一种基于网格数据的等高线生成算法

等高线在地理空间信息表达中占据着重要的地位,与数字高程模型(DEM)都是用来表示地形信息的,从格网DEM中快速提取等高线数据并绘制出精确的等高线是十分有必要的。在格网生成等高线的传统算法基础上,提出一种针对数据量少、数据分布大致呈网格分布的网格等高线生成方法,在网格的横边和纵边上快速扫描跟踪各个等值线的点并绘制出地形图的等高线和水利大坝的温度等值线。试验结果显示算法具有较高的精度和实用性。     

基于DLG的洪泽湖蓄滞洪区DEM构建及精度评定

以洪泽湖地区格网DEM生产为实例,研究基于江苏省地理信息中心编制的1∶10000DLG地形图,提取高程点、等高线等高程数据为源数据,构建DEM并利用检核高程点和等高线回放进行精度评定的技术,阐述基于ARCGIS 10.2下的解决方案。     

基于最小生成树的多视图特征点快速匹配算法

针对图像特征点匹配中计算效率较低且误配率较高的问题,提出了一种在两视图匹配中引入最小生成树的新算法.该方法主要运用最小生成树构建匹配代价最小的图像对,首先通过对输入的多幅图像进行特征点提取,对生成的特征点采用基于欧式距离的两视图匹配,进一步构建最小生成树以生成最短特征点匹配轨迹,从而完成匹配.测试结果表明:最小生成树的引入使得大多数特征点匹配过程只在相关图像中运行,且能找出匹配代价最低的匹配路径,在保证匹配准确性的情况下,计算时间开销约为传统算法的20%,保证了图像匹配的实时性.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于等高线的数字高程模型带状区域建模法

为简化传统方法用等高线地形图建立数字高程模型(DEM)时需先提取离散点数据、构建大量不规则三角形网(TIN)的繁琐过程,提出简便的带状区域法.首先对等高线进行完整性处理并按多边形编号存储,利用既有的等高线及其单边邻接关系将整个地形图划分为相互独立的带状区域,形成DEM模型;通过搜索查询点所在的带状区域及对应的等高线高程值,采用距离加权平均法计算查询点的高程.该方法建立的DEM模型明显减少了网格数量和存储空间,高程插值计算精度不低于TIN法,建模效率提高,适合于建立基于等高线的大型DEM.     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.     

长江河道AutoCAD数据转换为GIS数据的方法

在由CAD数据转入GIS数据库时属性信息的正确获取成为当前研究数据转换的重点.探讨了利用河道地形高程测点数据生成的不规则三角网为CAD中不连续等高线自动赋高程值的方法:首先基于最短距离和最小方向约束进行断线连接;然后利用三角网进行计曲线赋值;再利用计曲线与首曲线的相互位置关系对首曲线进行高程赋值;最后利用等高线上的特征点加密TIN网,并按高程值再次连接等高线.运用该方法实现了等高线高程值的自动赋值,为CAD等高线数据转入GIS系统提供了新的研究思路.试验及工程实践表明,该方法在少量人工质量控制的前提下,实现了高效率的CAD不连续等高线数据向GIS数据的自动转换.     

基于DCT特征点的感知图像Hash函数

本文提出一种基于离散余弦变换(DCT)特征点的感知图像Hash函数算法.具体地说,先对输入图像预处理,生成规范化图像.在此基础上,将规范化图像分块并进行二维DCT处理,利用DCT交流系数构造特征点.最后计算特征点的重心,用特征点与重心的欧氏距离生成Hash.实验结果表明本文算法对正常数字处理稳健并具有良好的唯一性.接收机操作特性曲线对比发现,本文算法性能优于3种现有的算法.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

图像分块匹配下视频全景拼接方法

针对当前高分辨率视频序列图像拼接生成全景图像时效率低下,提出图像分块匹配下视频全景图像拼接方法.首先对待匹配视频帧图像对分别进行格网划分,对划分后各子图像之间建立对应关系;然后,对各子图像对采用SIFT算法分别进行关键点检测,并利用自适应非极大值抑制法对所检测的关键点进行过滤,保留少量强度值较大的关键点作为待匹配点;在匹配搜索过程中,将匹配搜索范围严格控制在各关联子图像之间,并在此基础上进行全景图像配准与拼接;最后,为避免手持摄像机在拍摄时引起的抖动和偏移,通过构建全局旋转矩阵修正波浪状全景图像,使输出的全景图像更符合对现实世界的表达.实验结果表明提出的全景图像拼接方法速度快,适用于普通视频设备环绕拍摄的视频序列生成全景影像.     

