基于物体特征有效提取和离散点三维重建的3D扫描系统原型研究

针对3D扫描技术的近期发展情况,以及市场关于被摄物体特征有效提取的迫切需求,通过系统的对照相机和投影仪测量的方法与计算,利用离散点三维重建算法、标准化算法详细分析了,作为3D扫描原型系统的关键技术,并深入的对三维坐标重复演算的过程,进行了实践研究与计算,论证了基于投影光编码技术的3D扫描仪原型系统,在物体特征有效提取和离散点三维重建中完全可以高效应用;同时,使用焦距标准化运算、逆向倾角变形运算、逆向扭曲变形运算三种方法,综合论述了物体特征有效提取和离散点三维重建过程的相关内容,测试了原型系统对真实文物的扫描情况,展开了该原型系统可应用于不同材料,不同种类物体的扫描,并能有效的进行数字化物体特征识别的研究结论。     

基于非线性重构模型的植物叶片图像集分类方法

提出一种基于非线性重构模型的植物叶片图像集的分类识别方法。该方法首先使用高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)通过非监督预训练来初始化模型的权值;然后针对每一个植物叶片图像集用初始化的模型训练得到一个特定的模型;最后根据测试样本的最小重构误差和测试样本集的最多投票策略来判定测试样本集的类别。该方法通过图像预处理来处理图像,避免了图像在缩放时发生形变,并采用基于k-means的特征提取方法来提取植物叶片图像特征。实验结果表明,该方法能够准确地对植物叶片图像集进行分类识别。     

众核与Spark结合的高速流量监测系统

互联网应用的广泛普及导致了互联网流量的高速增长,这给网络运营商运营带来了巨大挑战,传统的流量监测系统的性能和可扩展性已经无法满足运营商的需求.本文尝试将众核技术与Spark相结合,基于校园网流量,提出了众核与Spark结合的高速流量监测系统.其中,众核处理器负责高速的流量采集、处理以及流量日志生成;Spark平台负责存储流量日志数据,并对其进行高速并行分析;Web Server负责数据的可视化.本文以校园网DNS流量为监测对象充分验证了该方案的可行性与扩展性.     

基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测

视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段,它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式,实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法,首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量,并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明,算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改,并且提高了视频压缩的鲁棒性能,具有一定的实际应用价值.     

运动目标检测中的光流扰动效应

在一些运动目标检测过程中,需要自动判断是否检测到运动目标,虽然在场景中没有出现运动目标,检测结果却错误的判断为检测到了运动目标.为了找到这个错误的根源,通过实验,发现了光流扰动效应,并且设计了光流扰动效应检测算法,清晰地检测出了光流扰动效果.接下来,通过图像二值化方式,消除了光流扰动效应,避免了运动目标误判现象,得到了理想的运动目标检测结果.研究证明在空间中存在光流扰动效应,该效应会对运动目标检测造成干扰,消除光流扰动效应,可提高了运动目标检测与判断的准确度和可靠度.     

基于相空间模糊熵算法的金属缺陷形状辨识

提出了一种多线圈涡流无损检测方法,通过相空间模糊熵算法分析涡流信号复杂度,进而实现对金属微小缺陷形状的辨识.为了从足够的测量信息中获取有效的缺陷特征,设计了多线圈传感器模型.通过仿真实验选取适合的传感器参数和激励模式.采用相空间模糊熵算法,研究不同大小、深度、形状的缺陷对涡流信号复杂度的影响.为了准确提取涡流信号的内在规律,获得对缺陷敏感的信号分析结果,对涡流信号进行相空间重构,并在重构的相空间中计算信号的模糊熵.分析结果表明:随着缺陷体积的增加,模糊熵增大,涡流信号的复杂度增加.根据不同形状缺陷的模糊熵均值分布图,可以实现对孔、洞、裂缝3种缺陷较精确的区分.     

基于石英传感器的动态称重数据处理算法研究

通过对以石英晶体传感器为称重单元的动态称重系统称重信号中干扰信号的分析,得出其称重信号中存在大量干扰信号,包括高频噪声和低频噪声,此外车辆行驶时自身振动、轴型、行驶速度以及加速度都会影响动态称重精度.针对以上问题,提出先利用小波变换算法对称重数据进行滤波预处理,然后再经过EEMD算法以及信号重构算法进一步处理.将以上信号处理算法通过仿真以及运用于现场,能够使称重数据误差控制在2%以内,达到了良好的称重效果.     

发动机舱对流换热CFD模拟的基础问题

为合理选择进出口尺寸及布置发动机舱各部件,进一步降低舱内最高温度,对比标准k-ε模型、RNG k-ε模型和可实现的k-ε模型等3种湍流模型及2种壁面函数对温度场模拟的精度.由模拟与实验对比可知：可实现的k-ε湍流模型、增强型壁面函数更适合模拟热流场.利用CFD计算不同进出口尺寸及换热器与发动机间距对舱内温度场的影响,结果表明进出口尺寸对舱内最高温度影响较大.     

颅骨点云模型的局部特征配准方法

目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面。颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果。为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法。方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点 （ICP） 算法实现颅骨的细配准。结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果。在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和60%;跟概率迭代最近点 （PCP） 算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50%。结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法。     

面向手持式3维扫描设备的本征纹理重建

目的 针对目前手持式3维扫描设备生成的模型纹理分辨率不够,且部分区域存在高光、阴影及明暗变化等问题,提出一种基于多幅实拍照片的纹理重建方法。方法 首先使用基于特征匹配的方法将照片图像与几何模型进行配准;其次根据重建纹理大小,采用特殊编码方式的位置纹理建立照片像素到纹理像素直接且精确的对应关系;然后根据多幅使用闪光灯作为光源拍摄的照片,通过位置纹理建立联立方程,求解漫反射分量;最后采用改进的基于混合权重的融合方法对求解的漫反射分量进行纹理融合。结果 使用本文方法对3个实验模型进行本征纹理重建,与3维扫描设备生成纹理和直接用照片生成纹理相比,该方法操作简单、使用方便,可获得高度清晰的,不含高光和明暗效果的本征纹理图像。结论 实验结果表明,重建纹理质量在分辨率、色彩还原性及一致性方面明显优于原有纹理,且该方法具有很高的精确性和鲁棒性,可满足高质量的纹理重建需求。