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随着片元着色器的可编程能力不断提高和新型图元的出现,扫描转换必须加强多采样时的处理能力.经典的边方程扫描转换算法便于实现多采样,但采样点测试的计算量大并且存在冗余测试,为此提出一种自适应多采样扫描转换算法.该算法的多采样集中在"边界片元",并结合点采样和区域采样技术根据自适应细分规则细分边界片元进行采样点的测试;避免了边方程算法中进行采样点测试时的乘法运算,减少了采样点的冗余测试,提高了多采样时扫描转换的性能.实验结果表明,文中算法在较小代价下达到或接近有相同采样点数的超采样反走样能力. 相似文献
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非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系。基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度。针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像。 相似文献
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多液压缸采样臂同步运动控制的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对移动式煤炭采样车上多液压缸采样臂的结构、功能及其技术要求,分析了液压采样臂采样工作时各液压缸的运动规律和控制难点.为解决采样臂的多液压缸联动以实现终端执行件采样头的位置和角度控制问题,通过软件建立采样臂三维模型,对采样臂采样时各液压缸的运动轨迹进行仿真规划,提出并使用一种基于Simotion C240的虚拟主轴同步的方法,实现多液压缸同步控制.所提出的方法成功地应用于某型号煤炭采样车的控制,满足了自动采样过程中螺旋采样头定点定角度采样的动作要求,取得了实际的应用成果. 相似文献
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针对传统NSCT(非下采样轮廓波变换)算法中NSP(多尺度分解方法)对细节信息捕捉能力较差及利用其进行图像融合得到的融合图像出现细节丢失问题,提出改进的NSCT算法。不同于传统NSCT算法,该算法首先采用细节捕捉能力较强的非下采样形态学小波分解替代NSP分解,实现对源图像的多尺度分解,将源图像分解成水平高频、垂直高频、对角高频和低频4部分;然后利用NDFB(非下采样的方向性滤波器)对高频部分进行多方向分解得到一系列高频信息,实现改进型NSCT分解。实验结果表明,该算法的细节捕捉能力较传统算法好,在相同融合规则下其图像融合效果更好,各项融合指标值均有所提高,其中平均梯度提高了10%,且易于实现,可广泛用于多分辨率图像融合,是一种有效的融合图像算法。 相似文献
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相比传统的光场绘制技术,神经网络光场(NeRF)方法可使用神经网络拟合场景的光线采样,将隐式编码输入图片的光场,合成新视图. 针对NeRF方法训练时间长,绘制视图慢的问题,提出了一种基于联合采样的NeRF方法,通过使粗糙网络和细腻网络共享均匀采样结果的方法,减少了不必要的光线采样,从而加快了网络训练和视图合成的速度. 实验结果表明,在取得近似视图合成质量的情况下,与NeRF方法相比,所提方法的训练时间减少了20%,视图合成的效率提高了25%. 相似文献
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针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降,且存在鲁棒性和稳定性差的问题,提出了一种基于极化码与二维交织算法相结合的频数质心零水印算法.该算法依次对水印信息进行极化码编码,二维交织构造出交织矩阵,然后对载体图像进行非下采样轮廓波变换获得其低频系数,再通过分块非负矩阵分解得到一维基矩阵;根据频数分布特征计算局部频数质心以构造出特征矩阵,最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印.大量实验表明,该零水印算法可以有效地抵抗常规的信号处理攻击、几何攻击以及组合攻击,水印提取的归一化系数值在0.88以上,具有较强的鲁棒性和稳定性,且具有良好的实用价值. 相似文献
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一种基于全IP蜂窝网络的实时业务传输机制* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线蜂窝网络和Internet的业务特点,分析了在信道带宽有限、传输误码率高的无线网络中传输基于IP的实时业务所面临的问题.针对下一代蜂窝网络中基于IP技术实现多媒体业务要求,从无线网络上实际传送的码流角度,结合ROHC机制提出一种在信道传输速率不变的条件下,提高码流传输效率的方法,并且探究了空中链路的全IP机制.从采样编码后输出的净码流和经过封装后的码流两个角度来分析,提出了高效的针对全IP的蜂窝网络的实时交互式语音业务的新方案. 相似文献
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