内起作用。

这使得B样条在处理大规模数据时具有很好的计算性能,因为只需要计算有限的局部基函数,而不需要对整个曲线或曲面进行计算。

3. 可变性:B样条基函数的阶数和节点向量都是可变的,这意味着可以根据实际需求灵活地调整B样条的性质。

比如可以通过调整节点向量来改变曲线或曲面的形状,也可以通过调整阶数来控制光滑性和逼近精度。

三、B样条基函数在Matlab中的实现在Matlab中,B样条基函数的计算和应用通常依赖于Curve Fitting Toolbox和Spline工具包。

B样条函数一到三次函数详细推导过程

B样条函数一到三次函数详细推导过程

B 样条函数一到三次的详细推导过程已知第k 个关节的1n +个控制点(0,1,2,,)i P i n =L ,可以定义r 次B 样条函数,其可以表示为,0()()ni i r i Q t PN t ==∑这里,()i r N t 为r 次B 样条函数的基函数,可以由以下递推公式得到1,01()0i i i t t t N t +≤≤⎧=⎨⎩其它1,,11,111()=()()i i r i r i r i r i r i i r i t t t tN t N t N t t t t t ++-+-++++--+--B 样条的阶次对轨迹的性能影响比较大,阶次低光顺性不好,阶次高容易引起振荡,因此选择三次B 样条函数,当阶次3r =时,第i 段轨迹可以表示为一次B 样条函数推导2,1,01,0121()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--11,121221[,]()=[,]ii i i ii i i i i i t t t t t t tN t t t t t t t t +++++++-⎧∈⎪-⎪⎨-⎪∈⎪-⎩如果令11i i t t +-=,且将区间都变化为[0,1],在区间[1,2]用1t t =+变换上式,1[0,1]()=1[0,1]i tt N t t t ∈⎧⎨-∈⎩0,1i =为了使在000,1111,1(),P P N t P P N ==,故将上式变换为,11[0,1]()=[0,1]i t t N t t t -∈⎧⎨∈⎩ 0,1i =二次B 样条函数推导3,2,11,1231()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--2313,2,01,01,02,021********()=(()())(()())i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t tN t N t N t N t N t t t t t t t t t t t t t +++++++++++++++++------+++------121231,212221312133233132[,]()=[,][,]i ii i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t N t t t t t t t t t t t t t t t tt t t t t t t +++++++++++++++++++++++⎧--⋅∈⎪--⎪⎪----⋅+⋅∈⎨----⎪⎪--⋅∈⎪--⎩如果令11i i t t +-=,且将区间都变换为[0,1],在区间[1,2]用1t t =+,在区间[2,3]用2t t =+变换上式,同时为了保证000,2222,2(),P P N t P P N ==,调整顺序得下式22,221(21)[0,1]21()=(221)[0,1]21[0,1]2i t t t N t t t t tt ⎧-+∈⎪⎪⎪-++∈⎨⎪⎪∈⎪⎩0,1,2i =三次B 样条函数推导4,3,21,2341()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--公式过长,分两部分表示,首先第一部分3,2,11,133231()(()())i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t N t N t N t t t t t t t t t +++++++----=+----=2,01,032121(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t +++++++----⋅⋅++----3131,02,03312132(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++----⋅+----第二部分44141,21,12,141413142()(()())i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t N t t t t t t t t t +++++++++++++++----=+----=41131,02,041312132(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++++----⋅+----+44242,03,041423243(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++++----⋅+----由于公式过长,下面按照区间来表示,首先在1[,]i i t t t +∈区间321i i ii i i i i it t t t t t t t t t t t +++---⋅⋅--- 1[,]i i t t t +∈在12[,]i i t t t ++∈区间231322133121i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ++++++++++++------⋅⋅+⋅⋅+------411413121i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 12[,]i i t t t ++∈在23[,]i i t t t ++∈区间3341333132413132i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t tt t t t t t t t t t t t ++++++++++++++++------⋅⋅+⋅⋅+------442414232i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 23[,]i i t t t ++∈在34[,]i i t t t ++∈区间444414243i i i i i i i i i t t t t t tt t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 34[,]i i t t t ++∈上面四个区间表达式写在一起可以表示为321231411322133121413121,3333()i i i i i i i i ii i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tt t t t t t t t t t t t N t t t t t t t t t ++++++++++++++++++++++++++++---⋅⋅------------⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅---------=--⋅--3413442132413132414232444414243i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ++++++++++++++++++++++++++++++⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨-------⎪⋅+⋅⋅+⋅⋅⎪-------⎪---⎪⋅⋅⎪---⎩以上是B 样条的一般表达式,我们常用的是均匀B 样条,其一般是在[0,1]区间。

