基于视觉效果的网格简化方法研究与QEM算法实现

由于计算机在处理大规模三维网格的过程中会出现严重的延迟,影响场景显示的视觉效果,主要研究了以视觉效果为首要条件的三维网格模型简化方法及QEM算法。首先,对网格简化方法进行了分类;其次,给出了网格简化的误差评判方法;最后,基于OpenGL,采用顶点对收缩方法,并结合QEM算法进行了实现。模型简化了93.7%时,仅用时111.78 ms,同时保证了输出网格的视觉效果。     

一种结合Cat映射和Henon映射的图像加密技术

利用经典的Arnold cat映射通过迭代虽然可以改变图像各像素点的位置,达到加密的目的,但由于Arnold cat映射具有周期性的特点,经过一定次数的迭代后可以恢复原始图像,给系统带来了一定的安全隐患.把经过Arnold cat映射置乱的图像注入Henon映射的混沌系统中,在位置置乱的基础上再进行像素值置乱,充分打乱图像的像素相关性,有效地避免了这一缺点.仿真结果表明,该算法可以达到较好的加密效果,并且具有较强的抗攻击性能.     

缺陷压电结构电弹性问题断裂分析

对含中心裂纹的压电体进行了断裂理论分析,利用裂纹附近广义位移场的局部解构造了一种关于含中心裂纹的压电材料广义位移模式,并建立了有限元断裂分析模型;得到了修正了的含中心裂纹的压电体压电场的本构方程;提出了求解含中心裂纹的压电材料广义强度因子的数值计算方法。利用该方法考察了不同结构尺寸、电位移与电场对解的影响。数值算例说明了本文方法的有效性。     

基于多时相遥感影像人工目标自动变化检测系统

针对多时相遥感影像人工目标变化检测的特点,利用地理信息系统技术和人工智能理论,建立人工目标自动变化检测系统,并对系统设计思路和系统结构进行详细阐述。     

基于YOLOv2的无人机航拍图像定位研究北大核心CSCD

为了保证定位的速度和准确率,采用2016年在目标检测领域取得最佳检测效果的YOLO v2网络制作了以明显特征的地物作为目标区域的目标检测数据集。通过目标框维度聚类、分类网络预训练、多尺度检测训练及更改候选框的筛选规则等方法改进YOLO v2网络,使其更好地适应定位任务。能够将无人机实时获取的航拍图像定位到目标区域,并通过投影关系进行坐标转换得到无人机的经纬度。结果表明:该方法效果较为理想,在航拍图像的目标区域检测任务中检测网络的平均准确率提高到79.5%;在包含目标区域的航拍图像中,经模拟飞行的仿真实验验证,其网络定位准确率大于84%。     

计算机图形处理器加速的光学航空影像正射校正

提出了计算机图形处理器(GPU)加速的光学航空影像正射校正并行算法,以满足获取光学航空影像对实时性的要求并提高对海量影像数据在CPU上串行正射校正的效率。介绍了光学影像正射校正算法原理以及正射校正算法的并行化处理。为减少GPU执行的计算负载,引入"有效像素区域"概念,设计了改进的GPU并行校正算法。通过配置选择以及存储器访问优化进一步提高了算法的执行效率。最后,分析了GPU并行算法的精度,并验证了噪声干扰对算法的影响。实验结果表明,优化的改进GPU并行算法显著提高了正射校正的速度,影像大小为5 000×5 000时,加速比最高可达CPU串行算法的223倍以上。虽然GPU单精度计算和噪声干扰会使影像校正精度有所下降,但尚在误差允许范围之内。该算法能够快速实现光学航空影像的正射校正,校正后的影像满足实际应用需要。     

Z80单板机I/O接口及INT中断源的扩展

用单板机构成多路实时控制系统,经常遇到 I/O 接口及 INT 中断源不足的问题,本文提出了一个简单、可靠、实用的 I/O 接口及 INT 中断源的控制电路,较好地解决了这一问题。     

基于模糊C均值聚类的遥感图像分割方法

在遥感图像分割领域,模糊C均值聚类算法得到了广泛的应用。但存在计算量大、易受噪声干扰等缺点。针对以上缺点对快速模糊C均值聚类算法进行了改进。首先利用一维灰度直方图进行快速模糊C均值聚类降低计算量;然后在此基础上根据像素的邻域特性构造新的隶属度函数;最后根据新的隶属度函数对每个像素进行分类。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并具有较强的抗噪能力。