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应用PSO的快速纹理合成算法 总被引:6,自引:1,他引:5
应用PSO的快速纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法,应用粒子群优化(PSO)算法对基于块采样的纹理合成算法的搜索匹配过程进行了改进,改变了原算法的全遍历搜索过程,在不影响合成质量的前提下加快了合成速度.本算法对于按序和随机的各种应用都能在一台中等的PC机上几秒内合成高质量的纹理.并对算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析. 相似文献
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现阶段对变量的识别通常采用基于特定编译习惯及内存访问地址模式匹配的方法,或基于内存模型和抽象解释的分析方法。前者针对性太强,不具备普适性;后者通常采用损失算法精度的方法来得到结果,这往往会造成识别变量粒度过大、漏识别和误识别率较高。首先定义一种存储访问模型,对存储操作进行细粒度的模拟;然后给出基于存储访问模型的抽象状态生成算法,实现了基于高级中间语言HBRIL的细粒度数据信息(抽象状态)的跟踪和记录;基于这些抽象状态设计了存储区域内的细粒度变量实体识别算法;最后通过测试给出变量识别的细化比例和识别率。由测试结果可以看出,该算法在动态分配变量的识别率方面具有明显优势。 相似文献
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为了能够实时地对运动视频对象进行分割,提出了一种对视频序列图象中的运动对象进行快速分割提取的算法,该算法首先对图象进行滤波,并求出连续两帧图象之间的差分,然后应用“同化填充”技术和基于对象的“整体运动估计”来对差分图象进行修正,进而得到对象模板,同时利用模板缓冲区的帧间迭代来维持模板的完整性,该算法不仅不依赖于固定背景,而且能够消除差分图中的显露背景,还能得到运动目标较为精确的形状,并且算法简单,快速,鲁棒性好。 相似文献
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改进的纹理合成图像修复算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性. 相似文献
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针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。 相似文献
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一种基于抽象模板的语义Web服务组合框架 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一个基于抽象模板的语义Web服务组合框架,并详细分析了基于该框架的抽象模板检索、数据预处理以及模板修正的实现方法.为了提高模板检索的精确度,框架采用特征匹配和图匹配相结合的方法,实现了抽象模板和用户请求之间的相似度计算.同时利用数据预处理过程构建服务之间的依赖关系图,除去了冗余的服务,并事先验证了用户请求的可满足性.根据服务依赖关系图,框架使用启发式规划修改算法(HPAA)实现了模板的自动修正,并提供了对启发式策略的灵活配置,提高了服务组合的适应性和扩展性.最后对HPAA算法中所使用的启发式策略进行了实验,验证了算法在解决大规模问题上的适应性和可靠性. 相似文献
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体育视频全景图合成技术 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了面向体育视频的全景图合成技术,提出了通过计算前景区域模板和α混合进行前景合成的方法.首先采用MPEG-4校验模型中的Konrad算法和基于Fisher线性判别准则的外点过滤算法进行全局运动参数估计,并用中值法合成背景全景图;然后将前景帧进行仿射投影后与背景求差值,并用中值滤波和形态学方法处理差值图像,得到前景区域模板;最后采用α混合生成前景序列的全景图,并叠加到背景上.由此得到的全景图能同时展现运动的场景和运动员的动作过程. 相似文献
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由于面向对象程序具有多态性等复杂特性,在软件单元测试中仅凭静态分析难以判断指针和引用指向对象的具体类型,为了解决这一问题,对类的抽象内存模型进行研究,并提出类的操作语义模拟算法;在路径分析时,通过构建和更新抽象内存模型,从而对变量所属类的范围进行限定;对于单元测试,对基于输入域的随机测试进行优化,提出基于路径的随机测试方法,得到输入变量的类型集合;实验表明,类的抽象内存模型结合操作语义模拟算法能够有效提取出路径中类相关的约束,基于路径的随机测试方法比起基于输入域的随机测试方法能够明显提高测试效率。 相似文献
