陈集胜山水盆景欣赏(三)

正中国的山水风景世界闻名,可谓无山不秀,有水皆丽。中国人对大自然,是以天地为心的态度去接纳自然。因为向往与喜爱,所以就想接近、想在家中也能分享到大自然的山光水色;于是便采用纹理不同、外形优美、千姿百态的石材为主,缀以树木、亭榭、舟桥、人物、鸟兽、青苔等;经精巧的构思,运用缩龙成寸的艺术手法,将大自然的美景,巧妙地布局成一幅幅的山水景观,放置于浅水盆中,让山水相映,浑然成一体,因而创作的盆景称为"山水盆景"。室内有了"山水盆景",人们可生活在"咫尺之内瞻万里之遥,方寸之     

基于DCT域纹理特征的多聚焦图像融合

现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.     

基于深度学习的纹理图像语义识别

传统的纹理图像识别方法主要对底层的视觉特征进行检测,从而导致对高层语义特征的识别能力不足.为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的纹理图像语义特征识别方法.该方法首先把在ImageNet数据集上预先训练的模型作为骨干网络构建模型,然后对输入的纹理图像进行数据增强和预处理,并输入模型进行训练和验证,最后利用训练获得的最佳...     

一种新型的基于自适应局部二值模式的纹理分类算法

局部二值模式(LBP)在纹理特征提取时,易受光照、旋转、噪声等复杂条件的影响.本文定义一种新型自适应局部二值模式,通过考虑模式的均匀度和相似度,来实现纹理模式分类和特征值计算.结合差分运算,分别在差分二值矩阵和差分绝对值矩阵上计算自适应纹理特征,并将两部分特征值连接成一个空域增强的特征向量,采用最近邻分类器完成图像分类识别.实验结果表明,该算法在复杂条件下具有更好的识别效果.     

基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法

随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功,基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展.当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法,其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件,并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征.受频率域与空间域的对偶性质的启发,提出了一种基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法.该方法以生成对抗网络为基础架构,沿着隐层通道进行特征拆分,搭建图像域局部分支和频率域全局分支,进而兼顾视觉感知和结构信息.实验表明,该方法能够处理结构上极具挑战的非平稳纹理样本,相较于目前最优方法而言,在大尺度结构的学习与扩展上取得了更好的效果.     

梯形栽培床温室的设计及其减少温室阴影的探索

温室山墙阴影是影响温室光照条件的重要因素之一，为将其尽量缩小，将山墙向外偏斜３０°，使栽培床变矩形为梯形，以减少温室阴影，增加光照面积，旨在充分挖掘秋、冬、春寒冷季节光能潜力，促进作物高产，从而提高经济效益。模型试验表明，梯形栽培床温室较之普通温室有以下优点：使原山墙阴影区提前和延长光照时间达３ｈ左右，最大时点缩小遮阴面积１８．５ｍ２；与普通温室相比，材料、投资不增，实用面积增加。光照时间的增加，将促进作物高产，从而提高经济效益；山墙偏斜，保温墙体增加，蓄热性更好，抗风力更强。     

高斯核密度估计背景建模及噪声与阴影抑制

提出了一种多模态非参数背景模型，用于背景减方法检测运动目标。针对户外监控系统存在背景局部运动以及摄像机抖动、活动阴影等问题，利用像素邻域相关性信息进行多模态高斯核密度估计，并采用HMMD色彩值抑制阴影。通过抖动噪声去除以及阴影抑制处理，降低了目标检测的虚警率。实验结果表明该算法在运动目标检测中具有对噪声和阴影的鲁棒性，可用于户外复杂场景监控系统。     

图形硬件加速的实时阴影生成方法

针对虚拟环境中阴影计算时间耗费较大的问题,提出了利用图形硬件特性加速阴影绘制的方法.算法基于图像空间,采用三遍绘制方法.第3遍绘制用于计算物体的真实感光照,并对阴影边界的走样现象进行了处理.利用硬件的图形处理单元GPU的处理能力和OpenGL特性扩展,在GPU编程和通用OpenGL实现两个层次上进行了实验,实验结果表明,三遍绘制方法产生的光照和阴影效果更真实,得到的阴影边界更平滑.     

基于3DS MAX 6.0和Imagis的三维景观浏览

以数字地图为基础,利用三维地理信息系统软件Imagis2.2.结合3DS MAX 6.0,通过数字地图预处理、三维建模、纹理映射,建立三维景观模型;解决了如何构建精细三维景观及如何将建筑物以3D模型形式导入到Imagis2.2,如何结合Photoshop软件处理透明纹理、模拟植被、路线漫游及三维动画的后期制作等问题.     

我国发现内潮汐沉积

近百年来海洋学对内波和内潮汐的研究取得了长足进展。特别是近30年来的海洋学调查表明,海洋中普遍存在内波和内潮汐作用,内波是一种水下波,它存在于两个不同密度的水层的界面上,或存在于具有密度梯度的水层之内,它的振幅、周期、传播速度和存在深度有很大变化。内波的一种非常重要的类型,是其周期等于半日潮或日潮者,叫做内潮汐。内潮汐和内波是海洋中重要的地质营力,对沉积物的搬运和沉积有重要影响,它必然会保留在沉积记录中。然而,沉积学研究没有及时吸收海洋学这一重要研究成果,更未将其应用于对古代沉积的研究中。直至1990年,高振中和Eriksson对美国阿巴拉契亚山脉芬卡斯尔地区奥陶系进行研究时,才在地层记录中鉴别出该类沉积,并首次使用“内潮汐沉积”（Interna-tide deposit）这一术语。在这里识别出了两种相类型:（Ⅰ）双向交错纹理极细砂岩相,被解释为内潮汐引起的沿海底水道上下交替流动的沉积产物;(Ⅱ）单向交错层和交错纹理中细砂岩相,被解释为