基于实时视频的笔画信息提取技术

描述了一种基于实时视频的笔画信息提取方法,采用视频输入设备捕捉用户手指的运动轨迹,并对此进行实时处理、简化和分析,根据手指的轨迹特征以及笔画的特点从中滤除无用的信息的方法,提取出笔画.通过笔画信息识别定义手势控制,可实现简单的人机交互.     

基于体积误差的三角形收缩网格简化算法

本文提出了一种基于体积误差的三角形收缩网格简化算法。根据体积误差方程和指定的体积误差门限,通过计算体积误差的最小值把对应的三角形收缩到一点,从而简化了表示物体模型的三角形网格。实验结果表明,这种算法简化效果好、效率高,误差可以控制。     

基于小波分析的指纹图像增强技术研究

提出一种新的指纹图像增强算法,该算法以小波变换为基础,利用小波的多尺度分析的能力,根据尺度不同进行非线性增强,解决了因噪声过强而造成差的指纹图像质量,同时保证了图像的整体增强效果。     

层次优化的颅骨点云配准

颅骨配准是颅面复原的重要步骤之一,其配准精度和效率对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨点云模型的配准精度和效率,本文提出了一种层次优化的颅骨点云配准方法。将颅骨配准分为粗配准和细配准两个过程。首先对颅骨点云模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后对颅骨点云模型提取特征点并计算其特征序列,根据特征序列进行约束寻找初始对应点对,并采用k-means算法剔除误匹配点,实现颅骨粗配准;最后通过加入几何特征约束的改进迭代最近点(ICP)算法实现颅骨细配准,从而达到颅骨精确配准的目的。本文分别对粗配准、细配准和先粗再细完整配准过程进行实验,结果表明:粗配准过程,与未优化的粗配准算法相比,本文优化后的粗配准算法的配准精度提高了约35%,算法耗时增加了约6%;细配准过程,与ICP算法相比,本文改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约20%和43%,算法耗时减少了约47%;先粗再细的完整配准过程,本文算法的配准精度和收敛速度都要优于其他两种方法。证明了本文方法是一种有效的颅骨点云配准算法,可以实现颅骨点云的精确配准。     

小波变换在交通视频检测中的应用

小波变换在工程及图像去噪方面的应用已经越来越受到关注,有"数学显微镜"之称的小波变换在信号处理方面有着独特的优势.智能交通ITS(Intelligent Transportation System)在目标检测与识别的过程中需要对抓取的视频帧作图像预处理,以便更好地进行后续工作.对小波变换在智能交通中视频帧预处理方面的应用进行阐述和实现.首先从交通视频流中捕获视频帧,然后对含有常见噪声类型的帧进行小波去噪处理,最后从结果图像中比较分析出小波去噪的优点.     

一种基于标志点的三维表面模型的切割方法*

在计算机辅助虚拟手术研究中,需要对三维模型进行切割.由此,提出了利用标志点及三角剖分构建三维网格模型的方法来切割三维模型,并对切割后断开的网格进行修补,最大程度避免切割部位失真.该方法已应用到颅外科手术仿真系统中,实践证明,该方法容易实现,且能够比较精确地切割三维模型,达到理想的效果.