复杂海面背景红外小目标自动检测方法

采用维纳自适应滤波,抑制随机噪声和高斯噪声;利用Otus阈值法分割图像,确定海天线和目标潜在区;利用Top Hat算子进行形态滤波处理,抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声;选择结构元素进行形态开运算,去掉细小的背景杂波干扰;针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点,确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明,该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰,能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。

基于三次样条插值的GrabCut自动目标分割算法

针对基于图像序列的物体三维模型重建时目标分割需要人机交互且速度慢的问题,提出了基于三次样条插值的GrabCut自动目标分割算法。首先采用三次样条插值对图像进行降采样预处理;然后对采样图像进行背景差分实现目标区域的自动框选,取代GrabCut算法的交互窗口,进行目标分割,再对分割出的目标轮廓进行三次样条升采样插值恢复原目标轮廓;最后定义了行方差差异函数,以主流图像处理软件Photoshop分割结果为参照标准,对不同算法分割的结果进行了精度评估对比。实验结果表明,提出的算法可实现图像的自动分割,且速度快、精度高、鲁棒性强。

基于张量投票的主动轮廓边缘提取

提出一种基于张量投票的主动轮廓边缘提取算法。该算法对图像进行张量编码,将其转化为二阶对称的半正定张量,每个输入张量通过预定的投票域对邻近数据进行稀疏投票,投票后每个输入点收集自身获得的选票,再进行稠密投票,以获得轮廓的显要特征,从而实现主动轮廓的边缘提取。实验结果表明,该算法能有效提取图像轮廓边缘,得到较好的物体主动轮廓模型。

基于小波和形态学的自然地面背景红外目标检测方法

本文采用小波变换和形态Top Hat滤波相结合的方法抑制红外图像的混合噪声及大面积的背景干扰 ,减少图像模糊和增强目标 ;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算 ,去掉虚警点而获得少量候选目标 ;搜索局部极大值并确定阈值 ,分离出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂自然背景红外图像中的目标 .

基于小波变换的复杂海面背景红外小目标检测

采用基于正交小波的多尺度分解,提取出不同空间分辨率和不同方向的子图像,其低频逼近分量可用来确定海天线和目标潜在区,水平和垂直方向的高频细节分量则体现了目标所在的区域信息;根据海面目标总是出现在海天线附近的特点,排除虚警点而分离出真正的目标。实验结果表明该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的舰船红外小目标。

基于形态学的海面背景红外点目标检测方法

采用行均值相减方法抑制温度场的非线性影响,校正红外图像模糊,增强点目标;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景并保留高亮区;选择结构元素进行腐蚀和膨胀运算,去除虚警点获得目标候选点;搜索局部极大值,确定阈值并结合图像帧间的相关性分离出目标。实验表明,该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的红外点目标。

多级异构无线传感器网络分簇路由协议

针对多级异构无线传感器网络分簇路由协议存在簇首个数不稳定、分簇不均匀和簇间路由选择不合理的问题,提出一种基于K-means聚类和蚁群算法的分簇路由协议(K-means clustering and ACO optimal routing,KCAOR)。在给定的多级异构网络环境下,确定最优簇首个数,采用K-means聚类方法将网络中的节点自然聚集成相应的簇域;提出簇域均匀优化策略,均匀网络能耗分布,根据簇内节点的剩余能量值选举簇首;采用蚁群算法确定簇域间的最优多跳路由,均衡簇首间的能量消耗,实现协议的优化。实验结果表明,KCAOR协议能有效均衡网络的能量消耗,延长生存时间。

一种三维实体模型的离散表示方法

在计算机中,传统的三维几何模型只能描述表面数据,要描述模型内部属性时,这种模型显得无能为力。体图形学(VolumeGraphics,简称VG)是计算机图形学中新发展起来的一个重要分支。三维模型的体素表示是体图形学中的基本方法,体素化是体图形学中一个不可缺少的前处理过程,其任务是把物体的表面几何形式表示离散成最接近该物体的体素表示形式,产生体数据集。该文将基于Z-buffer扩展的深度缓存原理扩展到x,y,z三个方向上,实现了复杂三维网格模型的体素化表示。实验表明该算法具有很高的执行效率,并且算法的复杂度不依赖于模型的复杂度。

一种改进的STL文件快速分层算法

高效的STL模型切片算法是快速成型制造的前提和基础,在有向加权图切片算法的基础上提出了一种快速STL模型切片分层算法,去除了耗时的有向加权图建立,对切片后的数据进行后处理,除去数据中的冗余点,从而提供了一种快速的STL模型切片算法。大量实验及数据表明,新算法具有较高的效率。

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。

半透明三维物体表面光泽真实感实时渲染方法

针对具有半透明特性玉石的真实感渲染问题,提出一种利用高光层、漫反射层、透射层三层光照模型叠加的解决方法。首先对散射层结合漫反射剖面来模拟半透明玉石的次表面散射效果,提出一种可改变漫反射剖面的散射方法,表达不同种类玉石漫反射剖面的特点;然后对透射层利用预计算的本地厚度贴图结合高斯线性和,实现基于表面厚度光的透射效果,再在能量守恒的基础上与基于微平面的高光反射项进行叠加,得到一个基于三层光照模型的真实感半透明材质表现。实验结果表明,所提出的方法能实现不同种类半透明玉石真实感渲染,且在片面数达160万时可保证30帧/秒的实时效率。

