基于互联网图像集的室外场景建模技术综述

目前在互联网上有海量的室外场景照片,它们不仅内容覆盖面广,对同一场景有大量不同视点和光照条件下的采样,而且获取成本很低.如何利用这些照片中包含的丰富场景信息,快速、方便地构造各种逼真的虚拟场景,是互联网迅猛发展给虚拟现实、计算机图形学和计算机视觉带来的新的研究课题之一.文中分析、总结了近年来国内外互联网图像的真实场景几何建模、自然光照建模和材质反射属性建模的最新研究进展,并对其未来的发展趋势提出了一些看法.     

C-V模型与工业CT相结合的几何测量方法

针对工业生产中复杂封闭内腔几何尺寸很难测量的问题,提出一种基于C-V模型的工业CT几何测量方法.首先利用C-V模型提取目标边缘坐标点的有序链码,然后利用Green定理和欧氏距离公式计算目标区域的面积和周长.在提取目标边缘坐标点的步骤中,把边缘灰度先验知识融入C-V模型以提高测量精度;在计算目标区域的面积和周长的过程中,合理地选择目标边缘有序坐标点和插值有序坐标点,再一次提高几何测量精度.实验结果表明,与2DFacet模型测量方法相比,文中方法测量精度约提高1个数量级;并已将该方法应用于实际中.     

基于模型修正技术的模拟集成电路几何规划优化方法

为了兼顾模拟集成电路设计优化的求解精度和计算效率,提出一种基于正项式模型修正技术的几何规划优化方法.首先将模拟集成电路的设计目标与约束简化为正项式模型,然后在采用几何规划方法迭代优化的过程中利用晶体管级SPICE仿真不断修正这一正项式模型.实例表明,与传统基于公式的优化方法和基于仿真的优化方法相比,该方法能够在尽量保证计算效率和全局最优解的前提下使优化精度满足晶体管级SPICE仿真的要求.     

改进的门单元多输入跳变电流源模型

电压信号的非线性问题和多输入跳变现象给时序分析带来了严重挑战.为更好地解决此问题,文中设计电路对门单元输入端和内部节点间的密勒电容进行了验证,从器件结构上分析了其来源,并通过引入该电容改进了已有多输入跳变电流源模型,以获得更高的模型精度;同时将二输入门单元模型扩展到多输入门单元,并详述了建模方法.多种门单元上的数值实验结果表明,与已有模型相比,在可接受的时间开销内,文中模型能够显著地提高门单元时延和输出波形的仿真精度.     

异类传感器实时信息融合的STMHM算法

异类传感器实时信息融合由于两类设备的数据率不同和数据误差的限制,一直未得到有效解决,提出一种空时二维多假设模型(STMHM)算法来解决该问题。设计的融合数据模型,将异类传感器的测量数据映射在二维直角坐标系下;按照新的融合数据模型分别构建两类传感器的目标量测空间和融合空间;设计量测空间时间初始化方法和目标实体空间的滤波算法;通过仿真验证表明:该算法能够实现异类传感器的信息融合,初次融合成功的确认时间在3～5个主动传感器扫描周期。     

遥感数据时空融合技术在农作物监测中的适应性研究

受卫星回访周期及云的影响,大范围研究区同一时期的Landsat卫星数据很难获取,因而国内外学者提出了遥感影像时空融合技术。以石河子为实验区,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合生成了高时空分辨率TM影像,对不同作物类型真实反射率与融合影像反射率作相关性分析,分析了遥感数据时空融合技术在新疆农作物监测中的适用性。结果表明:利用STARFM模型模拟得到的融合影像与真实影像间的相关性较高,但当地物类型发生变化时,融合影像与真实影像间将存在明显的差异。地物类型变化作物融合影像反射率与真实影像反射率间的相关性较小。     

pH传感器温度补偿模型研究

水质pH值在线监测对提高水产品健康养殖至关重要,本文将无线传感器网络与pH值传感器相集成,设计了pH值监测的无线传感器网络系统。为克服pH值测量过程中温度对测量结果的影响,提出了一种pH传感器温度补偿模型,该模型通过pH传感器和PT100铂电阻温度传感器分别测量溶液的pH值和温度,利用最小二乘法对pH值和电压进行线性分析,建立pH传感器的温度补偿模型。实验结果表明,该补偿模型测量精度高,能够实现较精确的pH值在线监测。     

一种新的SAR图像斜距多普勒定位模型的直接解法

斜距多普勒定位模型是实现SAR图像无控制点定位的基本模型,因此如何高效准确地获得RD方程组的解成为实现SAR图像无控制点几何定位的根本问题,也是实现SAR自动图像定位的关键。首先利用地固坐标系下目标速度为零的特性,简化RD模型并整理为一元四次方程,然后利用一元四次方程求根方法,推导出斜距多普勒定位模型的明确数学解析解,并与常用的数值迭代求解方法进行比较分析,仿真结果验证了推导的正确性。新解法具有无需设置初始值,易于编程实现,鲁棒性高的特点。     

无线传感网络覆盖中概率Voronoi模型及算法研究

覆盖是无线传感网络中最重要的问题之一,随机覆盖是目前研究的主流。基于Voronoi图的随机覆盖算法是无线传感网络领域的研究热点。目前研究中采用的Voronoi图,主要采用基于距离的Voronoi边赋权值模型,存在两个主要问题,即模型粗糙和监测节点不全。以实测的分段概率传感模型为基础,从多传感协同监测的角度构造一种概率Voronoi模型,试图解决以上问题。并且用基于概率Voronoi模型的最大突破路径算法验证了模型有效性。就掌握的文献来看,该模型是首次提出,具有较好的实用推广价值。     

基于动态时间规整的手势加速度信号识别

为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,本文采用了动态时间规整(DTW)识别算法。通过该算法计算测试模板和参考模板的相似度,从而得出识别结果。为了验证该方法,建立了一套手势加速度无线采集系统,并采集了41个志愿者的手势信息。实验结果表明,该方法手势平均识别率在97%以上。与HMM识别算法相比,DTW识别算法在识别的准确率上比HMM识别算法更具优势。