一种新的纹理分割方法

本文提出一种新的纹理图象分割方法,其原理是将原始纹理图象化分成许多相互复盖的窗口,在每一个窗口上分別计算其纹理特征。并用该纹理特征代替窗口所对应象素的灰度值,从而把一灰度纹理图象映射成特征超平面。然后采用边缘检测方法在特征超平面上检测其特征突变点,所有这些突变点构成了不同纹理的交界线。所以检测到特征突变点就等价于完成纹理分割。在这种分割方法中,有效的纹理特征是分割准确度的关键。     

基于Gabor环滤波的纹理分割方法

针对纹理分割问题,提出了一种在频率域呈环形分布的Gabor滤波器组(Gabor环)的设计方法,在能量意义下给出了自适应选择滤波环带的步骤,并给出了经Gabor滤波后纹理特征的计算公式。根据给定Gabor滤波器环具有的多方向特性对不同纹理图像进行滤波,然后计算滤波后各点特征,并利用这些多方向特征进行纹理分割。实验表明该方法能取得较好的分割效果,并具有很强的通用性。     

光学多通道纹理分割技术

提出一种以人类视觉系统初级阶段多通道滤波理论为基础的光电混合纹理分割技术，每一通道用盖伯函数描述．在光学系统中采用不同取向的针孔对阵列作为盖伯滤波器，用２×２Ｄａｍａｎｎ光栅作为分束器，建立了具有４个通道的纹理图像分割处理系统．光学系统结果由计算机进行聚类或神经网络决策，得到最后的分割标定图像．若增加针孔对的数目，并改变针孔大小，用更高分束比的Ｄａｍａｎｎ光栅作为分束器件，可以实现通道的纹理图像分割，达到应用水平     

小波变换在纹理图像分割中的运用

在纹理图像分割的研究领域中j基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用.基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割.该算法首先对原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择,生成区域图像.实验表明,通过调整参数:一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割.     

基于Gabor滤波器医学图像的纹理分割

基于Gabor滤波器纹理分割的研究。Gabor滤波器的改进,对Gabor滤波器在方向上做了改进,把Gabor滤波器在4个方向上提取纹理特征,拓展成在6个方向上提取纹理特征,基本满足了多通道多分辨率的要求。     

一种图象纹理特征提取与分割的新方法

本文介绍了一种用于提取图象纹理特征的新的二维最佳数字滤波器（ＯＤＦ），该滤波器是基于有限长球序列（ＦＰＳＳ）和离散付里叶变换（ＤＦＴ）设计的，它具有能量损失最小的最佳频率响应特性。用若干具有不同中心频率和带宽的这种滤波器覆盖频率平面，可以抽取图象的纹理转征，进而利用一个非参数分类器，可对纹理图象实行有效的分类和分割。文中给出了一个人工纹理图象和一个自然纹理图象分割的实例。     

基于LBP纹理特征的随机游走图像分割

本文通过求解融入纹理特征信息的对称、半正定线性方程组,提出一种新的基于随机游走(Random Walker)的纹理图像分割算法。为了构造该方程组,首先通过局部二元模式(Local binary pattern,简称LBP)算子来描述纹理,将图像映射至不同纹理之间有显著区别的LBP图(LBP map)上,进而将其与梯度和几何信息结合并构造倒数型像素相似度,形成方程所需的权值矩阵,在随机游走模型下使已标号区域向未知区域传递,从而实现纹理图像分割。最后以纹理图像、噪声合成图像、MRI、CT图像为实验对象来验证算法的有效性。定性及定量实验结果表明,在多目标分割任务下,本方法有更好的有效性和精确性。     

基于子波分解的多通道神经网络纹理分割方法

描述了一种体现多通道滤波技术的神经网络纹理分割方法，决策神经网络（ＤＢＮ）可提高纹理分类的精度，同时纹理的子波变换降低了图像数据间的相关性，提高了网络的学习效率，实验表明本文提出孤方法分类误差较低，获得了令人满意的纹理分割效果。     

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法.由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性,因而能很好的表达纹理图像的特征.文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的.     

基于矩的三角形网格简化

文章研究了一种新的基于矩的三角形网格简化算法.该算法利用了Stanislav提出的显式矩计算公式,能够实现对不同坐标位置的部分进行不同比例的压缩,从而在同样的显示效果下以更大比例压缩网格数据,为实现复杂环境的虚拟现实提供了有效的工具.     

面聚类网格简化新算法

三维物体表面重建广泛采用三角网格方法,密集的数据采样可以重建出精确的三维表面,但是庞大的数据量不利于多分辨率三维实时显示和三维物体网络传输,因此三维表面网格简化是迫切需要解决的问题之一.近年来表面简化问题得到了广泛地研究.本文提出基于面聚类的网格简化新算法,通过最小化最大类内距离算法进行面聚类实现区域划分,然后提取区域特征,进而根据特征点和边对区域进行受限三角剖分.实验说明本文提出的面聚类网格简化算法在保持三维表面几何拓扑特征的基础上取得了很好的简化效果.     