一种自动的非封闭曲面三维重建方法

为了精确实现非封闭曲面的三维重建,提出一种基于曲面三角面片周长的阈值分割方法,首先计算泊松算法生成曲面的三角面片周长选取采样点,然后通过比较样本点与原始输入点之间的欧氏距离自动计算阈值对生成曲面进行分割。实验结果表明,该算法能准确有效地去除伪封闭曲面而不影响原生成曲面的精度,且算法复杂度低、时间效率高、鲁棒性强。

自适应细分曲面算法及在快速成型数据处理中的应用

为提高快速成型制造中STL模型切片轮廓的光滑性,提出了一种基于Loop模式的自适应曲面细分算法,首先分割出网格模型中的曲面和平面,对和尖锐边相邻的曲面三角面设计了特殊的细分规则。通过三角面顶点的平坦度和容差平坦度决定三角面是否做进一步细分,以达到自适应细分的目的。该算法在保留零件模型上尖锐特征的同时,提高了模型上曲面部分的光顺性,从而可以利用模型的全局信息获得光滑的2维切片数据。

一种模糊红外目标边缘和不变特征提取方法

针对红外图像中模糊目标难以分割和识别的情况,提出以小波多尺度滤波分解后的逼近图像作为自适应域值进行图像二值化的方法,由此分割出模糊图像中的目标,提取目标的轮廓边缘。然后,提出一种新的矩计算方法提取目标的不变性特征。实验结果表明,该方法具有很强的抗噪和抗扰性能,能有效提取复杂背景中模糊目标的平移、缩放和旋转不变量,极大提高了运动模糊目标识别的可靠性。

基于国家标准的三维扫描人体尺寸提取技术

针对人体点云模型特征点和尺寸自动提取的难点问题,提出基于国家标准统计数据的人体关键尺寸提取技术。采用国家标准GB10000-1988《中国成年人人体尺寸》所提供的基础数据划分特征点的搜索域,首先,在搜索域内将坐标值和点到直线投影距离比较相结合来提取人体特征点;然后通过改进的凸壳法计算特征平面轮廓周长进行围度尺寸测量,再利用z坐标差值和两点的距离实现长度尺寸计算。实验表明,该方法受人体体型的影响小,尺寸测量鲁棒性好、计算速度快、精度高。

基于参数优化的多层次单元划分曲面重建

为了提高现有多层次单元划分(MPU)曲面重建的稳定性,提出一种基于参数优化的MPU曲面重建算法。分析包围球半径的比例系数α和包围球内点云最小数目Nmin对曲面重建的影响。根据局部隐函数逼近的条件,对Nmin进行调整;同时,结合不同形态特征的点云模型对覆盖密度的要求,对α进行调整,使得α和Nmin达到一个最优组合,进而使得曲面重建算法更稳定。实验结果表明,该算法能快速准确地对不同点云模型进行参数选取,从而得到更理想的曲面重建效果。

基于粒子群的射频识别定位算法

针对传统室内定位方法定位精度低、开销大等问题,提出一种基于粒子群的射频识别定位算法。首先采用高斯滤波对读取到的信号强度指示RSSI进行预处理,以减少环境因素对信号的干扰,使RSSI值与标签实际位置相符。其次,以网格排列的参考标签作为辅助,通过引入粒子群优化算法,经多次迭代找出最优值,计算出待定位标签的估计坐标,提高定位精度。最后,采用拉格朗日插值法计算虚拟标签的信号强度指示值,使其更接近于真实标签的值。实验表明,该算法可有效提高定位精度和效率,并减少开销。

多视角图像的图变换匹配算法

为提高不同视角图像的匹配精度,提出一种多视角图像的图变换匹配算法。利用传统图像匹配算法获取多视角图像特征点的初始匹配关系;计算特征点之间的欧氏距离,建立近邻图判断初始匹配的正确性;对错误的特征匹配关系进行剔除,提高图像的匹配精度。多组不同场景的多视角图像实验结果表明,与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)、图变换匹配算法以及迭代的图变换匹配算法进行对比,该算法在正确匹配点对的查准率及错误匹配点对的查全率上均取得较好结果,验证了其在多视角图像匹配上的有效性。

局部特征熵的网格非均匀简化算法

针对三维模型简化后的精度与效率难以平衡的问题进行研究,提出一种局部特征熵的半边折叠非均匀网格简化算法。采用两次局部区域聚类探测,首先探测三维数据点所在边聚类局部区域,获取该探测区域法向量;其次以三维数据点邻近点区域的重心约束来探测二次聚类区域法向量。根据信息熵的定义,利用两次探测的法向量间的夹角信息构建局部区域特征熵值作为半边折叠的代价,局部区域特征熵越大表示该区域越趋于平面,应优先简化,否则当保留;最后采用三角形内角判断方法来保留简化后网格中三角形的正则度,以减小变形引起的误差。实验结果表明,本算法在三维模型分均匀简化中,在局部细节特性精度和时间效率上能达到较优的平衡。

非均匀玉石真实感实时渲染方法

针对具有非均匀特性的半透明高光玉石真实感渲染问题,提出一种利用高光层、散射层光照模型叠加的模拟方法。该方法结合散射剖面实现非均匀玉石多重散射的效果,同时利用预计算的本地厚度贴图结合高斯模糊,实现基于表面厚度的光透射表现,并通过与基于微平面的高光反射项在能量守恒的基础上叠加,达到模拟真实感的效果。实验结果表明,该方法能实现不同种类非均匀玉石的真实感渲染,并保证了模型片面数较多情况下的实时效率。