基于区域生长的网格模型分割技术

针对三角形网格模型简化中保持细节特征的要求,提出了以顶点和三角形作为种子的区域生长策略,并采用可变阈值的生长方法.首先将与顶点相关的三角形面积的均值作为顶点的属性值,在区域生长过程中重复选择具有极大属性值的图元作为种子;在预分割后,区域要进行合并和平滑处理.实验表明,该方法快速有效,能够满足网格模型简化中保持局部区域特征的需要.     

应用短程线主动轮廓线的图像多目标面积同时测量

提出了一种新颖的图像多目标面积同时测量的方法,用于精确测量多个不同形状的图像目标面积.该方法应用了短程线主动轮廓线模型,分2个步骤进行.首先利用水平集函数φ的迭代使主动轮廓线由初始位置向各个目标的轮廓边缘收敛.其次,对于收敛后的主动轮廓线,分别计算出各目标边界的亚像素面积和图像目标的内部像素个数,从而同时求出各个图像目标的面积.实验结果表明,该方法的测量重复性误差＜±0.5%;和传统的面积测量方法相比,具有测量效率高(同时测量多个目标面积)和测量精度高的优点.     

低信噪比多目标检测的贪心算法

针对SNR2dB的弱目标的检测问题,提出基于贪心原则的边检测边跟踪算法.通过可扩展节点完成状态更新,然后沿着航迹进行能量的累加,最后利用似然比检验确定目标.预处理阶段设计的时空滤波器,一方面通过混合核估计的空域滤波器去相关杂波,另一方面通过沿着时间轴的投影分割抑制噪声,将搜索空间压缩了80%以上.此外利用非参数统计理论对残差图像进行了独立性与正态性的验证.通过与传统的动态规划方法的实验对比分析表明,该算法的时间复杂度可以降低到mn,不仅具有速度上的优势,而且还可以保证比前者更高的检测率和更低的虚警.