B样条曲面构建算法设计与实现

B样条曲面构建算法设计与实现

B样条曲面构建算法设计与实现B样条曲面是一种重要的曲面构建方法,在计算机图形学、计算机辅助设计以及数字化造型等领域有着广泛的应用。

B样条曲面具有较好的局部控制能力和光滑性,并且能够表示复杂的曲面形状。

本文将对B样条曲面的构建算法进行设计与实现,并针对实际应用进行讨论和分析。

一、B样条曲面基本原理B样条曲面是由B样条曲线推广而来的一种曲面表示方法,它是由一系列的原始控制点和基础函数相互组合而成的。

B样条曲面的构建需要确定控制点和节点向量,通过基础函数的线性组合来表示曲面形状。

B样条曲面的基本表示如下:\[S(u, v) = \sum_{i=0}^{m} \sum_{j=0}^{n} P_{i,j} N_{i,k}(u)N_{j,l}(v)\]\(S(u, v)\)表示曲面在参数空间\((u, v)\)处的坐标,\(P_{i,j}\)为控制点,\(N_{i,k}(u)\)和\(N_{j,l}(v)\)分别表示在参数方向\(u\)和\(v\)上的基础函数,\(m\)和\(n\)分别为参数方向上的控制点个数减1,\(k\)和\(l\)为基础函数的阶数。

