基于图像的点读坐标提取方法

为快速准确地获取点读机的点读坐标,提出一种基于图像的点读坐标提取方法,该方法首先采用邻近像素差分、图像二值化、连通域检测和最小二乘直线拟合等方法建立书本坐标系;其次,利用点读笔颜色和杆状特征,并采用扫描法实现了图像中笔尖坐标的定位;最后,对图像坐标进行标定后,计算得到点读坐标。实验结果表明,该方法具有误差小、抗干扰能力强、通用性好的特点,能达到点读机对坐标精度的要求。     

从表面重构的体数据实现3维网格剖分

目的 针对有限元分析中网格最优化问题,提出一种改进的生成四面体网格的自组织算法。方法 该算法首先应用几何方法将三角形表面模型重新构造成规定大小的分类体数据,同时由该表面模型建立平衡八叉树,计算用以控制网格尺寸的3维数组;然后将体数据转换成邻域内不同等值面的形态一致的边界指示数组;结合改进的自组织算法和相关3维数据的插值函数,达到生成四面体网格的目的。结果 实验结果对比表明,该方法能够生成更高比例的优质四面体,增强了对扁平面体的抑制能力,同时很好地保证了边界的一致。结论 在对封闭的3维表面网格进行有限元建模时,本文算法为其提供了一种有效、可靠的途径。     

基于红外图像和逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法

研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,缩短跌倒到救治的时间能降低跌倒造成的伤害。为此,室内老年人跌倒检测需求逐年增加。红外传感器具有受光照影响小,保护隐私等优点,越来越广泛地应用于室内人体跌倒检测中。然而,由于红外图像存在分辨率低、信噪比差等缺陷,导致传统方法的检测精度较低。针对这个问题,本文提出一种基于逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法。首先,通过人体温度计算出人体与传感器之间的距离;其次,结合图像信息,逆推出人体在真实世界的高度;最后,对获取的人体真实高度数据进行平滑处理,并根据其变化情况进行跌倒检测。实验结果表明,本文所提方法的检测准确率达到98.57%,优于传统非逆向投影方法,其性能完全可以应用于实际检测中。     

基于小波尺度相关的图像清晰度判别方法①

为提高图像清晰度判别函数的单峰性和抗噪性,提出了一种基于小波变换尺度相关的清晰度判别方法。该方法利用信号的小波系数幅值随尺度增大而增大,噪声的小波系数幅值随尺度增大而减小的特性,取相邻尺度间小波系数乘积构造清晰度判别函数,实现了增强信号抑制噪声的目的。通过CCD采集的图像数据对该方法与传统方法进行对比实验,结果表明提出方法具有较好的单峰性和较强的抗噪性,能够准确地评价数字图像聚焦程度。     

基于CUDA的直升机旋翼桨叶挥舞角快速测量方法

针对基于立体视觉的直升机旋翼桨叶挥舞角测量CPU串行算法耗时多、效率不高的问题,利用图像处理单元(GPU)并行计算的优势,提出一种基于CUDA统一计算设备构架的并行处理快速算法.首先,对算法中最耗时的图像去噪、阈值分割、连通域标记三部分进行并行化设计;然后,采用多层次并行策略将大量密集运算分配到不同的图像处理单元上并行执行,利用共享内存和共享寄存器加速数据访问;最后,进行多次测量实验,结果表明该方法执行效率明显高于CPU串行方法,可满足旋翼桨叶挥舞角快速测量的要求.     

基于分段幂函数的LMD方法及其在轴承故障诊断中的应用

局域均值分解是一种将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的方法,每个PF分量为一个单分量调频调幅信号。传统LMD算法对所有极值点集利用滑动平均的方法计算局域均值函数和局域包络函数,易造成过平滑现象,运算量增大,并影响分解精度。本研究对传统LMD方法进行了改进,采用分段幂函数法分别计算上下极值点集的包络线,得到的包络线具有良好的光滑性和稳定性,进而计算局域均值函数和局域包络函数,避免了传统方法过平滑现象,提高了运算效率与精确度。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本研究所设计方法的有效性。     

多视点三维数据合并中的定标球球心算法

利用每个数据点的k-近邻点计算其法向量,并以扫描区域中心点的法向量为基准,使所有点的法向量指向球心;然后根据扫描仪的测量精度计算误差范围,以扫描区域中心点法向量的延长端点为中心提取出球面数据点;最后以球面数据点法向量延长端的质心为该定标球的球心．大量真实数据实验表明,文中算法具有较高的精度和较好的稳定性．     

基于RBF神经网络的三维残缺数据修补算法

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的修补方法,该方法首先通过人工介入法在残缺数据的边界附近获取样本点集,并以其最小二乘拟合平面为基础建立局部坐标系;其次,在此局部坐标系下,将训练后的RBF神经网络仿真曲面用于残缺区域数据点重采;最后,将重采点集通过坐标反变换后,替代原始点云数据中的样本点集。对真实残缺数据进行修补实验,结果表明效果良好。     

三维散乱数据的k个最近邻域快速搜索算法

提出一种新的快速搜索算法．首先,采用空间分块策略,把数据空间分成许多大小相同的立方体子空间,立方体的大小决定了最近点的搜索速度;然后,综合考虑了数据集的范围、点的总数及最近点数目k,给出了一种新的估算立方体边长的方法．大量真实数据的实验结果表明：文中算法可以快速地给出接近于最佳搜索速度的立方体边长．     

基于改进遗传算法的摄像机标定参数优化方法

针对标准遗传算法在摄像机标定参数非线性优化过程中,易出现过早收敛和停滞现象的问题,提出一种新的摄像机标定参数优化方法.首先,采用非线性的归一化几何排名函数与随机遍历抽样法混合作为选择方法,对遗传算法进行改进;然后,采用改进的遗传算法对摄像机标定参数进行非线性优化;最后,将其与标准遗传算法进行标定参数非线性优化对比实验,实验结果表明:算法平均绝对误差低于标准遗传算法,且图像主点坐标更接近参考值,能较好地缓解过早收敛和停滞现象,提高了标定精度.