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1.
针对动态非刚性在线重建存在的重建漂移问题,提出了一种基于单个RGB-D传感器的稠密变形场在线融合策略,实现了对非刚性几何形状的动态重建.通过局部平滑和输入约束处理,将空间的最优变形转换为非线性正则变分优化问题,并使用数据并行闪存优化策略,以摄像机捕获速率,实现对非刚性场景的在线跟踪重建.通过实验表明,本文方法实现了对非刚性场景的鲁棒跟踪,减少了在线重建过程中的漂移现象,适用于快速运动和缺乏几何特征的场景重建. 相似文献
2.
生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势. 相似文献
3.
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。 相似文献
4.
针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题,提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数,后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果,使用ΔE00、均方根误差(RMSE)以及适应度系数等标准进行评价,同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出,在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好,这时的平均CIE2000的色差为0.836,平均RMSE为0.0149,平均适应度系数为99.82%,并且,在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明,颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。 相似文献
5.
利用快中子穿透能力强的特点实现层析成像,对于大尺寸的无损检测具有重要意义。但快中子探测效率低,非期望信号引起图像噪声大,原始投影图像信噪比相对较低,实现快中子层析成像难度较大。本文利用中国工程物理研究院核物理与化学研究所研制的小型中子成像检测仪,获取了轻重材料混杂件不同角度下的快中子成像投影图像,通过对投影图像进行预处理提高图像信噪比,并采用迭代重建算法对投影图像进行重建,成功获取了模拟样件的三维结构分布,具备了内部轻材料孔洞缺陷的检出能力,表明采用小型加速器中子源可以实现快中子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像。 相似文献
7.
《软件工程师》2019,(3):1-4
本文基于自制的射频能量平台,开发了一种管腔组织快速闭合算法,可以达到对管腔组织快速闭合的目的,探究不同功率对闭合效果的影响。在实验中,选取猪小肠作为实验对象,实验过程中改变不同的功率,实验完成后通过爆破压和热损伤测试,来评估快速闭合算法下不同功率对猪小肠的闭合效果影响。结果表明:当功率设置分别为50W、100W、150W时,焊接口的闭合强度两两之间有显著性差异,并且在100W功率下的闭合强度较大,爆破压最大能达到(86.280±17.264)mmHg,热损伤为(0.327±0.032)cm;当射频输出功率大小为50W时热损伤范围最小,为(0.2674±0.03727)cm。本文研究表明,在对管腔组织闭合的时候,应该选择适中的射频输出功率,才能在保证管腔组织吻合口具有较大的爆破压同时,又能将热损伤保持在较小范围内。 相似文献
8.
针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
9.
硅像素互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)芯片因具有微米级的位置分辨能力和极高的探测效率等特点,对于径迹精确重建具有举足轻重的作用。通过大面积拼接,能够将硅像素芯片用于μ子成像,但芯片拼接产生的机械误差,以及各层之间的相对位置误差,对μ子重建过程中的位置精度具有明显影响。本文利用μ子通过探测层时产生的观测点,建立了基于μ子径迹直线拟合模型的迭代芯片位置校正算法。通过在GEANT4程序中构建μ子成像探测原型装置,其中包含8个物理探测层,每层拼接了4块硅像素芯片,并添加芯片在x、y方向与旋转角θ三个自由度上的偏移量,模拟了真实情况下的机械误差对重建位置精度的影响。结果显示:该算法可用于芯片真实位置的高精度修正,使芯片位置修正精度小于5μm。 相似文献
10.
单传感器捕获的彩色-近红外(RGB-NIR)图像存在光谱干扰,从而导致重建出的标准彩色图像(RGB)图像与近红外(NIR)图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法,通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题,使得网络更容易训练,并且提升了网络的拟合能力。首先,用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征;然后,将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征;其次,为充分利用低级特征与高级特征,将多个残差稠密块提取到的特征进行组合;最后,通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组(IVRG)数据集、有植被的户外多光谱图像(OMSIV)数据集和森林(Forest)三个公开数据集进行实验。实验结果表明,所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。 相似文献