检索结果-内蒙古大学图书馆

快速原型制造中轮廓信息参数化的研究

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中国机械工程 1997年第5期8卷 45-47页

作者：杨勇黄树槐马黎肖跃加华中理工大学机械科学与工程学院武汉市430074 华中理工大学武汉市430074

在STL文件切片轮廓的基础上，根据点的分布特征对轮廓的几何信息进行还原，以广义多边形的形式表示切片轮廓，并以参数的形式输出到数控系统。给出提高算法效本的策略。

关键词： B样条曲线快速原型制造参数化轮廓信息

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基于中点法的复杂图形轮廓信息自组织算法研究

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中国图象图形学报 2008年第3期13卷 541-546页

作者：林小夏张树有浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310027

为提高图形轮廓信息获取效率和克服现有方法需角度判别、计算量大等问题,提出了一种基于中点判别法的视图轮廓信息获取方法。该方法首先将各候选路径按照象限进行分区,并通过直接比较坐标值来快速排除一部分候选路径;然后将难以判别的... 详细信息

为提高图形轮廓信息获取效率和克服现有方法需角度判别、计算量大等问题,提出了一种基于中点判别法的视图轮廓信息获取方法。该方法首先将各候选路径按照象限进行分区,并通过直接比较坐标值来快速排除一部分候选路径;然后将难以判别的候选路径,通过中点判别法来确定候选路径走向。由于中点判别法只需进行移位和加减运算,并避免了复杂的角度计算和求交运算,因而计算效率高。该方法特别适用于复杂工程图轮廓信息的自组织。试验结果表明,该算法不仅速度快,且稳定可靠。

关键词：轮廓信息中点判别法候选路径路径走向

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零件二维视图轮廓信息和封闭图形信息的自动提取

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计算机工程与应用 2000年第10期36卷 38-40页

作者：张建勋何玉林罗书强重庆工学院信息工程系重庆400050

视图轮廓信息和封闭图形信息在图形处理中有着重要的作用.该文提出基于顺时针行走方向搜索外轮廓下一条路径和基于逆时针行走方向搜索封闭图形下一条路径的原理和算法,改进了以往算法的不足,对提高CAD系统的图形生成效率以及系统的智能... 详细信息

视图轮廓信息和封闭图形信息在图形处理中有着重要的作用.该文提出基于顺时针行走方向搜索外轮廓下一条路径和基于逆时针行走方向搜索封闭图形下一条路径的原理和算法,改进了以往算法的不足,对提高CAD系统的图形生成效率以及系统的智能化程度等方面有着重要的意义.

关键词：轮廓信息封闭图形信息零件二维视图

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基于轮廓信息的形状匹配方法研究

基于轮廓信息的形状匹配方法研究

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作者：蔡慧英中国科学院大学

学位级别：博士

识别和定位是计算机视觉的两项重要任务，识别是在图像中找到期望物体的过程;定位是确定物体位置与姿态的过程。识别与定位的依据是物体的特征，包括颜色、纹理、结构、形状等，其中形状是常用的特征之一。形状匹配是实现物体识别和定... 详细信息

