基于三次样条的多焦面曲线拟合

在变形雅可比(p=4,q=3)-傅里叶矩的基础上采用三次样条拟合特征空间轨迹,保证了插值函数光滑性,并且通过限定每个三次多项式的一阶和二阶导数,使其在断点处相等,成功地逼近每对断点间的曲线,从而能够更好地对曲线进行拟合,并验证包含图像信息量最大的矩值。

基于卷积神经网络的非织造材料三维点云重建

针对传统的从聚焦点获取深度重建非织造材料三维点云模型带来的背景噪声问题,提出了一种用于检测图像中聚焦点的卷积神经网络IPDNet。试验对比分析表明,该网络能够较好地剔除图像背景的噪声点,在重建非织造材料三维点云模型中具有良好的效果。