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71.
将计算机视觉技术与数控技术相结合,运用计算机视觉技术对刨花切削过程中产生的视频图像序列进行分析,通过研究刨花切削控制参数与监控所得的视频图像之间的关联采对切削参数进行优化,实现对刨花的尺寸、厚度等形态更灵敏、更精确的控制,进而实现人造板加工过程的数控化、智能化.  相似文献   
72.
在二维动画制作过程中, 由于二维动画缺乏场景的三维深度信息,表现角色之间以及角色内部线条的遮挡关系是个难题.提出了一种在二维动画创作过程中引入三维视图来描述物体间的空间遮挡关系的新算法,并自动生成风格化的绘制效果.该方法通过三维与二维动画手段的结合,大大加速动画的制作过程,同时有利于三维模型的复用.  相似文献   
73.
介绍了木纤维SLS加工的基本工作原理,提出了功率密度的计算公式,对木纤维SLS技术的参数确定进行了初步探讨.本文从微观上分析了木纤维各向异性下的燃烧机理,从而从更深层次上认识了木纤维的SLS技术.给出了功率密度的计算公式,丰富了传统木纤维SLS加工的理论.本文对木纤维SLS加工的理论进行了系统化研究,并对木纤维SLS技术的参数确定进行了初步探讨,使SLS在木纤维上的研究深入了一步.  相似文献   
74.
为了满足单转台四轴联动数控系统数控编程对空间刀具补偿的需要,提出一种空间刀具补偿向量模式的编程方法,并在这种方法的基础上改进了空间刀具补偿后置处理算法.该方法在自行研制的数控楼梯扶手弯头四轴联动机床上进行应用,取得了良好的加工效果.这种方法依托现有的CAM软件,具有一定的通用性,对开发带有空间刀具补偿功能的四轴数控系统有一定的参考价值.  相似文献   
75.
基于均匀置乱与可逆隐藏的双重图像保密算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
加密和隐藏是实现图像保密的2种重要方式,将加密后的图像再隐藏在一幅正常图像中,可以实现对图像的双重保密.基于传统图像置乱变换存在密钥量小和置乱效果差的缺点,提出一种图像位置均匀置乱算法,在密钥量显著提高的前提下,置乱效果得到极大改善,而且加密速度快.在此基础上,对加密后的图像进行隐藏处理.针对目前隐藏算法只保证秘密信息可恢复的特点,提出一种基于图像相邻像素对差值的可逆隐藏算法,在恢复秘密信息的同时也能准确恢复载体图像.仿真实验得出:该算法具有可行性和有效性.  相似文献   
76.
由于图像置乱分成位置和像素值置乱两类,图像置乱衡量也从这两方面进行分析。目前基于像素值的衡量效果依赖于原始图像,存在局限性;基于位置的衡量随着置乱距离的不同效果也有很大偏差,同样存在局限性。从图像位置置乱的实质出发,提出均匀置乱的概念,从偏离度和均匀度的角度对图像位置置乱效果进行衡量。通过对大量实验结果的分析得出,该衡量算法可以准确地衡量图像置乱程度,与人的视觉评价保持一致,具有可行性和有效性。  相似文献   
77.
汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种针对汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法。该算法首先对获取的彩色图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测等处理,以突出车牌所在区域;然后对检测结果进行垂直投影,针对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的左右边界;再对左右边界内的图像进行水平投影,并对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的上下边界,从而最终确定车牌在原图像中的具体位置。实验结果表明该方法定位速度快、准确率高,实用性强。  相似文献   
78.
传统的竹材加工过程中人工因素较多,通过信息化手段利用图像处理技术可以快速准确地获得竹材的参数数据.对竹材的横截面图像进行分析和处理,利用Sobel算子和蚁群算法相结合的边缘提取方法,从原始图像中成功的提取出了连续且粗细均匀的竹材截面的内外轮廓.利用提取的的轮廓图,提取出竹材内周长、外周长、内面积、外面积和壁厚,为竹材分类提供了准确有效的数据.  相似文献   
79.
基于Arnold cat变换的图像位置均匀置乱算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
张健  于晓洋  任洪娥 《计算机应用》2009,29(11):2960-2963
图像置乱算法Arnold cat变换存在密钥量小和通用性差的缺点,为此,从图像置乱的实质出发,提出均匀置乱的概念,并对Arnold cat变换进行了改进,提出图像位置均匀置乱算法。实验结果表明,新算法密钥量显著提高,置乱效果理想,同时可以抵抗剪切攻击。  相似文献   
80.
提出了一种基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法.只有当相邻两像素的差值为0时才可以隐藏数据,并修改像素的灰度值,当相邻两像素的灰度值不相等时,只修改灰度值不隐藏数据.大量的实验结果表明,隐藏数据后的载体图像的信噪比(PSNR)都在40dB以上,提取出隐藏数据后的载体图像的PSNR为∞,能够将隐藏信息后的载体图像完全恢复.  相似文献   
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