识别和定位是计算机视觉的两项重要任务，识别是在图像中找到期望物体的过程;定位是确定物体位置与姿态的过程。识别与定位的依据是物体的特征，包括颜色、纹理、结构、形状等，其中形状是常用的特征之一。形状匹配是实现物体识别和定位的重要方法，它作为计算机研究领域的热点问题之一，已有很长的研究历史，取得了很多重要的研究成果，并且已有部分成果取得了应用。尽管如此，由于形状匹配的复杂性，还存在尚未完全解决的理论问题，它目前仍然是计算机视觉领域的一个研究重点。本文对基于轮廓的形状匹配方法开展研究，具有重要的理论意义与实际应用价值。　　形状匹配要考虑的因素很多，如物体是否为刚性物体、匹配的变换群、轮廓点集是否有序等。以实际的工程应用需求为背景，本文利用形状的轮廓信息，在不同条件下对匹配方法开展了研究:　　(1)欧氏变换下基于启发式混合遗传的形状匹配方法　　基于轮廓点梯度信息的形状匹配方法适用于各种形状的物体，但是需要全局遍历。由于梯度方向和物体的结构有关系，对于特定形状的物体，就可以结合合适的优化算法加快搜索速度，以避免耗时的全局遍历。图像的宽边缘特性使得利用梯度信息的匹配方法在最优解附近是局部上升的，因此可以通过爬山法等局部优化算法快速找到最优解。所以，对于杂乱场景下的直线型物体，研究如何利用这些特点设计避免遍历以加快搜索速度的方法。　　(2)相似变换下基于点对上下文直方图特征的形状匹配方法　　由于轮廓段在遮挡和混乱的情况下是断开的，而之前的匹配方法通常要求模型轮廓段和检测图像中轮廓段对应或者用局部的容易受噪声影响的特征进行匹配，所以设计一种可以表达部分轮廓段的描述子是必要的。又柔性的物体通常是由独立的部分构成的，例如人体的头部、躯干和四肢，这些独立的部分构成一个类似于弹簧的模型。每个独立的部分是带形变的具有独立旋转平移缩放等变换的模型。利用这些独立部分的相互约束关系，可以构造一个轮廓段整合方案。针对上述问题，研究能够表达轮廓段特征的描述子，轮廓段整合方法，和基于两者的形状匹配方法。　　(3)仿射变换下基于多尺度积分特征的形状匹配方法　　在有序点集闭合的情况下，形状可以表示为轮廓点构成的曲线，也可以表示为内部的区域。将多尺度积分不变量应用到仿射变换下，需要已知形状之间的仿射变换关系。由于利用特征点是计算仿射变换最直接的方法，而现有的方法存在着提取的特征点个数少或提取方法复杂的问题。针对上述问题，研究仿射变换下基于多尺度积分特征的形状匹配方法，包括“基于凸包的特征点提取方法”，“基于各向异性高斯核的多尺度积分特征”和基于这两者的匹配方法。同时研究如何将形状之间的仿射变换降级为正交变换，然后直接利用多尺度积分特征进行匹配的方法。　　(4)射影变换下基于分层射影不变特征的形状匹配方法　　由于共面二次曲线对存在着射影不变量，对轮廓上的点拟合二次曲线可以避免其它方法中特征点不稳定的问题，所以射影变换下的形状匹配可以利用共面二次曲线对的方法;对此，研究如何利用共面二次曲线对构成能够描述形状局部到全局信息的丰富特征。　　本文针对不同条件下的形状匹配方法进行了研究，根据不同的应用需求，对速度和识别率分别进行了提升，丰富和补充了现有的形状匹配方法，具有一定的应用价值。

关键词：形状匹配轮廓信息启发式混合遗传特征提取

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基于三角网格模型的剖面轮廓信息提取

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测绘通报 2012年第9期 26-28页

作者：张小青吴坤华黄鹤福建水利电力职业技术学院水利工程系福建永安366000 福建水利电力职业技术学院电气工程系福建永安366000 北京建筑工程学院测绘与城市空间信息学院北京100044 现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室北京100044

为获得三角网格模型的剖面轮廓信息,提出分层切片和邻接排序算法。首先将模型中的三角形面片在剖切方向上分组;然后计算每一组三角形和剖切平面的交线,并按邻接顺序将交线按首尾顺序连接;最后对每一层非封闭的轮廓线进行封闭处理,并计... 详细信息

为获得三角网格模型的剖面轮廓信息,提出分层切片和邻接排序算法。首先将模型中的三角形面片在剖切方向上分组;然后计算每一组三角形和剖切平面的交线,并按邻接顺序将交线按首尾顺序连接;最后对每一层非封闭的轮廓线进行封闭处理,并计算剖面面积。试验结果表明,该算法高效简单,能够有效地获得封闭的剖面轮廓环。

