三维流场的流线深度特征学习与特征聚类

流场可视化指将流体运动的数据转换为视觉形式,以便更好地理解和分析流场的流动。利用流线来实现流场可视化,是当前最为热门的方法。文中提出了一种学习、聚类三维流场流线特性的方法。首先设计了一种基于卷积的自编码器来提取流线特征。该方法中的自编码器由编码器和解码器组成,其中编码器用卷积层降维的方式来提取输入流线的特征,而解码器使用转置卷积对流线特征进行上采样,以此重建流线。通过训练不断减小输入流线与重建流线的差异,可以让编码器提取到的流线特征更加准确。其次,改进了CFSFDP算法,用于流线特征聚类。针对原CFSFDP算法需要手动选取聚类中心,以及对距离参数过于敏感的缺点,改进了其指标计算方法,实现对聚类中心的自动选取,并且引入了高斯核密度估计,实现对截断距离参数的自适应计算。实验结果表明,所提方法在流线特征的学习以及聚类上具有良好的效果。

基于三边滤波的HSV色彩空间Retinex图像增强算法

图像增强技术可以从对比度低、分辨率低等暗淡图中恢复原有图像信息并增强低动态范围图像的视觉效果,能从很大程度上改善图像清晰化程度.提出在HSV色彩空间下基于三边滤波的Retinex图像增强算法.该算法首先将传统的RGB空间上的处理转换到HSV空间.然后将三边滤波技术引入到亮度图像的提取阶段,可有效地降低图像高斯噪声、滤除脉冲噪声,同时又有效地保持图像边缘细节的特性.通过对三边滤波的滤波窗口进行角度倾斜,计算出像素"最佳"邻域范围且自动修改.引入了一个二值限制函数,进行"边缘限制性平滑"处理,从而进一步提高了图像边缘和特征的清晰度.将提取的亮度图像进行多尺度Retinex图像增强,使得图像信息更加准确恢复.最后将HSV空间转换到RGB空间,使得增强后的图像颜色得以保持.实验结果表明,该算法应用到图像增强处理中,处理后的图像在色彩得以保持的同时,细节信息也得到有效地突出,更有利于针对各种环境图像的更深入的理解和应用.

HSV色彩空间的Retinex结构光图像增强算法

在结构光几何重建中,由于拍摄方式和场景照明情况的复杂多变,使得产生的图像可能会因为光线的亮暗不均造成图像细节的缺失.为此,提出一种基于HSV色彩空间变换的带颜色恢复Retinex算法和色彩饱和度校正策略.针对颜色保持的需要,首先将传统RGB空间上的多尺度Retinex算法转换到HSV颜色空间;然后通过分析HSV颜色空间模型来增强模型中的V分量,同时利用相关系数使S分量随着V分量的增强进行自适应调整;最后将HSV模型转换到RGB空间,使增强后的图像颜色得到保持.实验结果表明,该算法应用于结构光条纹图像的增强中将使结构光图像在颜色得到保持的同时细节信息也得到了增强,更利于后续条纹信息的提取及自动编码.

基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。

基于GPU的四维医学图像动态快速体绘制

传统的三维医学图像重建技术无法满足四维医学图像动态重建的需求,而四维医学图像庞大的数据量使传统重建技术很难实现高性能实时绘制.基于以上需求,提出了一种四维医学图像动态快速体绘制方法.首先采用GPU强大的并行计算能力,提出一种基于GPU、利用CUDA技术实现的光线投射算法;然后分析了算法框架、体数据及计算结果的存储策略、线程分配和寻址策略,并给出了四维动态绘制的流程.该算法将每一条投射光线的计算分派到GPU的每一个线程中并行执行,在保证绘制质量不下降的情况下,相比传统的光线投射算法其性能得到较大程度的提高.实验结果表明,该算法可以实现较高的绘制性能和流畅的动态显示效果.

基于RBF网络的城市垃圾产量预测及可视化

为了预测并控制未来几年城市垃圾产量,以我国城市为例,利用K-近邻互信息的多变量特征从18个拟影响因素中确定了8个影响垃圾排放量因子,分别为常住人口、地区生产总值、社会消费品零售值、金融业增加值、工业增加值、批发和零售业增加值、住宿和餐饮业增加值和第三产业增加值.以2006~2013年数据为训练样本,2014~2015年数据为检验样本,根据影响因素建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型,并基于平均相对误差对模型反向修正.然后结合两段式径向基预测模型,对全国各省市2017~2018年的垃圾总产量预测并可视化.结果表明,本文建立的两段式径向基预测模型平均相对误差是6.43%,预测精度为93.57%.可见,该模型的预测精度较高,能较好的在现实生活中对城市垃圾的产生量进行预测.

