计算机图像配准的三种特征点提取算法的比较研究

基于特征点的图像配准算法是近年来图像配准方法的一个研究热点,具有高效、快速、高精度的特点,已经被广泛应用到了很多领域。本文首先针对已经有的特征点提取算法进行了较为系统和全面的评价,然后主要介绍了三种经典的特征点提取算法,即Harris算法、SUSAN算法和Do G算法,并分析了其各自的优缺点和需要解决的问题,为以后进一步的算法研究打下了基础。     

模糊聚类算法应用研究

本文介绍了模糊C-均值聚类算法、遗传模糊C-均值聚类算法以及免疫进化模糊聚类算法的原理和应用,然后对其优缺点进行了分析比较．并给出了各自的适用领域。最后,总结了模糊聚类算法中存在的一些问题和发展前景。     

浅谈我国网络教育的现状及解决对策

当前,网络教育发展迅猛,已经成为了教育的一种重要手段。本文主要分析了当前我国网络教育的研究背景、主要特点、存在的问题以及针对这些问题的解决对策,以期待网络教育能更好地发挥其在教学中的作用,使教育真正面向现代化,并深化素质教育与创新教育。     

人工神经网络在油藏数据训练中的应用

由于人工神经网络（ANN）较传统的模式识别方法更具优越性,可以应用到油藏数据的训练中。采用3种神经网络训练函数,即,网络的权值和阈值训练函数、利用Levenberg-Marquardt规则训练函数和阶梯变化梯度算法,分别对油藏数据进行训练,得到成功的训练结果,从而把预测的油藏参数和三维（3D）地震属性联系起来。实验表明,把ANN用于训练油藏数据是可行的。     

一种有效的秦俑碎块匹配算法

针对秦俑碎块的三维网格数据模型,提出了一种基于特征轮廓线的碎块断裂面匹配算法.首先,对数据模型进行纹理贴图、去噪、补洞、简化数据模型等预处理,然后提取碎块的主轮廓线和次轮廓线,进而提取出碎块的特征轮廓线,最后根据角点对特征轮廓线进行分段,并采用计算最长公共子序列的方法对分段曲线进行匹配,完成特征轮廓线的匹配,从而实现碎块断裂面的匹配.实验结果表明,该算法是一种有效的、精确的秦俑碎块匹配方法.     

曲面的点云模型优化配准方法

针对覆盖率较低的曲面配准问题,提出一种先粗配再细配的点云模型配准方法.首先,采用基于GH-LS3D(Gauss-Helmert least-squares 3D)的配准算法实现曲面的粗配准;然后,在迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法中引入高斯概率模型和动态迭代系数以提高算法的抗噪性和收敛速度,由此实现曲面的快速精确细配准.实验结果表明,该优化配准方法能够实现曲面的精确配准,并在细配准阶段取得了较高的配准精度和收敛速度,是一种有效的曲面配准方法.     

基于特征融合的文物碎片模型检索

基于特征的模型检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要包括特征提取和模型检索两个方面,其中特征的鲁棒性对模型检索结果起决定性作用.由于已有检索算法存在局部特征有效性较低的问题,该文提出一种基于特征融合的兵马俑碎片模型检索算法.针对兵马俑碎片的三维点云数据模型,首先计算点的主曲率和法向夹角,并对其加权融合;然后基于该...     

基于点重要性判断的点云简化

为了有效保持散乱点云的显著几何特征,提高点云简化的精度和效率,提出一种点重要性判断点云简化方法.首先,计算点云中点的重要性,并根据重要性提取特征点;然后,采用八叉树算法对非特征点进行简化,从而保留点云的主要细节特征,实现点云简化处理;最后,通过对公共点云和文物点云数据模型的简化实验来验证该点云简化方法.结果表明,该点重要性判断点云简化方法可以在有效保持点云细节几何特征的同时,实现点云的有效简化,是一种快速、高精度的点云简化方法.