关键词：三角网格模型网格剖切分层切片邻接顺序轮廓信息

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复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别仿真

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计算机仿真 2018年第8期35卷 361-364,382页

作者：刘书红吉林建筑大学城建学院吉林长春130114

对复杂背景图像局部轮廓信息进行识别,能够快速获取图像相关信息,对图像局部轮廓信息进行智能识别,需要对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征,将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差。传统方法利用相与操作算子对复杂背景进... 详细信息

对复杂背景图像局部轮廓信息进行识别,能够快速获取图像相关信息,对图像局部轮廓信息进行智能识别,需要对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征,将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差。传统方法利用相与操作算子对复杂背景进行处理,将图像中的干扰信号剔除,但忽略了对图像的细节分解,导致识别效率低。提出一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别方法,利用对偶树复小波变换的优良特性对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征。对提取获得的图像特征进行灰度膨胀、腐蚀、开闭运算。将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差,实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别。仿真结果表明,所提方法的识别精度高,提高复杂背景图像局部轮廓的信噪比,为后续实现图像更多信息的获取奠定了良好基础。

关键词：复杂背景图像局部轮廓信息识别

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融合轮廓信息的基于区域的图像分割算法

融合轮廓信息的基于区域的图像分割算法

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作者：王风丽山东大学

学位级别：硕士

科学技术飞速发展的当今社会,一个重要的科学技术——计算机科学技术,不容忽视,而且其应用已经在我们不知不觉中渗入到了我们这个社会的角角落落当中。而在日常生活的实际应用中,我们越来越多的接触和应用计算机视觉,目前的无人航拍技术... 详细信息

科学技术飞速发展的当今社会,一个重要的科学技术——计算机科学技术,不容忽视,而且其应用已经在我们不知不觉中渗入到了我们这个社会的角角落落当中。而在日常生活的实际应用中,我们越来越多的接触和应用计算机视觉,目前的无人航拍技术,美颜软件等,因此无法忽略现实世界的众多图像的处理问题。特别是目前无人机、智能机器人等具备一定人工智能的机器设备都需要自主进行一定的图像识别处理工作,图像处理涉及多种多样的处理算法和工作方式,但是这些应用都离不开基本的,核心的图像分割算法。因此,在图像处理研究领域中,图像分割问题仍是一个基础问题,仍是目前的图像处理领域中的研究热点。图像分割问题目前仍是图像处理领域中的重要研究课题之一。当前由于实际应用的飞速发展,针对自然图像的处理问题越来越得到人们的广泛关注。由于自然图像的多变性和复杂性,针对自然图像的图像处理问题仍然有很大的研究空间。通常,在视觉处理领域,图像分割的结果会作为计算机领域中各种图像处理应用的基础步骤,因此,图像分割算法可以认为是多种图像处理应用程序的关键步骤。但是由于自然图像的复杂性,如,一幅自然图像中会涉及多个对象,而且光影的影响很大。针对自然图像这种复杂性,目前大部分分割算法的分割结果并不是特别理想,不适用复杂的自然图像。本文提出的新方法Boundary-MLAP图像分割算法,与传统的图像分割算法有所差异,有其自身优点。传统的图像分割算法概括的说主要分为两大类：一类是基于区域的图像分割方法,另一类是基于轮廓的图像分割方法。而新的图像分割方法有所不同,本文提出的新方法将图像的轮廓信息融入到基于区域的图像分割算法中,实现基于区域的图像分割方法和基于轮廓的图像分割方法的结合,从而可以利用图像本身轮廓信息的优势和基于区域的图像分割算法的长处,两者结合共同提高自然图像的分割质量。Boundary-MLAP图像分割方法是基于MLAP图像分割框架的。MLAP图像分割算法框架的主要特点是可以利用待分割图像本身提取的多种图像特征进行图像分割。基于MLAP图像分割框架,新的图像分割算法Boundary-MLAP从两方面进行了算法的研究工作：一方面优化原始MLAP图像分割算法框架,充分利用图像多种特征各自的优势来进行图像分割；另一方面将图像自身提取的轮廓信息融入到优化后的图像分割算法框架中,从而实现基于区域的图像分割算法和基于轮廓的图像分割算法的结合,实现最终的Boundary-MLAP图像分割算法。本文新提出的图像分割方法实现图像轮廓信息在基于区域的图像分割算法中的优化使用,使得自然彩色图像分割的结果更加合理。文章后续部分的图像分割实验结果对比中,通过对比不同的图像分割算法分别进行自然图像分割的实验结果,充分证实了,在处理自然图像,分割自然图像的结果中,本文新提出的图像分割方法的分割结果更加合理,得到的分割结果的轮廓图更接近真实轮廓,尤其分割多种类别的自然图像上更具有优势。在实验结果的对比中,本文给出了具体的数值参数和对比结果。

