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.     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于RAU-net的视网膜OCT图像快速自动分层研究

利用计算机图像处理技术自动分割视网膜图像,获得各层的厚度,可对多种视网膜疾病进行直观评估.为了快速准确地对OCT视网膜图像进行自动分层,提出一种结合RAU-net和图像搜索的视网膜图像自动分层方法.该方法在U-net的基础上加入了残差块结构和注意力门结构,残差块结构在构建更深的网络、获取高级特征的同时,有效避免了梯度消...     

基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法

针对传统Kapur熵在多阈值图像分割算法中存在运算量大、计算效率低以及精度不高等问题,提出了一种基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法,该方法采用Kapur熵作为计算适应度的目标函数,通过引入乌鸦搜索优化算法求解目标函数最大化时的全局最优问题.实验结果表明:相对于其他方法,本文方法在多个评价指标上都有很好的性能体现...     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

高速电路中电源/地平面间同步开关噪声的抑制研究

提出一种将介质型电磁带隙结构与电源平面分割技术相结合,用于抑制高速电路电源/地平面间同步开关噪声的新方法.利用Ansoft HFSS建立相应三维电磁仿真模型并对其进行数值仿真,结果表明:若以-40 dB为噪声隔离标准,噪声可在0.01～0.66 GHz与0.91～4.11 GHz范围内得到有效抑制,并且噪声最大抑制深度...