基于插值细分的自由曲面重建

细分曲面的差值算法对于曲面重建的精度起着重要的作用。在当前的细分曲面的研究基础上,提出了一种以三角形作为初始网格的递归插值计算方法。在边界网格节点上优化插值计算,并针对异常的网格节点选取合适的加权系数,从而改善了重建细分曲面的插值算法。在一个复杂的自由曲面上进行应用,并将计算结果与其他的曲面细分模式进行比较和误差分析。     

一种非线性四点插值细分算法

为了提高对细分曲线形状控制,提出以几何平均(√ab)替换四点插值细分算法中的算术平均(a+b)/2,从而得到非线性的均匀细分算法,引入偏移参数以提高细分曲线形状控制.给出了算法的收敛定理及算例.     

一种适用于虹膜图像的超分辨率重建算法

低分辨率虹膜图像由于缺乏足够的纹理细节,会降低虹膜识别性能。针对这一问题,结合虹膜图像特点和超分辨率重建任务,提出一种利用自适应加权残差网络的虹膜图像超分辨率算法。设计加权残差块,直接对低分辨率虹膜图像提取特征,并采用亚像素卷积层重建虹膜图像。此外,添加虹膜匹配实验验证该算法的有效性。在CASIA-IrisV4数据库的实验结果表明,该算法重建的高分辨率虹膜图像结构清晰,纹理细节丰富。虹膜匹配结果表明,该方法重建的虹膜图像表现出良好的识别性能,达到了虹膜图像超分辨率重建的预期效果。     

基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究

图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。     

一种可视化梯队布局算法

随着社会信息化的发展,描述,展示事物之间的关系越来越体现出了它的意义和价值。通过分析事物间的关系,我们往往可以得出很多重要的,意想不到的结论。而直观的,可视化的用计算机将这些关系显示出来,也成为一种热门的计算机应用。本文将讨论一种关注事物核心和分支的关系的拓扑展示方式。该方式重点描述梯队模式的分布,适用于描述一些网络分布,成员组织架构的现实场景。     

小麦籽粒显微CT图像重建与可视化研究

应用Micro-CT数据采集系统采集小麦籽粒的原始投影数据,利用FDK算法进行二维切片图像的重建,分析比较了应用不同滤波器时的二维切片图像的FDK算法重建效果,应用面绘制的方法实现了麦粒立体结构的构建。通过麦粒切片图像清晰地分辨出麦粒与样品管轮廓,面绘制结果全方位地表征麦粒表面形态特征,真实地展现麦粒内部显微结构的变化,为虫态、虫道演变规律的研究以及麦粒三维特征信息的提取提供重要的依据。     

一种改进的k-means算法

k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.     

一种改进的混合遗传算法

为了去除图像噪声,实现滤波器的参数优化,对混合遗传算法进行改进,通过启发式搜索策略,实现了一种改进的自适应混合遗传算法,混合遗传算法在训练过程中采用小生境技术维持种群的多样性避免早熟收敛,采用单纯形算法提高对局部区域的搜索能力,加速搜索到全局最优点.采用该算法对滤波器的参数进行优化,较为有效、快速地获得了优化参数,优化后的滤波器可以较好地实现图像噪声去除.     

一种新的三维复杂曲面测量算法分析

提出了一种全新的非接触式三维复杂曲面测量方法,利用片激光源产生的光切面在被测物表面形成一个封闭光带,并使光带同时成像在3个互成固定角度的CCD摄像机中.经过CCD摄像机像面和光切平面之间的空间映射变换及图象处理后,可一次获得被测物的某一个截面的二维轮廓信息.随着测量系统以固定的间距沿垂直于光切面的方向步进测量,最终以被测物表面的大量离散点数据非常近似地获得了整个被测物的三维曲面信息.     

