基于方差四叉树法的滨海盐土电导率采样布局研究

利用土壤空间变异特性和空间分布特征进行采样设计是当前土壤采样研究的重要内容。采用方差四叉树法（Variance quad-tree method，简称VQT），结合半方差函数，设计滨海盐土采样的最优布局。并利用普通克立格法对传统网格采样法与方差四叉树采样法所得到的不同的样点数目进行插值，计算估值误差并进行精度比较。结果发现，同样的样本数目，利用方差四叉树法得到的克立格估值误差明显地较利用网格采样法得到的克立格估值误差小，其采样效率提高约16％一25％。该方法的优势在于，可设计在土壤特性变异大的区域密集采样而在变异较小的区域稀疏地采样，从而在有效表达土壤空间变异性的同时，提高了采样效率，减少了采样成本。

四叉树法网格划分的数据结构及算法设计

目前,四叉树法在平面网格划分领域中被广泛地使用。本文应用数据结构描述了四叉树的程序实现过程,并详细介绍了四叉树过程中切割单元的处理方法。最后通过算例证明了四叉树法具有快速自动生成质量较好的全四边形单元且很容易通过程序实现等优点。

基于四叉树法的有限元网格自动生成及凝聚方法

本文介绍了用于有限元网格自动划分的四叉树方法及相应的非均匀网格的生成方法──网格凝聚法。此方法可以用于处理任意形状的单连通或多连通的平面结构，其边界以折线及二次曲线描述。相应的网格生成器用户界面友好，极少需要人工干预。所生成的单元大多为四边形元，在边界处理时用了少量三角元，所有单元性态良好。非均匀网格可以实现多处、多重加密。

基于改进四叉树和比例边界有限元法的自适应设计域拓扑优化方法

针对大型结构拓扑优化计算成本高和固体各向同性材料惩罚模型(SIMP)在优化后结构边界处求解精度低的问题,提出了一种基于SIMP法的自适应设计域(ADD)拓扑优化方法。将改进四叉树法应用在拓扑优化的过程中,通过自动划分不同等级的网格单元来减少网格数量、减轻计算负担并提高边界处求解精度;采用比例边界有限元法(SBFEM)实时计算划分后结构的有限元信息,解决了不同等级网格间悬挂节点的问题。所提方法可在初始网格相对较少的情况下得到更加精确的结果,大幅度地降低了计算成本。数值算例结果表明,所提方法在最终结构边界处精度相同的情况下,计算时间最快可缩短为原来的1/100,可以为后续降低大型结构拓扑优化的计算成本提供参考。

基于四叉树分解法改进的ORB特征匹配算法

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征匹配算法在复杂环境变化下匹配精确率低以及匹配速度过慢的问题,提出了一种基于四叉树分解法和RANSAC(随机抽样一致性)方法的改进ORB算法。首先对待处理的原始图像经过四叉树分解法来剔除掉灰度变化不明显的区域,然后再进行FAST特征点检测,在特征点匹配环节通过改进的RANSAC方法消除掉错误匹配。实验结果表明,改进后的ORB算法有效匹配精度提升23.5%,时间缩短了18.4%,在环境复杂变化时具有良好的鲁棒性与实时性。

昏暗环境下自适应ORB-SLAM2算法研究

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取,之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿,完成特征点选取。实验结果表明,与原算法相比,改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下,匹配对的数量提升了17.6%,SLAM轨迹精度提升了49.8%,有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。

高效高精度光照自适应的ORB特征匹配算法

针对非均匀光照下ORB图像特征检测算法存在特征点过于聚集、匹配准确率不高等问题,提出了一种高效高精度光照自适应的ORB图像特征匹配算法。利用自适应阈值提取待测图像的oFAST特征点,通过优化的四叉树分解法均匀分配,进一步提高了低照度或高曝光区域特征点的数量,随后,根据汉明距离进行特征匹配,使用改进的RANSAC算法剔除误匹配,提高ORB算法中特征点的匹配准确率。实验结果表明,针对具有明显光照变化的数据集,相较于ORB、MA、Y-ORB及S-ORB算法,本文算法的平均特征分布均匀度提高13.1%,特征提取时间节省26.3%,综合评价指标提升18.5%,可高效完成复杂场景变化下的特征匹配,对目标识别和三维重建等领域具有较强的应用价值。

基于区域对比度增强的二值化算法

降质文档图像二值化问题是图像处理领域的一个难点。该文通过分析图像不同区域灰度对比度的差异,为降质文档图像提出了新的二值化算法。首先利用四叉树原理自适应划分区域,再对不同灰度对比度区域采用不同对比度增强法以调整局部区域内的灰度对比度,最后根据灰度值出现的频率确定局部阈值。该文测试了随机拍摄的降质图像及DIBCO(Document Image Binarization COntest)图像集中的50幅图像。与4种经典算法比较,所提算法处理的降质图像具有最高F-measure值和峰值信噪比(PSNR值)。

