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1.
灰度图像匹配的快速算法   总被引:44,自引:2,他引:42  
提出了一种基于小波变换和投影特征的图像匹配的快速算法.先在若干级小波变换的低频图上利用投影特征、序贯相似性算法等手段得到一个可能的匹配点的集合,然后对该集合上的点在原图上作匹配运算,得出准确匹配位置.该算法大大提高了运算速度,同时又保持了匹配的精度,可以满足实时性的要求。  相似文献
2.
利用几何特征和小波变换实现图像的缩放匹配   总被引:4,自引:0,他引:4  
通过对缩放图像几何信息的提取,利用B-spline函数的型值获取图像的缩放比例;同时,利用小波变换的性质简化了传统的模板匹配算法,最终实现了缩放图像的自动匹配.实验结果表明,文中方法具有较快的运算速度和较好的匹配精度,在图像几何信息较为明显时具有较好的实用价值.  相似文献
3.
三角网格的能量优化参数化方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
三角网格参数化是纹理映射、曲面拟合与曲面重构、网格编辑等工作的基础和环节,参数化变形的大小是衡量参数化好坏的标准.为此提出一种基于变形能量优化的三角网格参数化方法.采用区域增长算法逐层展平空间三角网格,得到空间三角网格曲面的自由边界的参数化结果,并利用保形变换将自由边界的参数化结果变换为规则边界的参数化结果;同时兼顾了参数化的角度变形和面积变形,使得参数化结果具有整体变形较小的特点,并能够避免三角形折叠的现象.将该方法应用于纹理映射中的数值实验表明,其比常见的几种参数化方法具有更好的纹理映射效果.  相似文献
4.
引言 随着生活水平的提高,人们对穿着的要求也越来越高,热湿舒适性是服装服用性能的一个重要方面,考虑人一服装一环境,这样一个系统,服装在人体和外界环境中起到一个中介作用,在这个系统中,人体由于新陈代谢要散发热量并排出汗液和别的排泄物.这些热量、汗水及挥发的汗气要通过服装的中介作用而传向外界,而外界环境的温度、湿度、气流、辐射、光照等则要经服装的阻隔或吸收而作用(或)影响于人体.人可以通过服装的加减、选择、改变着装方式调节人体周围微气候区的气候,人体本身也可以视气候环境作出有限度的自适应调节.在这里,服装、人体、环境三者构成了一个相互联系协调的体系,  相似文献
5.
针对壳状模型轻量化设计和模拟问题,提出一种基于热扩散的壳状汽车模型轻量化方法,并利用三维打印在个性化方面的优势建立具有数值模型模拟、三维打印,以及工程验证的一整套汽车轻量化建模系统。首先对模型进行特征分析和提取;然后在给定特征约束和受力工况(外力)条件下,通过热扩散对受力分布进行模拟,并将模拟数值与模型厚度进行对应,得到初步优化模型;进一步,通过三维打印得到实体实验模型,并对实验模型进行工程受力验证,进而根据工程验证情况调整热扩散程度,使得优化模型的厚度更加逼近实际受力要求;最后通过循环迭代方式得到满足受力要求的重量优化模型。实验结果表明,该方法能够在满足实际受力情况下减重达30%,并大大缩短了壳状汽车模型研发周期,是有效且高效的。  相似文献
6.
3D图形稠密匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题.为解决图形匹配中如何提高对拓扑噪声的鲁棒性和效率这2个基本问题,提出一种基于热核信号的3D图形分层匹配方法.首先利用热核信号函数检测特征点,并采用局部融合策略和最远点采样法适当去除冗余点和添加一些"辅助点",实现特征点优化;然后在这些特征点集上构造热核信号描述子,并利用熵将特征点按显著性排序作初始层匹配,再通过特征点各层邻域的局部匹配最终实现3D图形由粗到细的稠密匹配.在TOSCA数据库上进行数值实验,并将文中方法与已有的经典方法进行比较的结果表明,该方法在一定程度上克服了拓扑噪声的影响,并且运算效率较高,更适应于实际应用.  相似文献
7.
模式识别是人工智能研究领域的一项重要课题,对于目标物在射影变换、仿射变换下的识别,尤其是严重变形情况下的识别和匹配更是该领域的研究热点和难点.针对仿射变换下的平面目标识别问题,提出了一种新的几何特征不变量——特征比,并以此为基础构造了一种新的仿射不变图像特征描述符.该描述符通过构造一系列与目标图像相交的直线,将图像用一系列共线点的位置关系进行表示.进而,将点的位置关系转化为特征比并表示成一系列的特征比谱;最后,通过动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法比较特征比谱间的距离得出图像间的相关性,从而进行目标识别.实验表明,该算法不仅对严重的仿射变形有较高的识别率,对相似度较高的图像也有很好的区分效果.  相似文献
8.
骨架是指一个NP-难解问题实例的所有全局最优解的相同部分, 因其在启发式算法设计中的重要作用而成为该领域的研究热点. 本文对目前骨架及相关概念的研究成果进行了全面综述, 将骨架本身的研究工作归纳为三个层面: 理论基础层面主要考虑骨架与计算复杂性的关系问题; 应用基础层面主要考虑如何高效地获取骨架; 应用层面主要考虑如何利用骨架进行高效启发式算法设计. 在此基础上, 本文详细讨论了骨架研究亟待解决的难题, 并指出了解决这些问题的努力方向.  相似文献
9.
人脸超分辨率(super-resolution,SR)即将输入模糊的低分辨率(low-resolution,LR)人脸图像通过一系列算法处理得到较为清晰的高分辨率(high-resolution,HR)人脸图像的过程.相比自然图像,不同人脸图像的相同位置通常具有相似的结构.本文针对人脸图像的局部结构一致性特点,提出一种新的基于图结构的人脸超分辨率神经网络回归方法.将输入低分辨率图像表示为图结构,进而为图结构中每一个结点的局部表示训练一个浅层神经网络进行超分辨率回归.相比基于规则矩形网格的方法,图结构在描述一个像素的局部信息时,不仅考虑到图像坐标的相关性,同时关注了纹理的相似性,能更好表达图像局部特征.训练过程中,利用已收敛的相邻结点的神经网络参数初始化当前结点的神经网络参数,不仅加快神经网络的收敛速度,而且提高了预测精度.与包括深度卷积神经网络在内的基于学习的超分辨率最新算法比较实验表明,本文提出的算法取得了更高的准确率.本文提出的图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)并不局限于解决人脸超分辨率问题,它还可以用于处理其它具有不规则拓扑结构的数据,解决不同的问题.  相似文献
10.
针对射影变换下的形状匹配问题,提出一种基于构造的射影不变量——回路型交比的形状描述方法.首先在形状的凸包上均匀取样,对于每一个样本点,依次与剩余样本点相连构成的直线与图像相交,可得到一个回路型交比谱;然后通过动态时域归整算法计算2个形状特征间的距离,采取最近邻原则进行匹配.选取32张电视台台标和13张彩色交通标志作为模板集,通过设定不同的参数得到48组不同程度射影变换下的图像(共1 536张)和16组不同程度仿射变换下的图像(共208张).实验结果表明,该方法对图像有很好的描述能力,在剧烈射影变换下仍有较高的识别率,并且对相似图形有很强的分辨能力,明显优于最新的交比谱及经典的SIFT方法.  相似文献
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