快速成形技术在临床外科手术中的潜在应用

为了解决复杂外科手术的规划和修复假体的制作问题 ,该文采用了基于 CT图像的快速成形技术。通过 CT图像滤波、分割、开操作等图像处理方法以及轮廓提取和采样等建模方法 ,得到了假体的快速成形数据接口 ,在此基础上使用快速成形技术制造了假体的三维原尺寸实物模型 ,最后根据此实物模型进行手术规划和修复假体制作。该方法经过临床医疗的验证 ,在人体右侧半骨盆置换手术中取得成功。结果证实 ,使用基于 CT图像的快速成形技术是辅助临床外科手术的有效方法。     

基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

海量点云数据轮廓特征线的快速生成算法

从海量点云数据中快速生成轮廓特征线,是实现基于特征的模型重建的关键.提出了一种基于切片的轮廓特征线快速生成算法.该算法首先对点云数据进行切片,将数字图像的方法应用到基于切片的特征点提取中,通过设置数字栅格平面的边长快速地提取特征点,并根据提出的双向索引连通法快速构造特征线,最终实现了点云数据的曲线模型.实例证明:本算法可以快速、准确地生成海量点云数据的轮廓特征线.     

一种改进型圆盘法提取手形特征点的新方法

现有手形指根和指尖点提取方法对手形图像有较高的摆放要求.针对自然摆放的手形图像,提出一种改进的圆盘法算法提取手形特征点.首先,利用数码相机对手形图像进行采样并进行灰度化与二值化;然后,提取手形图像的单像素轮廓;最后,提出改进型的圆盘法提取手形图像的指尖点和谷点.通过对包含155人共310副手形图像的验证,实验结果表明,提出的算法与方法可有效提取单像素手形轮廓线,对手形图像的指尖点与谷点的正确提取率分别为95.6%和94.8%.提出的方法克服了传统圆盘法提取高分辨率手形图像特征点效率低的缺陷,避免手指张开程度对算法可靠性的影响,体现了方法的优越性.     

基于STL模型几何特征分类的快速分层处理算法研究

在分析了影响ＳＴＬ模型分层处理速度因素的基础上,提出了基于ＳＴＬ模型几何特征分类的加快分层处理速度的算法,进一步提出了自适应分类算法和轮廓快速生成算法,并由此戈了快速分层软件、大量实际应用结果表明,该算法高效、稳定、可靠。     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

FDM快速成型技术及与反求工程的结合应用

随着RP行业的迅速发展,FDM快速成型技术在快速成型制造领域中的作用日趋重要.本文结合快速成形机和激光扫描仪的成形技术特点,介绍目前FDM的研究应用状况及其在快速成型制造领域中的重要作用,并阐述快速成型技术与反求工程的结合应用.     

快速成型技术在临床医学中的应用

根据快速成型和医学影像技术的发展与现状 ,提出了从医疗设备直接提取数字化信息 ,利用 CAD软件及二次开发工具进行三维重建直至原型输出的新思路 ,着重探讨快速成型技术在临床医学应用中的一些关键技术 ,并提出了初步解决方法及该技术的应用前景。     

Regional adaptive delaminating algorithm for rapid prototyping

With the development of rapid prototyping (RP) technology, the contradiction between fabricating speed and precision becomes more and more acute. In order to solve the contradiction, a regional effective adaptive delaminating algorithm is proposed in this paper. It is different from the traditional method that the regional adaptive delaminating method divides slicing contours into several regions and adaptively delaminates in respective region only according to the contours information. Namely, this method can not only adaptively delaminate at different height of CAD model but also adaptively delaminate different regions in one slicing layer. Furthermore, because the two-dimensional contour data adopted in this method are necessary for rapid prototyping system, this regional effective adaptive delaminating method is suitable for all RP systems. A comparative study is used to analyze the effectiveness of this method, which can demonstrate that this method can increase the fabricating speed and reduce the running cost under the condition of ensuring fabricating precision.     

应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点

利用圆形标志点的几何和灰度特征,在图像中搜索具有符合该特征描述的区域,对圆形标志点进行粗定位.对粗定位区域的扩展区域使用最大类间方差阈值分割法分割出圆形标志点轮廓,并对像素轮廓进行最小二乘拟合,计算出圆形标志点的中心坐标及拟合轮廓各参数,根据该参数筛选保留所需标志点中心坐标.结果表明:该方法使用局部的大津阈值检测圆形标志点,能够避免全局阈值的缺陷,提高标志点检测的检出率;采用最小二乘椭圆拟合提取标志点中心,能够达到亚像素级精度.