关键词： MLAP算法轮廓信息基于区域的图像分割

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一种新的工件三维轮廓信息提取方法

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机械设计与制造 2018年第9期 98-100,104页

作者：黄锦洲翟敬梅吴志明华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

针对双目视觉测量中工件表面轮廓形状和尺寸的自动检测问题,提出一种新的基于边缘曲率角的工件三维轮廓信息提取方法。首先,针对不同边缘点误匹配率不同的特点,提出一种基于灰度相关的边缘点分类匹配算法获取边缘点云数据。第二,提出一... 详细信息

针对双目视觉测量中工件表面轮廓形状和尺寸的自动检测问题,提出一种新的基于边缘曲率角的工件三维轮廓信息提取方法。首先,针对不同边缘点误匹配率不同的特点,提出一种基于灰度相关的边缘点分类匹配算法获取边缘点云数据。第二,提出一种环形排序数据结构表示点云数据以提高后续信息处理的效率。提出边缘曲率角概念,用其快速划分直线和曲线,提取出工件轮廓的形状、尺寸等三维信息。实验结果表明,该方法可实时准确地识别具有圆柱体或多面体等较规则形状的工件,尺寸提取误差在2%以内,可满足大多工业生产要求。

关键词：双目视觉点云数据边缘曲率角环形排序轮廓信息

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基于轮廓信息引导的脑MR图像深度学习配准研究

基于轮廓信息引导的脑MR图像深度学习配准研究

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作者：孔德壮临沂大学

学位级别：硕士

在医学图像分析领域中,医学图像配准是一个非常重要的技术,其目的是寻找两幅图像间的空间变化关系,使得不同患者或同一患者不同时间获取的图像在解剖结构上一一对应。医学图像配准技术在脑部疾病临床诊断和治疗过程中发挥着至关重要的... 详细信息

