三维CAD模型局部结构检索属性图算法

由用户交互式地选择欲检索的模型局部结构,并自动生成该局部结构的属性图;然后取出三维CAD模型库中每个待检索模型,根据模型的B-rep表示过滤出其中与欲检索局部结构组成面相似的面,通过删除不相关面,有效地将可能相似的局部结构从待检索模型中分离出来;最后利用图论中二分图最优匹配算法计算出模型中分离出的结构和欲检索局部结构的相似系数,并将该相似系数作为实现模型局部相似性检索的依据.实验表明,该算法能够实现CAD模型局部结构检索,并与人视觉上的相似性判断基本一致.     

基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别

针对主动形状模型(ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进而得到改进的扩展加权局部纹理模型,它由中心局部纹理模型、前局部纹理模型和后局部纹理模型共3个子模型加权组成,并对加权参数进行实验优化,使各个特征点之间的联系更加紧密,模型的鲁棒性更好.通过表情识别实验对提出的EWASM算法和传统ASM算法进行对比,选用RBF神经网络分类器进行表情分类,实验结果表明EWASM算法收敛速度更快,识别率也得以提高,并解决了局部最小问题,能更有效地表征表情.     

一种结合局部对称的三维模型对齐方法

对称是自然界大多数模型具有的一种特征属性.针对三维模型坐标归一化过程中模型的对齐问题,提出了一种结合局部对称的三维模型对齐方法.通过三维模型的CPCA坐标轴确立其初始姿态,提出局部对称长度比来度量三维模型的局部对称性.以此为依据将三维模型分成两类,对于具有大于或等于2个局部对称平面的三维模型,利用最大局部对称长度比来确立最终姿态;对于仅有1个或没有局部对称平面的三维模型,通过面积替换质量,将模型达到力矩平衡时的姿态确立为最终姿态.算法既考虑到了模型的对称性质,又考虑了非对称模型的处理.实验结果显示了算法的有效性.     

用于图像分割的局部区域一致性流形约束MRF模型

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型难以有效描述图像复杂先验知识的问题,提出一种基于局部区域一致性流形约束MRF(LRCMC-MRF)模型.首先,所提模型利用高维数据的低维流形分布表征图像局部区域的复杂几何结构先验,建立图像局部区域的流形先验约束;其次,基于Pairwise MRF模型,建立一种包含更多图像局部信息的局部空间自适应MRF模型;最后,基于贝叶斯理论,将复杂局部区域几何结构先验和局部空间自适应统计特征融合,利用Gibbs采样算法对所提出模型进行优化.实验结果表明,与基于常规区域的MRF模型相比,所提出的分割算法具有较好的分割效果.     

基于局部与全局拟合的活动轮廓模型

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模型分割灰度不均匀图像和CV模型全局收敛性的优点。实验结果表明,该模型能够分割灰度不均匀图像,对初始轮廓的依赖性较弱,并且具有一定的抗噪性。     

基于事件的局部行为模型的合并

采用模态迁移系统描述系统行为,针对局部行为模型中存在的不确定行为,提出一种基于事件的局部行为模型合并方法。该方法首先定义局部行为模型之间的精化关系,利用精化关系产生合并规则,运用合并规则产生行为模型的极小共同精化模型或最小共同精化模型,从而消除局部行为模型中存在的不确定行为。最后通过一个示例对该方法的有效性作出说明。     

基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

针对二阶偏微分方程（PDE）放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足,提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器,改进复扩散模型能够较好地增强强边缘;而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模,非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息,对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果;最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较,在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果,弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。     

局部区分区域在三维模型检索中的应用及改进

由于对三维模型检索查全率与查准率的要求不断提高,在研究模型整体特征的同时,对于模型局部特征的研究越来越多。分析并讨论了几种主流的局部特征提取方法,深入研究了局部区分区域方法,并对此方法做出了改进以适应检索需求,经过试验证明,使用局部区分区域可以提高三维模型检索的查全率和查准率。     

基于特征融合的人脸特征定位

针对活动形状模型在定位人脸特征点时,对初始位置敏感并且局部模型的建立方法过于单一的问题,本文提出了一种基于特征融合的活动形状模型(LASM)。算法使用SUSAN算子与小波变换结合,提取人脸图像的角点位置作为模型的初始位置,并将局部二值模式与原局部建模方法融合建立局部模型,实验结果表明,与传统活动形状模型相比该方法定位特征点更加精确、有效。     

基于等离子体模型的气隙局部放电仿真研究

由于传统的局部放电三电容模型过于简单,无法精细刻画局部放电的本质特征.通过等离子体理论,给出了局部放电通道的阻抗表达式,构造了基于电容-电阻-电感的新局部放电物理模型.采用该模型对环氧树脂内部单、双气隙局部放电过程进行了Matlab/Simulink动态仿真.结果表明:所建模型的仿真结果与实验结果非常接近,为今后更深入研究局部放电机理提供了新的途径.     