B样条曲面的构建原理主要包括控制点的确定、节点向量的选择、基础函数的求解和曲面的计算。

在构建B样条曲面的过程中,需要先确定控制点的位置,然后选择适当的节点向量,接着求解基础函数并进行线性组合,最后计算曲面的顶点坐标。

B样条曲面的构建算法主要包括以下几个步骤:1. 控制点的确定:根据实际曲面形状,确定曲面控制点的位置和顺序。

2. 节点向量的选择:选择适当的节点向量,通常使用均匀节点向量或者节点重心法进行选择。

3. 基础函数的求解:通过递归算法或者迭代求解的方法,计算并求解参数方向上的基础函数。

4. 曲面的计算:利用基础函数的线性组合,计算曲面的顶点坐标。

1. 控制点的确定在B样条曲面的构建过程中,首先需要确定曲面的控制点。

控制点决定了曲面的整体形状和结构,是曲面构建中的基础。

b样条曲线算法 c语言

b样条曲线算法 c语言

b样条曲线算法 c语言B样条曲线是一种利用多个控制点来描述曲线的数学方法,它在计算机图形学中被广泛应用于曲线的绘制和变形等领域。

B样条曲线算法采用了递推的方式计算曲线上的点,使得曲线的形状平滑而连续。

B样条曲线的计算过程基于两个关键组件:节点向量和基函数。

其中节点向量是一个升序排列的实数序列,它决定了曲线上的控制点在参数空间中的位置。

基函数是定义在每个节点之间的函数,它描述了曲线在每个节点上的形状。

节点向量的选择对B样条曲线的形状有重要影响。

一般来说,节点向量应包含足够多的节点,以确保曲线在参数空间上有足够的分辨率。

通常情况下,节点的数量比控制点的数量多一个。

节点的分布可以是均匀的,也可以根据需要进行调整。

基函数是计算B样条曲线上点位置的关键。

每个基函数都具有局部支撑区域,只对一个或少数几个节点产生贡献。

一般来说,基函数是连续的、非负的,且满足一种特殊的结构性质。

最常用的基函数是B 样条基函数,它由递归定义和递推关系得到。

B样条曲线的计算过程可以通过递归实现。

首先,定义基本情况,即当参数t位于两个节点之间时,曲线上的点位置等于对应基函数的值加权求和。

然后,从基本情况递归到一般情况,即当参数t超出节点范围时,根据递推关系计算曲线上的点位置。

B样条曲线还可以进行插值和逼近等操作。

插值是通过给定一组控制点,求解曲线上经过这些点的B样条曲线的过程。

逼近则是通过给定一组离散点,求解最接近这些点的B样条曲线的过程。

这些操作可以帮助我们实现曲线的绘制、变形和编辑等功能。

总结起来,B样条曲线是一种重要的数学方法,用于描述曲线的形状。

通过递归计算基函数的值和节点上点的权重,我们可以得到曲线上的点位置。

B样条曲线具有形状平滑和连续的特点,可以有效地应用于计算机图形学中的各种应用场景。

在使用B样条曲线算法时,我们需要注意选择合适的节点向量和基函数,以及合理地应用插值和逼近等操作。

B样条曲线曲面解析课件

B样条曲线曲面解析课件
2 局部性:样条函数的定义区间是几段;移动控制点 Pi,曲线影响区间是什么;某一段曲线有几个控制点 定义;移动曲线上一点,曲线的哪些区间变化;
两端插值的标准节点矢量是什么;
2 de Boor求值算法推导:
n
j
P(t) Pi Ni,k (t) Pi Ni,k (t)
i0
i jk 1
i
j
j k
图3.1.28 B样条曲线的deBoor算
法的几何意义
3.3.4 节点插入算法
通过插入节点可以进一步改善B样条曲线的局部 性质,提高B样条曲线的形状控制的灵活性,可 以实现对曲线的分割等。
插入一个节点
在定义域某个节点区间 ti ,ti1 内插入一个节点t,得到
新的节点矢量:
T 1
重新编号成为
Pj1 Pj ,
Pj1 (1 j )Pj1 j Pj ,
Pj1 Pj1,
j 0,1,,i k 1 j i k 2,,i r j i r 1,, n 1
j
t tj t jk 1 t j
r 表示所插结点t在原始节点矢量T中的重复度。
Pik 1 Pik 2 Pik 3
de Boor-Cox递推定义
1 Ni,1(t) 0
ti x ti1 Otherwise
Ni,k (t)
t ti tik 1 ti
Ni,k1(t)
tik t tik ti1
Ni1,k 1(t)
并约定
0 0
0
t0, t1 ,, tk1, tk ,, tn , tn1,, tnk , t 几1 个问n题k
i0
t [tk1, tn1]
Ni,k (t)
k 1 tik 1 ti
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Bezier曲线的形状是通过一组多边折线(特征多边 形)的各顶点唯一地定义出来的。在这组顶点中: (1) 只有第一个顶点和最后一个顶点在曲线上; (2) 其余的顶点则用于定义曲线的导数、阶次和形 状; (3) 第一条边和最后一条边则表示了曲线在两端点 处的切线方向。
一、 Bé zier曲线的定义和性质
1. 定义
给定空间n+1个点的位置矢量Pi ( i=0,1,2,…,n ),则Bé zier曲线可定 义为: n P(t) Pi B i,n (t), t 0,1
i 0
其中,Pi(i=0,1, …,n)构成该Bé zier曲线的特征多边形,Bi,n(t)是n次 Bernstein基函数: n! i i B i,n (t) Cn t (1 t)n i t i (1 t)n i , (i 0,1,..., n) (n i )!i ! 其中,00=1,0!=1。 控制顶点 特征多边形
1 ti t ti 1 N i ,1 (t ) 0 Otherwise
t ti ti k t N i ,k (t ) N i ,k 1 (t ) N i 1,k 1 (t ) ti k 1 ti ti k ti 1
and t0 , t1 ,, tk 1 , tk ,, tn , tn1 ,, tn k 1 , tn k
(1) 正性
Bi,n (t) 0 (t (0,1), i 1,2, , n 1)
(2) 端点性质
1, i=0 Bi,n(0)= 1, i=n Bi,n(1)=
0, i≠0
0, i≠n
2. Bernstein基函数的性质
(3) 权性
B
i 0
n
i,n
(t) 1, t 0,1
4. B样条曲线类型的划分
非均匀Bezier曲线 任意分布的节点矢量 T=[t0,t1,…,tn+k],只要在数学上成立(节点 序列非递减,两端节点重复度≤k,内节点重复度≤k-1)都可选取。这 样 的 节 点 矢 量 定 义 了 非 均 匀 B 样 条 基 。 例 如:T=(0,0,2,2,3,5,8,11,16)
3. Bé zier曲线的性质
(1) 端点性质 切矢量 因为:
P (t) n Pi [B i 1,n 1 (t) B i,n 1 (t)]
' i 0
n 1
所以:当t=0时,P(0)=n (P1 –P0 ); 当t=1时,P(1)=n (Pn –Pn-1 ) ; 说明,Bezier曲线起点和终点处的切线方向和特征多边形的第一 条边及最后一条边的走向一致。
2. B样条定义
设有控制顶点P0,P1,…,Pn,则k阶(k-1次)B样条曲线的数学表达式为:
P(t)
P N
i 0 i
n
i,k
(t)
其中 Ni,k(t)是 k-1次 B样条曲线的基函数,也称B样条分段混合函 数,其中每一个称为B样条。
B样条基函数是一个称为节点矢量的非递减的参数t的序列所决定 的k阶分段多项式,也即为k阶(k-1次)多项式样条。


