(2004) Visualization with NURBS using simulated annealing optimization technique. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 10501.pdf Download (2MB) | Preview

Arabic Abstract

يطبق أسلوب التردد التمثيلي (Simulated Annealing) لتحسين القيم المختارة لنقاط التحكم بمنحنيات (NURBS) وأوزانها والتي تستخدم في تمثيل البيانات وتصويرها بشكل مرئي ، وتهدف هذه العملية إلى تقليل الأخطاء في تمثيل البيانات مما يؤدي إلىالحصول على منحنيات انسابية بأدنى مجموع أخطاء ممكن . تبدأ عملية تحسين القيم المختارة لمعاملات منحنيات (NURBS) باختيار قيم أولية لهذه المعاملات باستخدام أسلوب المربعات الصغرى (least squares) . ويمثل مقياس الخطأ الناتج من هذا الاختيار هدفاً لعملية التحسين . كما يتم اختيار نقاط التحكم بالمنحنى من خلال تثبيت الأوزان وحساب القيم المثلى للنقاط . بعد ذلك يستعمل هذا الحل الأولى لحساب حلول أفضل وذات مقياس خطأ أقل باستخدام الدوال المعرفة بأسلوب التردد التمثيلي . تدل نتائج عملية التحسين لنقاط التحكم والأوزان لكل من منحنيات وسطوح (NURBS) على أن هذه الطريقة أفضل من تحسين النقاط لوحدها وذلك لأن عملية تحسين النقاط تعتمد على جودة الاختيار الأولى لنقاط التحكم بالمنحنى . مفردات : NURBS ، محاكات التصلب ، أمثلية الأوزان ، أمثلية العقد ، المضلع المتحكم ، النقاط المتحكمة ، B-Splines .

English Abstract

The global optimization strategy of simulated annealing is applied to the optimization of weight and knot parameters of NURBS for curve fitting and surface fitting; the objective being the reduction of fitting error to obtain smooth curves and surfaces with the least cumulative error possible. For weight optimization, a uniform knot vector and a fixed number of control points are calculated using the least squares technique, while the sum of squared errors is taken as the objective function. In knot optimization, the weight vector is set to unity. The number of elements of the weight vector is taken the same as the number of control points. A good initial solution of knot vector is taken. New knot vectors are calculated using the neighborhood function of the Simulated Annealing Algorithm. Finally, results obtained from optimization of weights and knots of NURBS for both curves and surfaces indicate that weight optimization is a better option than knot optimization because knot optimization requires a good initial location of knot vector.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer
Department:	College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor:	Sarfraz, Muhammad
Committee Members:	Toker, Onur and Al-Khatib, Wasfi Ghassan
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 14:06
Last Modified:	01 Nov 2019 14:02
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10501