松材线虫病害高光谱时序与敏感特征研究

采用高光谱仪ASD FieldSpec Pro FR,连续观测了健康和发病马尾松针叶的时序高光谱,分析了松材线虫病害光谱的时序特征、敏感时期和敏感特征。结果表明:与健康马尾松相比,病害马尾松时序光谱差异较大;病害首先造成红边区域内光谱反射率减低,然后再出现红边蓝移的2阶段光谱变化规律;感染松材线虫的马尾松9月初已经出现了病态植被典型的光谱特征;近红外平台内最大的一阶微分值、红边内一阶微分的总和(SDr)与蓝边内一阶微分的总和(SDb)的比值等是指示病害发生的显著性高光谱特征。     

基于纹理特征的三维点云数据配准算法研究

使用Kinect可以方便地获取物体的纹理图像和三维点云数据。研究一种通过获取纹理图像的特征点进行快速三维点云数据配准的算法．并最终应用到室内环境的三维场芾重建中。实验表明,此算法具有直观、实现简单、运算量小等优点。     

基于星敏感器的姿态优化估计算法

对于采用星敏感器的航天器姿态确定问题,提出了一种快速的姿态优化估计方法;首先,根据Rodrigues参数和观测向量之间的线性关系,引入四元数,构造了不同的非奇异的优化准则;其次,借助四元数,求解了基于该准则的姿态优化算法;误差协方差分析和数值仿真结果表明,该算法与著名的QUaternion ESTmation(QUEST)算法相比,在相同的操作系统环境下,具有相同的姿态估计精度,但计算速度更快,对两种算法选取间隔为2000次的仿真步长,统计数据长度为100个采样点,最后对结果加权求平均值,统计结果显示仅为QUEST的三分之一;这种姿态优化估计方法具有一定的工程应用价值。     

新品不断 惊喜连连 近期新款游戏显卡逐个测

2011年,咱们遇上了一段相当长的显卡新品真空期,可这并未让广大显卡玩家们的热情有丝毫减退。终于等到了2012,显卡新品大量涌现,光是在今年第一季度,就先后迎来了AMD Radeon HD7970/HD7950、Radeon HD7870/HD7850、Radeon HD7770/HD7750以及     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

多水平外区抑制的轮廓检测

提取自然图像中的物体轮廓是机器视觉研究的重要问题,主要困难在于自然图像中的纹理性边缘严重干扰了物体轮廓的提取。研究表明视皮层方位选择性神经元的非经典感受野机制使得人类视觉系统在处理自然图像时不仅能够抑制纹理性边缘,而且能够增强物体的轮廓。基于此人们提出多种仿生轮廓检测算法,但算法中被称为抑制水平的参量在取值较高时会漏检部分轮廓,而在其取值较低时又会引入过多的纹理性边缘。针对这一问题,提出多水平外区抑制轮廓检测算法,通过整合各级单水平外区抑制的检测信息,有效抑制了纹理性边缘和降低了漏检轮廓的可能性。实验结果表明,相对于传统算法,新算法在轮廓检测性能上提高了10%左右,并具有更好的稳健性。     

基于动态纹理技术的实时森林绘制

研究实时绘制森林动态场景问题,由于森林形状复杂,实时性差,针对风力作用下的大规模森林动态场景,提出图像变形方法和动态纹理技术的森林绘制方法。使用二维图像变形技术实现树木图像在风力作用下的变形;通过将树木变形结果预计算为复合纹理,减少渲染时计算量;在实时渲染过程中,根据当前风力,选择最相近的纹理内容,通过使用动态纹理技术实时更新至Billboard;并结合顶点偏移法一起实现树木模型在风力作用下的动态运动;为加速绘制效率,利用图形硬件加速复合纹理的选择和Billboard的顶点计算。对于上万株规模的动态森林场景,通过改进方法可以实现实时绘制。     

基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。     

一种改进的人脸纹理映射方法

识别人脸图像优化问题,由于人脸纹理映射时容易出现的纹理扭曲和畸变现象,影响图像的真实性,提出一种改进的纹理图像映射方法。根据人脸特征点信息,利用特征块匹配法配准正侧面人脸图像,并使用加权平滑算法和金字塔方法对图像进行双重融合实现图像的平滑过渡;然后利用一种特殊的定位方法来计算三维人脸模型上顶点对应的纹理坐标;最后根据纹理坐标将纹理图像映射到三维特定人脸模型表面上,可得到具有真实感的三维人脸模型。实验结果表明,纹理合成方法简捷有效,纹理映射结果生动逼真,有效的避免了纹理图像的扭曲和畸变现象,具有较高的鲁棒性。     

基于形变模型的三维人脸建模方法概述

提出一种改进的分区域差值算法,能有效的缩短一般人脸模型的轮廓变换时间。在图像拼接算法中,使用新的加权因子,使重叠区域能平稳的过渡,并且不出现亮度跃变现象。采用新的全视角人脸纹理生成流程,使人脸纹理更加逼真。实验证明,这些改进使三维人脸重建在时间和真实感方面均有较明显的提高。