一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法

snake模型的引入是近代数字图象处理领域的一次革新,该模型对计算机视觉产生了重大影响并受到了广泛的关注,但由于snake模型本身存在许多不足,尤其是全局最小能量的欠稳定性和收敛速度缓慢等问题,使得snake模型的应用受到一定制约.本文提出了一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法,该算法主要采用对目标轮廓的中心坐标进行跟踪,同时保持原封闭图象的相关特性,并利用轮廓中心坐标和目标轮廓的相互关系,更快更准确地实现对目标轮廓的迭代,从而加快用sanke模型实现轮廓提取的速度.     

利用角点信息的嘴唇轮廓提取

提出了利用角点信息提取嘴唇特征的方法.在可变形模板的框架下,利用以前方法中没有用到的角点信息,提出了基于角点信息的能量函数.该能量函数能够更为精确地反映嘴角点和牙齿区域的特征,跟踪嘴唇的变形.实验结果表明,该方法能更鲁棒地提取嘴唇轮廓特征.     

基于最小误差逼近的轮廓特征点提取

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取,提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法.该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分,并最大限度地减小逼近误差.使得在给定特征点数目情况下,多边形逼近误差为最小.在给定逼近误差的情况下,特征点数目为最少.对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义.     

主动轮廓模型及其在医学体分割中的应用

利用医学序列切片在灰度值和空间位置上的相关性,对传统主动轮廓模型进行改进,将其应用于医学体数据分割中.以物体轮廓采样到其相邻两采样点中点的距离为内部能量函数,同时通过制约轮廓的长度,使其尽可能短来达到;利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重新构造外部能量函数;并根据内外部能量的比值,动态的调节权值参数.实验结果表明,改进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。     

NL201HA数控卧式车床X轴热误差建模及补偿

该文分析了数控卧式车床热误差对机床加工精度的影响.利用红外热像仪、位移传感器和温度传感器记录热误差数据,建立热误差模型和热误差补偿系统.利用红外热图像和相关分析,对关键测温点的位置进行了优化.然后,建立了车床主轴径向(X方向)热误差的线性回归模型.实验结果表明:线性回归模型是鲁棒的,适用于机床热误差建模.利用线性回归模...     

基于snake模型的目标检测

研究了snake模型在目标检测中的应用.分析了传统目标分割方法的不足和snake模型在目标检测中的优势,即在目标检测中能充分利用已知的目标形状信息;研究了传统snake模型在用于目标检测时存在的难以收敛到凹陷区域的问题;提出了适合目标检测的新的snake算法.在新snake模型中,能量函数的外力项用傅里叶描述子来构成.实验结果表明新的snake模型能使轮廓收敛到凹陷区,可以实现目标的检测.这一结果丰富了目标检测的方法,拓宽了snake方法的应用范围.     

一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法

基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.     

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法.首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式.在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束.仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响.     

鲁棒极点配置方法

研究一类线性多变量系统的鲁棒极点配置问题，提出了一种基于极点配置和目标函数优化的鲁棒极点配置方法。基本思想是，利用极点配置的参数化表示结果，以系统输出的Ｌ∞范数作为极点配置寻优的准则函数，通过解优化问题的途径确定极点配置问题中的自由参数。     

鲁棒极点配置方法

研究一类线性多变量系统的鲁棒极点配置问题，提出了一种基于极点配置和目标函数优化的鲁棒极点配置方法，基本思想是，利用极点配置的参数化表示结果，以系统输出的Ｌ∞范数作为极点配置寻优的准则函数，通过解优化问题的途径确定极点配置问题中的自由参数。     

基于全局划分与局部划分的自适应活动轮廓模型

为了分割边界模糊图像,文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division, DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项,将其与全局划分能量项进行线性组合,并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量,得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验,结果表明,DGDL模型对初始轮廓鲁棒,迭代次数较少且耗时短,还能分割边界模糊和灰度不均图像,并具有良好的分割性能.     

逆向工程中一种鲁棒的平移对称提取算法

为了解决逆向工程中平移对称提取的问题,提出了一种鲁棒的提取算法.首先利用特征线将模型分割成体素的集合,然后计算各个体素的形状分布曲线,通过形状分布曲线匹配的方式获取了几何形状相似的体素,并利用最小包围盒从中提取大小相似的体素,以构成对称体素的集合.利用鲁棒的PCA方法估算对称体素的初步对称信息,在此基础上利用迭代最近点算法对提取的平移对称进行优化.采用一个机械零件的三角网格模型进行实验的结果表明,体素分割结果对应构成模型的各个特征,具有明显的工程语义,对称提取结果的误差较小并具有较强的鲁棒性.     

考虑数据噪声的鲁棒回归建模方法综述

在开放环境下,数据中包含很多不确定性,如数据噪声等,这给传统的机器学习方法带来了巨大的挑战。该文综述了当前考虑数据噪声的鲁棒回归建模方法,具体可分为两大类:基于数据预处理的鲁棒回归建模方法和基于鲁棒策略的鲁棒回归建模方法。前者根据数据预处理方法的不同又分为基于异常点检测和基于信号处理的鲁棒回归建模方法。后者所采用的鲁棒策略主要有3种:加权函数、鲁棒损失函数以及噪声分布先验。文中详细地描述了鲁棒回归建模各个方向的研究工作,并对比了两类鲁棒回归建模方法的优劣。最后,根据当前鲁棒回归建模存在的一些问题,也提出了构建鲁棒模型的几种可行的策略。     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

基于双窗口区域激励的边缘提取算法

针对常用的边缘提取算法如Sobel、Lo G及Canny在实际使用过程中存在的一些问题,提出了一种对噪声和光照更加鲁棒的边缘提取算法.通过提取双窗口区域的加权灰度比值到预先设置的对比函数中,结合Sigmoid函数生成边缘图像的激励值,从而削弱了噪声和光照对边缘检测的影响.为了进一步提高边缘图像的对比度,通过引入对比度增强算法如自适应直方图均衡化来提高图像对比度.实验结果表明:采用此方法能够更好地提取出图像中的边缘信息,有效缓解了Sobel算法存在的局部细节丢失以及Lo G和Canny算法易受光照干扰产生伪边缘等问题.     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

面向智能监控的运动目标轮廓可靠提取

针对目标运动检测算法得到的运动目标轮廓存在轮廓不完整、不准确等问题,本文提出一种基于Vibe算法和GVF snake的运动目标轮廓可靠提取算法。首先通过Vibe算法快速定位运动目标的感兴趣区域,并结合数学形态学、边界快速粗定位算法,获得运动目标轮廓粗定位,再利用改进主动轮廓模型能够实时可靠提取运动目标的轮廓。改进的提取算法具有良好的模型初始化条件,使得本方法不仅能够得到准确的运动目标轮廓,而且满足了实时性要求。实验结果表明,该算法能够实时可靠地提取运动目标轮廓。     

基于计算机辅助技术的手工艺品设计与研发

基于计算机技术进行辅助设计，可优化手工艺品设计的效率与其美观度：利用三维激光扫描技术采集手工艺品原型的三维数据，应用k-means算法分割原始点云数据集；基于改进的Canny算法提取手工艺品轮廓信息，通过边缘连接算法筛选轮廓边缘点；基于自适应重采样策略重构手工艺品曲面，调节采样点疏密程度自适应生成曲面网格，引入三角形美化度函数约束网格中三角形质量。测试结果显示，该方法提取手工艺品三维轮廓的平均绝对误差、均方根误差低，重构的曲面网格中孔洞数量极少，手工艺品再设计的效果优、可靠性强。