一种大规模地形简化的算法

在地形可视化领域,实时绘制复杂地形场景的最有效工具是LOD技术。结合四叉树数据结构与不规则三角网数据结构的优点,提出一种混合数据结构的地形简化算法。算法通过使用不同的误差阈值,实现了视点相关的地形简化。同时通过有效的误差控制原则,解决了不规则三角网分块之间的拼接问题,消除了地形裂缝。实验结果证明了算法能高效地生成地形的连续多分辨率模型,实现地形场景的平滑绘制。     

一種製作互補式金氧半複晶矽薄膜電晶體之製程簡化技術

一種製作互補式金氧半複晶矽薄膜電晶體之製程簡化技術被提出, 其藉由大角度離子佈植摻雜物穿透閘極間隙壁. 藉由此技術方法,可使用同一光罩而同時形成淡摻雜區域於閘極間隙壁氧化層下方且形成高摻雜區域,其可於互補式金氧半複晶矽薄膜電晶體製作時簡化製程步驟.更進一步地,藉由此技術,與傳統的單一高濃度摻雜源汲極技術相較,此方法可得到更好的N型及P型薄膜電晶體特性,且無需增加光罩製程.     

A process simplification scheme for fabricating CMOS polycrystalline-Si thin film transistors

A process simplification scheme for fabricating CMOS poly-Si thin-film transistors (TFTs) has been pro-posed, which employs large-angle-tilt-implantation of dopant through a gate sidewall spacer (LATITS). By this LATITS scheme, a lightly doped drain region under the oxide spacer is formed by low-dose tilt implantation of phosphorus (orboron) dopant through the spacer, and then the n+-source/drain (n+-S/D) (or p+-S/D) region is formed via using the same photo-mask layer during CMOS integration. For both n-TFT and p-TFT devices, as compared to the sample with conventional single n+-S/D (or p+-S/D) structure, the LATITS scheme can cause an obviously smaller leakage current, due to more gradual dopant distribution and thus smaller electric field. In addition, the resultant on-state currents only show slight degradation for the LATITS scheme, As a result, by the LATITS scheme, CMOS poly-Si TFT devices with an on/off current ratio well above 8 orders may be achieved without needing extra photo-mask layers during CMOS integration.     

一种基于单层包络控制的三角形网格简化算法

三维物体的几何造型中,物体通常用三角形网格来描述.对于复杂物体的三角形网格模型,如人脸及人的各种器官的三维几何模型、各种动物的三维几何模型,其庞大的数据量给存储、传输以及渲染等方面带来了很大的困难,因而三角形网格模型的简化成为了当前国内外计算机图形学领域中的一大研究热点.本文在研究总结已有算法的基础上,提出了一种采用单层包络控制的三角形网格简化算法.该算法对Cohen提出的包络构造方法进行了改进,采用一维搜索中的二分法来逼近最佳偏移值,并且采用内层单包络来控制简化误差,从而有效地改善了算法的性能.实验结果表明,采用本算法简化的三角形网格模型,不仅可大大地减少三角形面片数,而且有一个较低的算法时间复杂度.     

基于空间自相关的地形建模简化研究

针对基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据的大规模三维地形简化问题,提出了基于空间自相关理论的地形建模简化方法。该方法考虑地形坡度这一表达地形特征关键因素,以地貌特征区域相似与高程数据相关性为依据,对地形数据进行聚类分析,获取区分地形的特征值,在此基础上采用基于倾斜度的距离加权法计算中心点的高程值,生成新的网格进行地形构建。实验结果表明,该方法一定程度上降低了数据规模,减少了相对误差,同时较好的保持了地形特征。     

图像边缘提取的区域联合分割与主动轮廓模型

在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。采用边缘区域分割和主动轮廓C-V模型算法,而C-V模型更适用于水下的球体、椭球体边缘检测,具有提取的边缘连续的优点。当然,在处理不同的实际问题时,针对环境条件和要求的不同,可以选择适合的算子进行图像边缘提取。     

大型三维地形建模简化技术的研究与实现

大型三维场景模型在虚拟现实中有着广泛而重要的应用。就此主要讨论了层次细节技术和基于网格的模型简化技术并提出一种改进的基于面片消减的移动立方体简化算法,从而有效的对建立的模型进行了简化和绘制加速。     

三维激光扫描数据的网格简化

针对三维激光扫描仪获得的彩色人头数据集压缩问题，提出了基于区域分割的顶点合并网格简化算法。该算法分为区域分割和网格简化两个阶段。在对三维彩色人头数据集进行区域分割的基础上，把网格点分为：区域边界点（在顶点合并操作中，它只能与边界点合并）和区域内部点，然后根据区域加权的误差评价函数进行网格简化。实验表明，该算法压缩比高，网格简化质量好。