一种改进图像融合算法

一、引言图像融合是将两个或两个以上的传感器获得的图像信息进行综合以便形成一幅数据更精确、更丰富的图像。图像融合由低到高分为三个层次:像素级融合,特征级融合和决策级融合。小波变换是目前图像融合中比较常用的方法,研究表明,在高维情况下,小波变换并不是最优     

一种改进的PageRank算法-STPR

PageRank算法是一种基于网页结构的排序算法。充分考虑了网页的权威性质,但是没有考虑内容的相关性,与此同时,对权威性的侧重,导致主题漂移现象更为突出。同时PageRank算法没有考虑时间对网页链接的影响,在一定的时间范围内,随后时间推移,网页的链接数应该越多。本文基于网页内容和网页的时间对PageRank算法进行了改进,提出了改进算法STPR。     

曲面丝印的一种简易方法

丝印是一种应用很广泛的印刷技术,它具有承印物广泛,投资少,印字清晰、美观、光泽度好的特点。手工丝印几乎不用什么投资,只需自制一些简单的网框、丝印台即可。因此非常适用于中小企业、个体小作坊等。 对于承印物,印刷面如果是平面,对于有一定经验的丝印工来说并无什么困难,但如果印刷面是曲面,则用一般的手工丝印方法就很难应付了。对于曲     

一种改进的粒子群算法

为克服粒子群算法易于陷入局部极值的缺点,通过引入聚群效应和扰动,设计了一种新的粒子群算法.通过对常用测试函数的数值试验,说明了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.     

一种改进的极端学习机算法

为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提高了算法的稳定性和学习速度.数值实验表明,所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快,且性能更加稳定.     

一种改进的TLD跟踪算法

随着智能时代的到来,图像处理技术成为专家学者研究的热门,目标跟踪也成为众多研究者关注的焦点,其中TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法是一种跟踪效果稳定性、鲁棒性、可靠性都很高的跟踪算法。但其计算量十分巨大,使一般嵌入式设备无法满足其运算要求,跟踪效果的实时性也大打折扣。针对TLD这种缺陷,文章提出了TLD和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法。在不影响跟踪效果的鲁棒性和可靠性的前提下,使实时性有了很大提高,也使对计算机硬件的要求降低了很多。     

一种空间矢量脉宽调制算法的改进

分析传统SVPWM算法的原理,通过将死区电压矢量作为新的基本电压矢量,将原有六扇区增加为十二个,提出一种改进型的无死区的空间矢量脉宽调制算法。该方法没有增加新的硬件,也并未增加整体系统复杂度,易于实现。硬件实验结果表明,该方法能够在取得不下于传统算法输出的前提下,解决死区效应在应用过程中的影响。     

一种挖掘关联规则的改进算法

为了解决关联规则挖掘过程中会生成大量关联规则的问题,提出了一种基于集合枚举树的挖掘关联规则的改进算法.此算法在不丢失任何信息的情况下只生成关联规则的某些前件集,大大减少了关联规则的生成数量,提高了用户分析关联规则结果的效率.     

一种纯追踪模型改进算法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,根据纯追踪模型和农业机械运动学模型的特点,提出了一种纯追踪模型改进算法。在重点分析纯追踪模型算法误差原理的基础上,指出纯追踪模型误差主要来源于车体的航向角和转向角。采用该算法可以校正车体的航向角和转向角,减小车体跟踪规划路径时的横向误差。根据算法推导和电控液压阀性能等因素得出前视距离L≥3·v·T才能取得较好的跟踪效果。Matlab仿真结果表明,该算法比纯追踪算法的精度提高了30.24%,最大误差减小了4 cm,标准差也有所减小。     

两种改进MC算法重建模型在ANSYS中的应用

为改进轮廓线重建有限元分析模型的不足,利用两种改进MC算法,在Matab上对牙齿CT切片进行三维图形重建,再直接导入ANSYS分析软件中,进行有限单元划分并受力分析.该过程得到了精度更高的分析模型,使模型的有限元分析更准确,更实用,具有较好的应用价值.     

一种双向搜索的Apriori改进算法

本文的选题源于国内外学者有关Apriori算法改进的重要理论及实证研究成果,针对Apriori改进算法中存在的运行时间长,占用内存大及时间复杂度高等问题,基于对国内外的研究成果和客观分析,设计出一种全新思维的双向搜索Apriori改进算法。最后通过与其中一种Apriori改进算法运行结果进行比较,双向搜索的Apriori改进算法运行速度约提高了8倍,占用内存节约了7MB,时间复杂度也相应减少。