医学图像三维重建模型的剖切与立体视窗剪裁

基于医学图像三维重建是医学图像可视化和医疗放射治疗规划的基础 .在人体多组织器官的重建及可视化中 ,为对重建组织的截面形状进行分析 ,观察内部组织的结构及空间位置 ,需要对重建模型施以剖切及对外表模型进行立体剪裁 .针对医学图像重建的表面几何模型 ,提出对模型进行剖切及开窗的一种方法 .该方法用剖切面或剖切体对重建模型施以剖切 ,在剖切面上生成边序列及顶点序列 ;由此边序列和顶点序列生成封闭的边界轮廓 ,确定各轮廓的包含关系 ;对封闭轮廓包围的截面区域进行 Delaunay三角剖分 ,得到完整的剖切后的表面模型 .模型被剖切或开窗 ,可以方便地看到内部的组织 。

改进的遥感图像SURF特征匹配算法

在遥感图像处理中,通常需要将多张遥感图像进行拼接从而得到一幅大视野、高分辨率图像,而拼接的首要问题是图像间的特征检测与匹配.本文针对遥感图像拼接过程的匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对SURF特征匹配算法进行了优化.算法首先利用边缘检测算子结合形态学、边界包围盒等方法从大量的特征点数目中保留边缘特征点,有效控制特征点数目;然后引入灰度域和空间域上的自相关性对匹配点对进行有效区分,提高匹配的准确性.实验结果表明,该方法减少了遥感图像特征点数量,提高了匹配速度,且能保留大量正确匹配点对,更利于后续的遥感图像拼接与融合.

三维医学图像MT表面重建的相关性处理及模型简化

针对MT(MarchingTetrahedral)算法存在重建速度慢 ,数据存储冗余 ,重建出的模型三角面片数量大 ,难以进行实时交互操作等缺点 ,本文提出了相关性处理方法 ,避免了重复性计算 ,加快了重建速度 ;设计了优化存储的数据结构 ,减少了数据冗余 ;实现了网格简化的边收缩算法 ,并对由MT算法生成的表面模型进行了简化处理。模型经简化 90 % ,依然能较好地保持原模型的特征。

网格的渐进几何压缩

提出一种渐进几何压缩算法.通过对简化算法的改进,网格模型由基网格及多组顶点分裂操作序列表达.当从一层网格向下一层精网格细化时,该组顶点分裂操作序列中的分裂操作顺序是任意的.因此,改进的渐进网格表示可改变每组顶点分裂操作的排序,实现高效率编码.设计了Laplacian几何预测器,通过相邻顶点来预测新增顶点位置,并对位置校正值进行量化及Huffman编码.实验结果表明,该算法可获得高压缩比,适合几何模型的网络渐进传输.

网格模型的局部编辑算法

提出一种新的网格模型局部编辑算法 ,该算法可以精确地控制变形区域的大小、边界和变形点的位移 ,克服了FFD及其改进算法的缺点 首先交互地定义一个附着在模型表面的控制网格 ;然后建立模型变形区域与控制网格间点的映射 ,再依据变形要求来编辑控制网格 ;最后根据映射关系反算出模型变形区域点的新位置 控制网格可以是参数曲面的控制网格 ,也可采用一般三角网格或预先定义的网格模板 为达到精确变形的目的 ,对模型与控制网格重叠的区域进行自适应细分 该算法计算简便、易于实现 。

改进的规范化卷积图像修复算法

规范化卷积算法可用来处理离散、孤立丢失数据的修复,但针对大量数据连续缺失的图像修复效果不佳,为此设计了像素的邻域滤波器,提出一种改进的基于规范化卷积的图像修复算法.首先设定由待修复区域边界向区域内部逐步扩散的修复顺序;然后为每个待修复像素关联一个置信度,并根据修复的先后顺序从高到低进行赋值,即最后修复的像素置信度取值最小;最后根据像素值和置信度进行插值,修复缺失的图像信息.实验结果表明,该算法是一种实用的图像修复算法,可实现图像连续块状区域信息丢失的修复,并可得到良好的修复效果.

