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题名基于移动最小二乘法的点云平滑及重采样
被引量:12
- 1
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作者
吴晓庆
黄玉清
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机构
西南科技大学信息工程学院
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出处
《微型机与应用》
2017年第11期47-49,53,共4页
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文摘
将点云进行三维重建符合人们的视觉习惯,可以逼真地反映场景的立体效果,并且可以方便地进行多角度显示。针对贪婪投影三角化重建结果中存在的曲面不光滑且存在孔洞等问题,提出了使用移动最小二乘法来进行点云的平滑、重采样处理。实验表明,通过移动最小二乘法进行先平滑后采样的方法比直接使用贪婪投影三角化算法或仅平滑处理、采样处理再重建的效果都要好。
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关键词
三维重建
移动最小二乘法
点云平滑
重采样
贪婪投影三角化算法
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Keywords
three-dimensional reconstruction
Moving Least Squares(MLS)
point cloud smoothing
resample
greedy projection triangulation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于径向基函数的点云岛屿孔洞自动修复
被引量:4
- 2
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作者
张立国
王静
金梅
康乐
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机构
燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期166-172,共7页
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基金
河北省自然科学基金(F2015203392)
秦皇岛市科技计划(201502A043)资助项目
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文摘
研究了利用点云获得的模型的孔洞修复,针对目前主要通过人工修复带有岛屿面片的孔洞耗时较长的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)自动修复岛屿孔洞的方法。该方法首先利用最小权重三角化法修复模型主体上的孔洞,其次计算模型主体上孔洞与岛屿面片的相关性,利用模型主体上孔洞和与其相关岛屿面片周围点来计算径向基函数,最后将粗修复后细分的点调整到径向基函数描述的曲面上。实验表明,与其他方法相比,该方法能快速、准确地修复缺陷模型。
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关键词
点云
孔洞
岛屿面片
径向基函数(RBF)
最小权重三角化
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Keywords
point cloud, hole, isolated surface, radial basis function (RBF), minimum weight triangulation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演
被引量:4
- 3
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作者
耿伟恒
陈小宏
李景叶
汤韦
吴凡
张俊杰
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机构
中国石油大学(北京)地球物理学院
油气资源与探测国家重点实验室
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1409-1417,I0006,I0007,共11页
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基金
国家自然科学基金项目“时移地震约束油藏动态表征理论与方法研究”(41774129)
“基于散射理论面向储层的叠前地震波形反演理论与方法”(41774131)
国家重点研发计划项目“智能化海上高精度地震数据处理关键技术”(2019YFC0312003)联合资助。
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文摘
波阻抗反演技术已经相当成熟,但仍然存在反问题的不适定性、反演的分辨率低以及对地层边界刻画不清晰等问题。为此,提出基于L_(1-2)正则化的地震波阻抗“块”反演方法。在前人的基础上,将L_(1-2)正则化引入基于模型的波阻抗反演,通过借鉴全变分正则化的思想,利用叠后地震数据直接获得波阻抗反演结果。首先,推导线性化的波阻抗正演近似公式并分析精度;然后,基于贝叶斯理论,引入L_(1-2)正则化构建波阻抗反演的目标函数,利用迭代重加权最小二乘算法求解目标函数,获得波阻抗反演结果。由于波阻抗反演为单道反演算法,反演多道数据时道与道之间会产生空间不连续现象,因此对反演结果执行f-x域空间预测滤波改善由噪声和单道反演算法带来的空间不连续性。相关系数的定量对比证明了基于L_(1-2)范数的反演结果优于基于L1范数和L2范数。合成数据和实际资料反演验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
波阻抗反演
L_(1-2)正则化
贝叶斯理论
迭代重加权最小二乘
目标函数
分辨率
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Keywords
acoustic impedance inversion
L_(1-2)regularization
Bayesian theory
iterative reweighted least squares
objective function
resolution
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分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名抗遮挡的单目深度估计算法
被引量:2
- 4
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作者
马成齐
李学华
张兰杰
向维
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机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
詹姆斯库克大学工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期217-222,共6页
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基金
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(重点研究专题)(L182039)
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(前沿项目)(L182032)
北京市自然科学基金(市教委联合资助)(KZ201911232046)。
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文摘
目前利用自监督单目深度估计方法对城市街道进行深度估计时,由于物体间存在遮挡和运动,导致估计的深度图结果模糊以及出现边界伪影。针对上述问题,通过对损失函数进行设计,提出了一种抗遮挡的单目深度估计方法。该方法采用最小化光度重投影函数,对目标图像前后帧中选择最小误差进行匹配,忽略掉损失较高的被遮挡像素,同时采用自动掩蔽损失来处理物体运动造成的边界伪影。在KITTI数据集上的对比实验结果表明,所提方法估计的深度图结果更加清晰,并能有效减少深度图中的边界伪影。
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关键词
自监督
单目深度估计
边界伪影
最小化光度重投影函数
自动掩蔽损失
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Keywords
self-supervised
monocular depth estimation
boundary artifacts
minimization of photometric reprojection
automatic masking loss
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名求解欠定线性方程组稀疏解的算法
被引量:7
- 5
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作者
程晓良
郑璇
韩渭敏
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机构
浙江大学数学系
爱荷华大学数学系
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出处
《高校应用数学学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2013年第2期235-248,共14页
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基金
浙江省自然科学基金(LY12A01023)
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文摘
针对欠定线性方程组稀疏解的求解问题,文中提出两个改进的迭代重加权最小范数解算法(IRMNS)及一个光滑的0函数算法.其中,第一个算法基于q(q∈(0,1])范数提出的,当q较小的时候,算法可以增强恢复稀疏解的能力;第二个算法是直接由0范数最小化问题提出的,它可以看做是第一个算法在q=0时的拓展;第三个算法是通过用一个光滑函数来近似0范数从而将原问题进行转化求解的.数值例子表明这三种算法都是快速有效的.
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关键词
欠定线性方程组
迭代重加权(?)~q(q∈(0
1])最小化
光滑的(?)~0函数算法
稀疏解
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Keywords
under-determined linear system
iteratively re-weighted e2-norm minimization
smoothed e0 norm algorithm
sparse solution
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分类号
O242.2
[理学—计算数学]
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题名面向智能手机拍摄的变形文档图像校正
被引量:5
- 6
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作者
周丽
冯百明
关煜
方格
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第1期102-109,共8页
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基金
国家自然科学基金(61662067,61967013,61462076)。
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文摘
智能手机拍摄的图像中经常会出现变形的文档图像,变形的文档图像影响文本的识别和后期图像处理等工作,而现有的变形文档图像校正方法存在校正类型单一和校正效果不理想的问题。针对以上问题,提出了一种基于最小化重投影的变形文档图像校正方法。该方法首先通过文本域轮廓检测,合并文本域轮廓来获取文本行连通域。然后利用主成分分析法PCA在行连通域生成文本关键点。最后通过最小化关键点和其投影点之间的距离获取重采样参数,再对变形的页面进行最小化重投影来进行文档图像校正。校正后识别率得到有效提高,相比现有方法,所提方法取得了更好的识别效果,且使用消融实验验证了文本域合并和最小化重投影这2个模块对识别性能的提升效果。
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关键词
变形文档图像
文本域轮廓检测
PCA
最小化重投影
文档图像校正
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Keywords
distorted document image
text field contour detection
PCA
minimizes re-projection
document image correction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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