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针对传统二维条码在移动终端应用中存在的问题,开发了一个嵌入式的简化二维条码手机Tcode编解码识别系统.该系统包括编解码模块和识别模块.基于Reed-Solomon算法,针对不同数量字符定义了编码及映射方案;提出了基于采样阈值的分块滑动二值化算法来保留定位点,通过圆点滤波结合连通区域形状判定来寻找定位点;采用改进的投影法来进行字符切分.对各种手机的识别测试实验表明,该系统的正确识别率可达95％以上,配合Reed-Solomon算法纠错机制,最终能实现100％正确识别.实验同时证明,在嵌入式设备中,该系统的效率和稳定性能很好地满足应用要求. 相似文献
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为了有效地简化稠密采样点模型,提出了一种基于粒子群优化聚类算法的点模型简化方法.引入了具有强大全局寻优能力的粒子群优化算法,对传统的k-均值聚类算法进行改进,基于改进的聚类算法对点模型进行简化,选取具有最优个体适应度函数的粒子作为原始采样点集的最终简化模型.算法聚类依据采样点的空间位置、法向和曲率的邻近性,实现了点模型表面区域几何特征保持的简化.同时在聚类区域的划分中考虑了曲率阈值和区域半径,使得算法在有效地保持特征边界和曲面细节的同时,能够生成高质量的简化曲面.实验结果表明,粒子群优化的k-均值聚类算法克服了传统聚类算法容易陷入局部极小的缺点,具有更好的全局收敛性和较快的收敛速度.该简化方法在有效简化点模型的同时,很好地保持了原始模型的几何形状,且在相同简化效率下能够生成更高质量的简化曲面. 相似文献
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