3D面部表面的非刚性配准是各种计算机视觉任务中的关键步骤。 在本文中，我们提出了一种基于薄板样条（TPS）和可变形模型的全自动3D人脸配准方法。 为了对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模，采用薄板样条曲线来表示3D面部之间的转换。 最远点采样（FPS）方法用于自动生成薄板样条曲线转换的控制点。 3D人脸注册有两个阶段。 首先，通过在薄板样条曲线变换参考和目标之间进行最近点搜索来获得初步配准。 然后，通过使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。 为了消除异常值，在两个阶段都提出了对策。 在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验表明，该方法是有效且鲁棒的。

可指定曲线阶数，每次生成的曲线大约为100组数据，无论给定的控制点是多少个，样条曲线总是由100组数据组成的，因此，如果曲线较长，为保证精度，可分段生成样条曲线，再连接在一起。

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

无

三次B样条曲线 计算机图形学 Turboc 编译器

使用matlab实现三次样条函数的thrSample函数，主要对矩阵的数列进行处理，用于main中的thrSample函数

AIS数据修复-三次样条插值法（Cubic spline interpolation） ——仿真及分析过程参考我写的对应博客

参数曲面的形状修改在几何建模的过程中具有非常重要的作用。本文给出了两种方法：最小二乘法和能量法。这两种方法能修改B样条曲面，使得修改后曲面的等参线精确地通过指定的目标曲线并可在目标曲线处达到Cl连续拼接。推导出明确的公式可以计算修改后的曲面的新控制顶点，该方法简单、快速。最后给出了基于等参线B样条形状修改和曲面曲面缝合在飞机和汽车外形逆向设计中的具体应用实例。

使用matlab实现三次样条函数的main函数，注意这里并未添加数据处理部分

三次样条插值matlab，以人口预测为例