i 0,1,..., n
(7) 最大值 Bi,n ( t ) 在 t=i/n 处达到最大值。
3. Bé zier曲线的性质
(1) 端点性质 曲线端点位置矢量 由Bernstein基函数的端点性质可以推得: 当t=0时,P(0)=P0 ; 当t=1时,P(1)=Pn ; 由此可见,Bezier曲线的起点、终点与相应的特征多边形的起点、 终点重合。
k 1 t i k 1 t i
Ni,k 1(t) -
k 1 Ni 1,k 1(t) t i k t i 1
4. B样条曲线类型的划分
假定控制多边形的顶点为Pi(i=0,1…,n),阶数为k(次数为k-1),则节 点矢量是T=[t0,t1,…,tn+k]。B样条曲线按其节点矢量中节点的分布情况, 可划分为4种类型: 均匀B样条曲线 节点矢量中节点为沿参数轴均匀或等距分布,所有节点区间长度 Δi=ti+1-ti=常数>0(i=0,1,…n+k-1)。这样的节点矢量定义了均匀的B样条 基。例如:T=(0,1,2,3,4,5,6,7)
因为在外形设计中(比如汽车、船舶),初始给出的 数据点往往并不精确;并有的地方在外观上考虑是 主要的,因为不是功能的要求,所以为了美观而宁 可放弃个别数据点。因此不须最终生成的曲线都通 过这些数据点。另一方面,考虑到在进行外形设计 时应易于实时局部修改,反映直观,以便于设计者 交互操作。第一类曲线在这方面就不能适应。
B样条曲线定义和基本性质
王莹莹
2013年9月
前言
在我们工程中应用的拟合曲线,一般地说可以分为
两种类型:一种是最终生成的曲线通过所有的给定 型值点,比如抛物样条曲线和三次参数样条曲线等, 这样的曲线适用于插值放样;另一种曲线是,它的 最终结果并不一定通过给定的型值点,而只是比较 好地接近这些点,这类曲线(或曲面)比较适合于 外形设计。
2. B样条定义
de Boor-Cox(德布尔—考克斯)递推定义:
1 t i t t i 1 N i,1 (t) 0 t t i 或 t t i 1

