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一个构造插值曲面方法中存在的错误 总被引:1,自引:0,他引:1
张彩明 《数值计算与计算机应用》1989,10(4):248-252
一、引言对N个任意分布的空间数据点{(x_i,y_i,z_i)}_(i=1)~N,文章[1]中提出了一个构造二元 插值曲面的方法。做法是把给定数据点在XY平 面上划分成三角形网格,在每个数据点p_i=(x_i, y_i,z_i)处构造一个对z_i插值的曲面片f_i(x,y)。 每个三角形上的曲面片由三个顶点处的曲面片加 权平均产生,整体的曲面由所有三角形上的曲面 片拼合而成。方法的具体做法如下: 相似文献
82.
83.
形状插值的G1 Hermite曲线 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了在给定2个端点及其切矢方向的条件下生成一条形状较好的三次Hermite曲线的方法.把未知的形状最好曲线的端点切矢模长看作端点条件的函数;然后建立该函数应当满足的条件,并根据工程制图人员在一些特殊的端点条件下的绘图得到一些经验数据;最后把该函数近似用三角函数的二次以下谐波分解表示,根据已有的经验数据和建立的条件得到谐波分量的大小.目标曲线的计算简单,在经验数据的情况下,目标曲线端点切矢模长范围为(0.5,2.9).与已有方法相比,曲线形状较好. 相似文献
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医学图像在病人的诊疗过程中具有重要的参考意义。然而,受设备分辨率和放射剂量的影响,现有设备获得的医学图像分辨率较低,容易对最终诊疗结果产生不利影响。针对这个问题,提出了一种自适应块聚类的医学图像超分辨重建算法。首先,该算法对图像进行四叉树分解,自适应地获得不同尺度的图像块;然后,通过图像块特征提取和聚类处理得到各个不同尺度图像块的聚类中心;最后,利用聚类中心和相应的回归系数重建出高分辨率图像。实验结果表明,所提方法在医学图像重建效果和峰值信噪比、结构相似性对比等方面能够取得更好的效果。 相似文献
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目的 图像去雾是计算机视觉的重要研究方向,既获得高质量的去雾图像,又保证较低的时间复杂度一直是图像去雾面临的挑战,为此提出了一种基于雾天图像降质模型的优化去雾方法。方法 根据雾天图像降质模型,暗原色作为先验知识,对模型的两个物理量大气光值和透射率进行优化。传统优化算法中通常都是固定其一,优化另一个物理量,与传统方法不同,考虑到大气光和透射率的相关性,采用多元优化策略,将这两个物理量作为互相影响的整体,利用迭代算法进行优化。为保持去雾图像颜色真实、自然,基于对无雾图像的统计特性,多阈值融合的约束条件作为迭代停止的条件,控制优化去雾程度,复原高质量去雾图像。结果 本文方法与其他去雾方法相比,在视觉效果上,图像结构更加清晰,细节更加丰富,色彩更加真实。在客观数据方面,本文方法获得图像的彩色直方图与有雾图像的彩色直方图在形状上更相似,同时在Cones、Herzeliya、House、Dolls对比图像中,本文方法结果图像的信息熵值都比较高,分别为13.801 270、15.490 912、15.395 014、16.276 838,且时间复杂度较He方法(使用软抠图算法优化透射率)降低了3~5倍。结论 本文去雾方法利用迭代算法对大气光和透射率进行多元优化,同时采用多阈值融合约束条件控制优化去雾程度。本文方法在色彩保真度、细节恢复等方面都优于经典算法,同时获得了较好的客观评价数据。实验结果表明,本文方法能够达到主客观都满意的效果。 相似文献
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舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色.中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点.随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算机进行舌象的辅助诊断,实现智能舌诊,进而实现智慧中医.近年来,智能舌诊的相关研究逐渐成为热点.为了辅助该领域的研究学者对计算机辅助舌诊进行更深入的探索,文中对其进行了系统、全面的综述.首先介绍了中医舌象计算机辅助诊断的具体流程;其次,在广泛调研现有文献、最新成果及已有应用的基础上,分别对计算机辅助舌诊不同步骤的主流方法进行了分类讨论,归纳总结了基本思想和优缺点;然而列举了部分目前已研发出的舌象分析系统,设计并实现了一个较为完备的计算机辅助舌诊系统;最后总结全文并展望了未来可能的发展方向. 相似文献
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与常规分割对象不同,医学图像中肿瘤组织像素占比小且解剖结构相近于人体狭小组织,不同肿瘤之间差异度不明显,这导致常规分割方法对肿瘤的分割效果低于期望值.因此,为了增强肿瘤特征传递的有效性,提出一种结合高低维稠密特征映射的肿瘤分割模型.首先,模型采用特征3维映射技术改进网络参数,将CT图像聚合成3维序列结构进行硬阈值3维变换,从而建立特征连接并减少不可逆初始特征丢失现象.然后,构建融合特征映射的稠密卷积网络,使用SELU代替ReLU激活函数,激活网络并提升网络优化度,引入负数部分参数避免"死特征"出现,并在每个稠密块后增加一层最大池化层抽象图像特征,减少时间、空间资本消耗.最后,采用特征复现方法进行特征重建,融合通道特征、空间特征提升特征表达能力.实验采用山东省千佛山医院提供的CT图像数据集,在TensorFlow环境下将模型与U-Net等分割模型进行对比,并对模型进行了消融实验.实验结果表明,该模型有效地提升了肿瘤分割的准确度,与已有经典模型相比,在均像素精度、均交并比等性能指标上均取得了更好的效果. 相似文献
90.
散乱数据点的三次多项式插值 总被引:4,自引:1,他引:4
用分片三次多项式曲面对散乱分布数据点插值的方法把给定区域划分成三角形网格,在每个三角形上构造一个三次多项式曲面片,整体的C1曲面由各三角形上的曲面片拼合而成.讨论了整体C1曲面需满足的条件组成的方程组的性质,并给出了求解方程组的方法.插值方法的多项式准确集包括所有三次和小于三次的多项式. 相似文献