1基于特征的形狀混合
形狀混合技術能由計算機自動融合源物體的形狀特征，構建物體間的自然過渡，可用于產品意象造型設計，實現例如由硬朗到圓潤的造型演變過程。
1．1預處理
假設源物體被歸納成兩條曲線，為更好地保留形態特征，避免匹配過程中可能產生的扭曲和變形，需對曲線進行預處理，包括特征點提取、對齊和凸包計算。（1）特征點提取。離散曲率反映了曲線的形狀特征，可采用圓弧擬合的方法估算離散曲率，以此為依據提取特征點。假設曲線的控制點點集為｛P0，…，Pn｝，其中任意一點Pi的曲率Ci由相鄰3點Pi－1，Pi，Pi＋1確定的圓所決定，計算式見式（1）。以所有點的曲率平均值或乘以固定的系數作為閾值，即可提取特征點.（2）對齊。對齊確定了兩條曲線的相對位置，不同的對齊方式影響著混合的結果。采用曲線控制點的平均坐標來實現對齊，平均坐標PA可采用式（2）計算得出.（3）凸包計算。當曲線的控制多邊形為凹多邊形時，需要進行凸包計算。假設控制多邊形頂點按逆時針排序，采用式（3）判斷頂點的凹凸性。刪除點集中的凹頂點，重新計算每相鄰兩邊向量的叉積，反復迭代直至Vi非負，最終得到的點集即為多邊形的凸包。由于凹頂點定義了曲線的局部形狀特征，需將刪除的凹頂點通過等比例映射的方式投影至凸包上，得到的'新點集參與后續的匹配.
1．2匹配
匹配是指建立兩條曲線間的一一對應關系。采用射線法來進行匹配，如圖6所示，假設兩條曲線的控制多邊形為P，Q，其凸包頂點點集為｛P0′，…，Pn′｝和｛Q0′，…，Qm′｝，O點為對齊中心，則P上某一點Pi在Q上的匹配點的查找方法為：過點O向｛Q0′，…，Qm′｝中的所有點分別引一條射線，計算∠Pi′OQj′，記為αij，當αij取得最小值時對應的Qj即為Pi的匹配點.（1）特征點匹配。根據特征點提取的結果建立特征多邊形，記為FP和FQ，其對應的凸包頂點點集為｛FP0′，…，PFa′｝和｛FQ0′，…，FQb′｝。查找頂點數較多的多邊形，假設為FP，遍歷其凸包數據，采用射線法在點集｛FQ0′，…，FQb′｝中尋求匹配，記錄匹配點對。然后遍歷｛FQ0′，…，FQb′｝中被多次匹配的頂點，采用射線法在點集｛FP0′，…，FPa′｝中尋求最佳匹配，標記為匹配點對，其余頂點取消匹配點對和特征點標記，藍色代表匹配點對，紅色代表取消的匹配點對和特征點。（2）剩余點匹配。以特征點匹配為依據完成線段分段，構建曲線控制點凸包數據的對應關系，可有效地保留兩條曲線的原始特征，使意象傳達更為準確。剩余點的匹配過程包括多頂點匹配、丟失點匹配和等比例映射。①查找頂點數較多的多邊形，假設為P，遍歷其凸包數據，采用射線法在另一多邊形Q的凸包數據中尋求匹配，即為多頂點匹配；在多頂點匹配中，頂點數較少的多邊形Q可能存在未匹配點（稱為丟失點）的情況。②同樣采用射線法對丟失點進行重新匹配，實現了多邊形凸包每一頂點的匹配，即為丟失點匹配；頂點間可能存在重匹配現象，如果在此基礎上進行插值，將會帶來中間形狀的扭曲。③引入等比例映射來優化匹配，參與等比例映射的數據為控制多邊形的原始頂點數據。
2結果與驗證
以“硬朗的－圓潤的”為例，挑選了感性評價平均值最高和最低的兩個樣本：05和07，結合意象認知結果，對輪廓線和表面裝飾線進行提取，分別對輪廓線和表面裝飾線完成匹配和插值運算，實現基于特征的形狀混合，結果如圖10所示，形狀混合結果圖的插值權重依次為0．75，0．5和0．25。為驗證形狀混合結果是否符合感性詞匯硬朗—圓潤的過渡，邀請20位被試者（男性10位，女性10位，均具有產品設計經驗）進行設計方案的感性意象評價.問卷發放20份，回收19份，回收率為95％，均為有效問卷。經統計，3款設計方案的感性評價平均值，數據表明形狀混合可作為產品意象造型設計的方法。
3結論
產品意象認知是設計師理解消費者情感需求的有效手段，在激烈的市場競爭下較為重要。結合數碼相機造型設計，對基于形狀混合的產品意象造型設計方法進行研究。通過對數碼相機的意象認知，構建感性詞匯與產品特征要素之間的關聯，為產品意象造型設計提供依據；通過形狀混合技術，生成一系列相互融合的造型，帶來豐富的意象造型設計方案，為產品造型設計提供新思路。運用該方法可實現產品意象評價和輔助設計，搭建設計師和消費者溝通的橋梁。在此基礎上，后續將進一步深入研究，構建計算機輔助設計系統，方便設計師直觀地進行產品意象造型設計。
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