三维不变矩特征估计的点云拼接

点云拼接是点云模型获取和重建的关键问题。提出一种新的三维不变矩特征估计的点云拼接方法,该方法将二维不变矩扩展到三维,用于描述点云的局部特征,设计实现了用该特征查找对应点的ICP算法。该算法先计算点云的特征描述子,由其中一个点云的点查找在另一片点云的最近邻域且特征描述子最相似的点作为这点的对应点,并建立对应点点集,其次将点集变换到以质心为原点的坐标下,然后根据对应点对集合建立协方差矩阵并对它奇异值分解,得到旋转矩阵和平移矩阵,最后迭代上述步骤直到收敛。通过人脸数据拼接的结果表明,该方法是可行有效的。

基于边界信息的结构光编解码方法

针对传统结构光编解码算法在处理有遮挡、阴影的光栅条纹时会导致错误的解码,且得到的不同编码值条纹会出现重叠现象的问题,通过采用改进的Canny算子提取黑白条纹之间的边界,提出一种基于边界信息的结构光精确编解码算法.根据结构光条纹图像的特点对Canny算子进行改进,使其适用于条纹边界精确提取.在结构光编解码方法中,首先建立描述结构光图像序列条纹边界的编解码二叉树,然后设计边界定位和解码算法来求解未知边界的编码值,再构造边界匹配算法来消除不同编码值条纹部分重叠的问题,最后实现对由于遮挡、阴影引起的断开边界的解码.实验结果表明,该算法对条纹进行解码的精度更高、误判率更低,并且对形状复杂的物体的条纹图像具有较好的抗干扰性.

改进的超拉普拉斯约束的单幅图像去模糊算法

根据图像模糊产生方式的不同,研究人员将最为常见的模糊类型划分为离焦模糊和运动模糊两大类,而本文着重研究运动模糊的去除方法.在Krishnan和Fergus等人提出的基于超拉普拉斯先验的图像去模糊算法的基础上,本文给出了一种改进的基于超拉普拉斯约束的单幅图像去模糊算法.该算法主要分成三个处理步骤:在综合考虑图像边缘幅值和梯度的基础上,筛选出用于模糊核估算的图像子区域;对模糊核的稀疏性进行超拉普拉斯约束,快速且精确地估算出所需的模糊核信息;在对图像进行快速非盲反卷积复原阶段,原有的算法是用超拉普拉斯模型直接对图像梯度进行约束,而本文使用一种新的分布约束,从而生成了质量高,视觉效果好的去模糊图像.实验结果表明,本文算法可获得较好的图像去模糊效果,同时提高了去模糊算法效率.

基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.

邻域自适应暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

经典暗原色先验去雾理论对于单幅雾天图像有较好的处理效果,但该算法处理halo效应的soft matting技术运行速度较慢.在暗原色先验算法基础之上,针对该算法的不足,提出邻域自适应的暗原色先验去雾的改进算法.算法首先利用暗原色先验原理估算出雾天图像透射率,在计算透射率的过程中引入邻域自适应的思想,在图像边缘的约束下对透射率图进行邻域自适应优化计算,得到了更合理的透射率估计值,使halo效应显著的减少,然后使用导向图滤波对优化后的透射率图再次优化,其中取更小的参数值就可以得到清晰无雾图像,速度得到了加快.实验结果表明,该算法应用到图像去雾处理中,从根本上避免"暗色扩张"现象的发生,而且在去雾效率方面有大大的提高.

医学图像三维重建系统的数据结构表达及表面模型的构建

医学图像三维重建在诊断、放射治疗规划及医学研究中均有着重要应用 ,本文论述了医学图像三维重建系统程序流程 ,设计了自动及手工轮廓勾画两种分割方法 ,提出并建立了合理的系统数据结构。该数据结构能较好地描述系统数据的层次关系和表达重建的几何模型。对由自动分割和手工勾画出的组织 ,用 MT算法构建其三维表面几何模型。实现了网格简化的边收缩算法 ,并对由 MT算法生成的表面模型进行了网格简化处理。模型网格经简化 90 % ,依然能较好地保持原模型的特征 。

基于B-Rep模型的三维实体的真实感显示

介绍了基于 B- Rep模型的三维实体数据结构。通过对 B- Rep模型表达的三维实体的表面进行 Delau-nay三角剖分 ,对离散后的曲面采用明暗处理技术 ,实现了三维实体的真实感显示 ,获得了效果逼真的三维实体真实感图形。

基于法向量直方图特征描述的点云ICP拼接

传统的迭代最近点ICP算法收敛速度慢,而基于特征的查找对应点能够明显优化ICP算法.提出一种新的基于法向量直方图特征描述的点云ICP拼接方法.该方法将法向量直方图作为点云特征描述子,其能够优化对应点集的查找,从而改进ICP算法.该算法先计算待拼接的两片点云的法向量直方图特征描述子,然后由其中一片点云中的点查找在另一片点云上的最近邻域,并且找出法向量直方图特征最相似的点作为当前点的对应点,查找出所有的对应点并建立对应点集,再根据对应点建立协方差矩阵,并对其奇异值分解,求解出变换矩阵,最后迭代以上步骤直至收敛.在法向量直方图特征计算中,采用多核模式并行编程计算,提高了特征计算效率.实验结果表明该方法是可行有效的.