在医学图像分析领域中,医学图像配准是一个非常重要的技术,其目的是寻找两幅图像间的空间变化关系,使得不同患者或同一患者不同时间获取的图像在解剖结构上一一对应。医学图像配准技术在脑部疾病临床诊断和治疗过程中发挥着至关重要的作用。然而,在医学图像配准中,仍然存在诸多挑战。例如,基于深度学习的配准方法可能会受到对复杂纹理特征的分析能力和在图像对之间的差异区域中建立匹配关系的能力的限制。此外,当在配准过程中引入基于形态学的轮廓信息时,形态操作的灵活性可能会限制基于形态学的轮廓信息提高配准性能的有效性。本文在此背景下聚焦于基于脑部MRI(Magnetic Resonance Imaging)数据的配准算法研究,深入分析并总结了当前领域内现有的图像配准方法。结合对基于深度学习的配准算法的研究,提出了一个无监督配准网络模型和一个弱监督配准网络模型。主要贡献有以下两个方面: (1)提出了一个基于非迭代的多尺度由粗到细的脑图像配准网络(Multi-scale coarseto-fine registration network,MCR-Net)。该网络包括多尺度特征学习(Multi-scale feature learning,MFL)编码器和差异特征学习(Difference feature learning,DFL)解码器,MFL通过利用不同尺度的卷积层和多尺度特征增强(Multi-scale feature enhancement,MFE)模块,实现对复杂纹理特征的分析和提高配准性能。DFL解码器采用差异区域引导(Differential region guidance,DRG)模块利用图像对间的差异轮廓信息以及灰度信息来引导网络关注差异区域,提高网络在该区域建立匹配关系上的能力。MCR-Net在3个公开的脑部磁共振图像数据集上展开相应的对比实验,与现有的方法相比,MCR-Net表现出先进的配准性能。此外,本文通过消融实验进一步验证所提出的模块的有效性。 (2)在MCR-Net的基础上,提出了一种非迭代的与自适应形态学信息相结合的多尺度由粗到细的脑图像配准网络(MCAM-Net)。本文引入了自适应形态学网络(Adaptive morphology network,AM-Net)和形态学损失函数,通过膨胀和腐蚀模块以及形态学损失函数,实现了自适应的获取有向距离图。这使得基于形态学的轮廓信息更加有效地应用于医学图像配准,提高了配准精度,并保证了形变场平滑性。其克服了基于形态操作的轮廓信息在医学图像配准中灵活性受限的挑战,确保了基于形态学的轮廓信息在图像配准中的有效性。该网络在3个公开的脑部磁共振图像数据集上展开相应的对比实验,与现有的方法相比,MCAM-Net表现出先进的配准性能。同时,本文在一个公开的肝脏数据集上验证了其在其他人体组织结构上的泛化能力。此外,本文通过消融实验进一步验证所提出的模块的有效性。

关键词：图像配准医学图像多尺度差异特征轮廓信息

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附加轮廓信息的图正则非负矩阵分解及在人脸识别中的应用

附加轮廓信息的图正则非负矩阵分解及在人脸识别中的应用

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作者：于博文北京交通大学

学位级别：硕士

矩阵分解在信息重建、计算机视觉和模式识别等领域引起了广泛的兴趣和关注.非负矩阵分解由于其对局部构成整体思想的体现以及对数据低维特征的挖掘而备受关注.论文引言中介绍了已有的非负矩阵分解模型和图正则非负矩阵分解模型,并介绍... 详细信息

矩阵分解在信息重建、计算机视觉和模式识别等领域引起了广泛的兴趣和关注.非负矩阵分解由于其对局部构成整体思想的体现以及对数据低维特征的挖掘而备受关注.论文引言中介绍了已有的非负矩阵分解模型和图正则非负矩阵分解模型,并介绍了模型求解算法中较常用的乘子迭代算法和投影梯度算法.论文第二章提出了附加轮廓信息的图正则非负矩阵分解模型.并应用带积极集策略的共轭梯度(ASCG)算法求解该模型.论文第三章中我们在实际人脸数据库上进行了数值实验.我们将ASCG算法同MU算法和PG算法进行了比较.并使用ASCG算法求解GNMFO模型,在分解得到的低维矩阵因子上进行人脸分类.本论文最主要的创新点在于通过原始人脸图像矩阵的一阶差分信息表示人脸轮廓信息,并通过人脸轮廓信息构造了图正则项.这种构造的方式简单易行同时很好的提高了人脸识别的分类效果.另外,我们采取了带积极集策略的共轭梯度算法求解GNMFO模型,算法具有好的收敛性.我们将GNMFO模型及ASCG算法应用到实际高维人脸数据库中进行人脸分类,数值实验表明GNMFO模型可以稳健的提高人脸识别分类效果.同时数值实验体现了采用的ASCG算法求解问题的有效性。

关键词：图正则非负矩阵分解轮廓信息人脸识别带积极集策略的共轭梯度算法

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