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基于阈值分类的小波域混合模型图像降噪 总被引:3,自引:0,他引:3
通过一种自适应阈值分类,小波系数被分为两类:“大”的(重要的)和“小”的(不重要的)。根据不同类小波系数的统计特性分别用不同的模型进行降噪,对于“大”的一类用一种具有尺度间相关性的双变量模型进行降噪,而对于“小”的一类用一种具有强局部相关性的零均值高斯模型进行降噪,最后用Cycle-spinning方法抑制降噪过程中可能存在的震铃和锯齿等失真。实验结果表明了该算法在客观峰值信噪比和主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。 相似文献
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传统的反向合成图像对齐算法比较的是模板图像与输入图像之间的像素值。该方法容易受到图像中光照变化的影响,从而导致收敛性变差甚至发散。根据局部指向性对光照变化不敏感的特性,提出了一种新的反向合成图像对齐算法——反向合成梯度算法。由于局部指向性的计算在本质上是图像梯度的计算,因此采用几种不同的梯度算子来计算局部指向性。通过实验,验证了反向合成梯度算法能够有效克服图像中光照变化的影响,同时比较了不同算子在不同光照下对反向合成梯度算法的影响。 相似文献
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提出了一种新的用于关系数据库查询缓冲和预取的方法.首先将数据查询语句抽象成由四元组组成的查询模板,同时保存了查询语句的实际参数.基于这些模板和参数,提出了两种智能预取算法以适应两类不同的数据查询需求.第一个算法基于蚁群规则,该算法能够用于预测将来具有最高可能性的查询.经过监控某个特定应用对于数据库所发生的大量查询,实际的模板数要远远小于发生的查询数.当通过考虑查询模板和跟踪历史查询记录来预测未来可能发生的查询时,提出了第二类算法.该算法基于惯性规则,它使用BP网络来跟踪用户的查询历史.相对于前面的算法,该算法更适合多应用共存的场合.在模拟实验中发现对于单个应用而言,查询具有很高的模板依赖性,而对于多应用场合,惯性规则具有更好的适应性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对Criminisi算法中计算待修复块优先级时存在的一些不足及搜索最佳匹配块效率低的问题,提出一种基于演化算法EA(Evolutionary Algorithm)的纹理合成图像修复技术。该算法首先从等照度线方向和梯度方向共同考虑待修复块的优先权,并根据梯度的变化来控制模板窗口的大小,然后提出用演化算法在待修复区域周围搜索最佳匹配块,最终达到快速准确修复图像的目的。仿真实验表明,提出的新算法与传统算法相比具有更快地收敛速度和更好地修复效果,其综合性能优于Criminisi算法。 相似文献
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英汉TBMT中模板抽取的改进算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于模板的机器翻译(简称TBMT)是为了提高当前机器翻译系统译文生成质量而采用的一种新的翻译方法,该技术的关键是模板的抽取。文章针对英汉机器翻译中的现存问题,在“动词+虚词”形式的模板抽取算法的基础上提出一种改进算法,应用该算法可较好地解决英汉机器翻译中的一些歧义问题。 相似文献
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K元2—立方体网络SIMD计算机图像模板匹配并行算法 总被引:5,自引:0,他引:5
模板匹配是进行虑波、边缘检测、目标识别和图像匹配的一种基本和有效的方法 .对于 N× N的图像和M× N ( M相似文献
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基于邻域子块相关的快速纹理合成 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的基于邻域子块相关的快速纹理合成方法,通过预处理,在合成过程中利用邻域子块的相关性,把搜索范围限制在当前块的邻域,与基于块抽样的纹理合成算法相比,时间复杂度从O(M×N)降至O(M),并且对于一幅输入纹理合成不同大小的输出纹理,只需对输入纹理进行一次预处理。实验结果表明,对于广泛存在的真实纹理,邻域子块的相关能更好地描述纹理的特征,合成出视觉效果上更优的输出纹理。 相似文献