利用色彩分量相关性的彩色图像分形编码方法

论文提出了一种利用色彩分量相关性的彩色图像分形编码方法。该方法通过对图像的绿色分量用改进的分形编码方法编码,然后由绿、蓝、红三分量之间的相关性得相关系数,再对相关系数进行算术编码等三个步骤加快了彩色图像分形编码的速度,同时提高了恢复图像的质量,加大了压缩比。解码时用分形逆变换解得绿色分量,再由这个色彩分量和重构的相关系数解出另两个色彩分量,最后由三种分量共同恢复图像。大量实验表明,所提出的方法对于任何图像都有良好的效果,尤其适用于中低信噪比的情形。该方法对于有的图像超过了JPEG标准。

一种改进的有限元网格自动生成方法

提出了一种基于四叉树方法和三角化方法的简单但有效的有限元网格自动生成方法。该方法可以产生全三角形单元、全四边形单元和三角形单元与四边形单元共存的混合形式的有限元网格。如若产生全四边形单元，则该方法可以与四叉树方法相似，产生尽可能多的正方形与矩形单元。该方法还可以推广到图形图像处理方面而处理非结构化的网格生成，具有较强的应用价值。

一种改进的彩色图像分形编码方法

该文针对交通实时路况图像提出了一种新的改进的分形彩色图像编码方法。该方法通过对图像的分割预处理、自适应图像分块、相似块集的矩分类、非均衡性分量编码等四个步骤加快了彩色图像分形编码的速度,同时提高了恢复图像的质量,加大了压缩比。解码时用分形逆变换分别解得各个分量,再由三者共同恢复图像。文章还从理论的角度阐述了分割预处理的理论基础:就近原则与最大划块复杂度。大量实验表明,该文所提出的方法对于其它感兴趣区在图像中央位置的图像都有良好的效果,尤其适用于中低信噪比的情形。该方法对于某些图像超过了JPEG标准。

基于引导滤波和暗原色先验理论透射率估值的视频去雾算法

针对雾天条件下户外采集的图像严重退化问题,解决传统的暗原色先验理论算法出现的边缘残雾、天空区域去雾效果欠佳、实时性差和鲁棒性差等问题,提出去雾效果显著的实时视频去雾算法.对大气光散射模型进行改进,以引导滤波后的灰度图作为大气光估计图;利用四叉树法和暗原色先验理论(DCP)在暗原色图中寻找浓雾区域,求得透射率估计值;利用改进的大气光散射模型复原图像.通过大量实验表明,复原出的图像去雾效果彻底,色彩鲜艳亮丽,天空区域不会出现彩色失真,景深变化大的地方不会出现白边现象,对于不同浓度的雾都有着较好的去雾效果,处理速度快且稳定,适合于实时视频去雾.

改进的暗原色先验理论视频去雾算法研究

针对暗原色先验算法出现的边缘残雾、天空区域彩色失真、去雾后图像偏暗以及实时性差等问题,提出了一种基于点暗原色先验和引导滤波的视频去雾算法。采用逐点式最小值滤波来消除块效应,并利用四叉树法来快速准确地估计大气光值,结合直方图均衡化技术来增强图像,改善视觉效果,同时利用图像采样技术和引导滤波优化算法提高速度。实验结果显示,该算法的去雾图像清晰,运算量小,适用范围广,鲁棒性好,适合实时视频去雾。

基于模板的快速目标搜索算法研究

对两种基于模板的快速目标搜索算法四叉树法、模板膨胀法进行了研究 ,并与逐点匹配法做了比较 ,得出结论。根据相关匹配原理 ,采用四叉树法和快速模板膨胀匹配法 ,对目标进行快速搜索 。

基于积极算法的WFS空间连接查询优化研究

在用户与数据集的交互利用中,网络要素服务(Web Feature Service,WFS)被视为一种空间数据互操作的有效方法.由于海量空间数据集数据具有复杂的空间数据结构,在进行空间连接查询操作过程中容易产生高昂的执行代价.鉴于此,提出一种积极算法,该算法利用四叉树和直方图法的优点,并结合过滤率估算算法对空间连接查询处理过程进行优化.通过实验结果表明,积极算法在大多数情况下具有一定的可行性,为空间连接查询处理提供了一种有效的优化方法.

AVS2编码技术的应用研究

考虑未来超高清4K/8K视频时代的应用场景,本文主要研究新国标AVS2视频编码技术是如何进行压缩和编码的重点讲述划分、预测、变换量化及熵编码等过程中的改善部分,最后针对AVS2和HEVC两种编码性能进行对比测试,得出AVS2较优的结论。