一般非线性控制系统的局部反馈渐近镇定

运用微分几何方法讨论了存在相对阶的一般非线性控制系统的局部反馈渐近镇定问题。在给出这类系统基于相对阶的标准形之后，如果其零动态渐近稳定，则可找到控制律局部镇定该系统。所得结果适用于一般非线性控制系统局部反馈渐近镇定的临界问题。     

General response formula and minimum energy control for the generalsingular model of 2-D systems

The general response formula for the general singular model of 2-D linear systems is derived. The concepts of local reachability and local controllability are extended to the singular model. Necessary and sufficient conditions for local reachability and local controllability are established. The minimum energy control problem for the singular model is formulated and solved     

离散时滞广义系统的一般解与局部能控性

利用函数的Z－变换,获得了离散时滞广义系统的一般解,由此得到该系统的局部可达性与局部能控性的充分必要条件,同时给出了数值例子。     

一般非线性系统的Kalman分解

本文讨论一般非线性系统的标准分解问题.线性系统的Kalman分解给出了系统的能控 状态、能观状态和系统的最小实现.本文首先给出非线性系统的局部第一类Kalman分解形 式,从而解决了系统的局部能控状态和局部能观状态的分解.然后,再给出第二类Kalmall分 解形式,它提供了非线性系统的局部最小实现.     

大规模等值线图的任意简单多边形窗口裁剪算法

针对大规模等值线图裁剪算法面临的两个主要问题,如何减少线段求交次数和判别保留部分的起止点,提出一种针对大规模等值线图的任意多边形裁剪算法.该算法首先使用等网格分割方法,在等值线线段与裁剪多边形边之间建立网格索引,减少线段求交次数;同时,在网格数据结构基础上,采用局部射线法,很好地解决了判断交点在裁剪多边形内外时间复杂度过大的问题,使得算法可以快速判断出需要保留(剔除)的等值线部分.本文算法的优点是能够在求出交点的基础上快速获得需要保留(剔除)部分的起止点;同时,算法中裁剪多边形可以是包含任意多个洞的任意简单多边形,克服传统算法中对裁剪多边形的特定约束条件.本文算法易于实现且高效.     

基于Web的通用题库系统设计与实现

介绍了一种基于Web的通用题库系统。该系统为学习者提供在局域网远程网上实现对某一学科的主要知识点进行复习和测试的学习环境，为教师提供生成试卷、评价分析学生成绩的工具。并对实现基于Web技术的通用试题库设计中的问题进行了讨论，提出解决方案。     

通用示波器软件控制平台的研制

在示波器数据采集中,针对不同厂商不同型号的示波器,研制了通用的示波器软件控制平台,通过分析各种示波器的控制指令和协议控制函数,各型号设备操作分函数实现,自动判断并实现示波器的远程控制,获得波形数据及硬拷贝图像.支持多种在线通信协议,在自动化测试实验中得到很好应用.     

General decentralized stabilization of large-scale linear continuous and discrete time-delay systems

We consider the general stabilization problem of linear time-invariant, large-scale multivariable decentralized systems with delays. We have established sufficient stabilization conditions for a general class of decentralized systems. Namely, in the continuous case the requirement is that the matrix measure of the closed-loop subsystem matrices can be made sufficiently negative by appropriate local feedback control, whereas in the discrete case the requirement is that the norm of the closed-loop subsystem matrices can be made arbitrarily small by feedback control.     

一般非线性系统的零动态、正则标准形与局部反馈渐近镇定

研究了一般非线性系统的零动态算法,得到了应用广泛的正则标准形,只需对系统 做较弱的正则性假设,即平衡点附近某些分布是非奇异的.同时讨论了该标准形在局部反馈 渐近镇定中的应用,该结果适用于解决局部反馈渐近镇定的临界问题.仿射非线性系统的结 果成为该文结果的特例.     

General Adaptive Neighborhood Image Processing

The so-called General Adaptive Neighborhood Image Processing (GANIP) approach is presented in a two parts paper dealing respectively with its theoretical and practical aspects. The General Adaptive Neighborhood (GAN) paradigm, theoretically introduced in Part I [20], allows the building of new image processing transformations using context-dependent analysis. With the help of a specified analyzing criterion, such transformations perform a more significant spatial analysis, taking intrinsically into account the local radiometric, morphological or geometrical characteristics of the image. Moreover they are consistent with the physical and/or physiological settings of the image to be processed, using general linear image processing frameworks. In this paper, the GANIP approach is more particularly studied in the context of Mathematical Morphology (MM). The structuring elements, required for MM, are substituted by GAN-based structuring elements, fitting to the local contextual details of the studied image. The resulting morphological operators perform a really spatially-adaptive image processing and notably, in several important and practical cases, are connected, which is a great advantage compared to the usual ones that fail to this property.