k=1
约定:
0 0 0
t ti t i k t N i,k (t) N i,k 1 (t) N i 1,k 1 (t), t i k 1 t i t i k t i 1
凸包
(c)
3. Bé zier曲线的性质
(4) 几何不变性 指某些几何特性不随坐标变换而变化的特性。Bezier曲线位置与 形状与其特征多边形顶点Pi (i=0,1,…n)的位置有关,它不依赖坐标系 的选择。
Pi Bi,n (t) Pi B,n (i 0 i 0
n
n
u-a ) b-a
(参变量u是t的置换)
3. Bé zier曲线的性质
(5) 变差缩减性 若Bezier曲线的特征多边形 P0 P1 …Pn是一个平面图形,则平面 内任意直线与P(t)的交点个数不多于该直线与其特征多边形的交点个 数。 此性质反映了Bezier曲线比其特征多边形的波动还小,也就是 说Bezier曲线比特征多边形的折线更光顺。
二、 B样条曲线的定义和性质
1. B样条曲线的引入
Bezier曲线是通过逼近特征多边形而获得曲线的,存在的不足是: 1)缺乏局部修改性, 即改变某一控制点对整个曲线都有影响. 2)n较大时,特征多边形的边数较多,对曲线的控制减弱。
3)幂次过高难于修改。(而在外形设计中,局部修改是随时要 进行的)
1972 年, Riesenfeld 等提出了 B 样条曲线。用 B 样条基函数代替 Bernstein基函数; 1)逼近特征多边形的精度更高. 2)多边形的边数与基函数的次数无关。 3)具有局部修改性.
图3.1.24 准均匀三次B样条曲线
4. B样条曲线类型的划分
分段Bezier曲线 节点矢量中两端节点具有重复度 k,所有内节点重复度为k-1,这 样的节点矢量定义了分段的Bernstein基。 B样条曲线用分段Bezier曲线表示后,各曲线段就具有了相对的独 立性,移动曲线段内的一个控制顶点只影响该曲线段的形状,对其它 曲线段的形状没有影响。例如:T=(0,0,0,1,1,2,2,3,3,4,4,4)
在一个位置上增加多个控制点将增加这个点的权值,将 Bézier 曲线推向这个点.
4. Bé zier曲线及其控制多边形的几何形状
Bé zier 曲线的性质
如果只有一个控制点 P0,例如: n=0 那么,对于所有的t 有
P(t) = P0
如果只有两个控制点 P0 和 P1,例如: n=1 那么公式简化为在两个控制点之间的 一条直线段. 3个控制点形成一条抛物线,4个控制点是一 条三次曲线,等等.
3. Bé zier曲线的性质
(2) 对称性 由控制顶点 Pi* Pni , i 0,1,...n 构造出的新 Bezier 曲线,与原 Bezier曲线形状相同,走向相反。因为:
P * (t)

i 0
n
n
Pi*Bi,n (t)
P
i 0
n
n i Bi,n (t)
n
Pn i B n i,n (1 t) Pi B i,n (1 t)
2. Bernstein基函数的性质
(5) 递推性
Bi,n t 1 t Bi,n1 t Bi 1,n1 t i 0,1,2...n
即高一次的Bernstein基函数可由两个低一次的Bernstein调和函数 线性组合而成。 (6) 导函数:
B'i,n t n Bi 1, n 1t Bi,n 1t
i 0 i 0
P(1 t) ,
t 0,1
3. Bé zier曲线的性质
(3) 凸包性 由于
B
i 0
n
i,n
(t) 1,
t 0,1 并且
0 B i,n (t) 1 (0 t 1 ,
t 0,1,...n )
说明当t在[0,1]区间变化时,对某一个t值,P(t)是特征多边形各 顶点的加权平均,权因子依次是Bi,n(t)。 在几何图形上,意味着Bezier曲线P(t)在 t 0,1 中各点是控制 点Pi的凸线性组合,即曲线落在Pi构成的凸包之中。
4. B样条曲线类型的划分
准均匀B样条曲线 与均匀B样条曲线的差别在于两端节点具有重复度 k,这样的节点 矢量定义了准均匀的B样条基。 均匀 B样条曲线没有保留 Bezier 曲线端点的几何性质,即样条曲 线的首末端点不再是控制多边形的首末端点。采用准均匀的 B样条曲 线解决了这个问题。例如:T=(0,0,0,1,2,3,4,5,6,7,7,7)
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