大河村彩陶元素在文创设计中的创新应用

目的探究大河村彩陶元素应用于现代文创设计的创新设计方法,活化大河村彩陶文化的传承路径。方法首先通过对大河村彩陶艺术特征的分析,筛选并提取出最具大河村特色的视觉元素;其次运用形状文法对提取的纹样元素进行纹样衍生设计;最后运用叠加法完成图案骨架结构的创新设计,并结合大河村彩陶中色彩、构图、器型等视觉元素完成创新图形设计。结论运用形状文法、图案骨架设计的方式,对大河村彩陶元素进行创新设计,并与现代文创设计相融合,拓展了大河村彩陶的视觉形态,助力传统文化的传播。

基于复杂网络分析法的空间生态网络结构研究

以荒漠绿洲区典型县域磴口县为研究区,将复杂网络分析方法中的点格局分析方法、网络骨架的提取算法和空间结构鲁棒性指标根据实际空间生态网络的特点进行改造,对研究区的空间复杂生态网络的结构进行分析。研究结果表明:7种类型的生态源地节点在较小尺度下均呈现聚集的空间分布格局,随着尺度的增大,逐渐呈现随机分布,最后呈现均匀分布,这种分布特征保证了小尺度和大尺度上生态网络的稳定。水网廊道的密度范围为0~1.46,路网廊道的密度范围为0~2.27,改造Kruskal算法识别出的骨架廊道符合实际情况。现状生态网络初始的连接鲁棒性仅为0.73,优化后生态网络的连接鲁棒性达到1。经过生态节点布局优化后的生态网络节点和边的抗打击破坏能力、恢复能力增强。

地震剖面线条化的一种简单算法

地震剖面线条化是应用模式识别方法自动追踪剖面中的同相轴,并自动绘制线条图.首先探测地震道中的周波,并描述周波属性,然后根据相邻三道周波相关的目标函数最小原则追踪同相轴,描述同相轴属性,并记录同相轴属性表.根据同相轴属性表,可对地震剖面进行基于同相轴属性的统计分析和滤波以及定量解释.本文对现有的地震剖面线条化方法进行了改进简化,实现地震剖面同相轴快速自动追踪和自动绘制线条图.合成数据和实际数据试验表明该方法计算简单、快速、有效.

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法 .通过基本细化和优化等步骤 ,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架 .

深地震反射剖面构造信息识别研究

随着我国深部探测计划的实施,近年来在中国大陆地区实施了多条深地震反射剖面,获得了大量揭示地壳上地幔精细结构的宝贵资料.为了更充分地挖掘这些资料中所包含的深部构造信息,本文在研究和总结前人工作的基础上,提出一种快速识别深地震反射剖面构造格架的方法.该方法通过数据预处理、强振幅提取、中值滤波、对象识别、连续性计算和连续性滤波实现对深地震反射剖面构造格架识别.同时,该方法还可通过对象倾角计算对复杂区域进行属性分析.

土家数纱花纹样特征及造物美学新探

土家数纱花是土家族古朴艺术的表现形式之一,其造物艺术形式却独具土家特色。文章以土家族现存的挑绣作品为研究对象,通过文献研究、实物分析及复原设计对土家族数纱花纹样特点及构图规律进行总结,同时通过实地调研、对比分析土家苗瑶族数纱花在艺术表现上的差异,从而深入探究表象艺术下折射出的土家文化内涵。研究表明:土家数纱花与苗、瑶族数纱花有相似之处,但也存在一定视觉差异。土家数纱花纹样题材丰富多样,构图、色彩与整体布局都充分展现出土家挑绣文化的造物美学思想。土家数纱花以小众艺术形式添补了土家文化的诠释。

基于Kinect的人体动作识别算法研究

针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5 ms。与其他动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。

骨龄特征自动识别算法及系统设计

骨龄是评价青少年身体发育状况的重要指标.在CHN法的基础上,利用计算机技术实现了骨骼特征的提取和识别方法.特征主要包括骨骼的面积、形状和与骺干的愈合程度.运用感光度修正,特征的模糊推理和图像处理的边缘检测等手段,设计一种自动识别骨龄特征的骨龄计算方法.重点解决了骨骼位置的标定和特征提取等问题.

基于连接段数细化算法的脱机手写体数字识别

本文描述了已有的字符细化算法的思想及其缺陷，在分析细化形变根源的基础上给出了一种新的快速细化算法，并将该算法应用到脱机手写体数字识别过程申。该算法不会产生毛刺和伪分支点。细化後字符骨架形变小，而且速度也比较快，从而提高了手写体数字的识别速度。

基于骨架法形态分析的连体字符图像识别方法

文章介绍了一种基于骨架法形态分析的连体字符图像识别方法，能较正确、容易地确定切分位置，使用修剪算法对各切分点进行处理，被分离的字符骨架可直接通过分类器而不必再作进一步处理。

基于图像处理的服装样板轮廓提取

在服装制版中,将纸质样板转换为制版软件可编辑的数据需要人工在软件中绘出,耗时长、成本高。利用图像处理技术,在图像滤波的基础上,利用改进的canny算法对服装样板的轮廓进行快速提取,再对样板轮廓进行骨架提取细化并优化轮廓。该过程的实现可以大大地提高实际生产中服装制版改版的效率。

楚国丝绸纹样中的几何形骨架探析

以大量的楚国丝绸纹样为研究对象,按照纹样内部骨架的差异对其分类,归纳了其中存在的两类几何形骨架,即菱形骨架和矩形骨架,分析了这两类骨架在画面中的各种视觉形式和作用。研究表明:菱形骨架和矩形骨架提高了楚国工匠的工作效率,在画面中营造出了较强的秩序感,帮助纹样形成了整体的装饰风格,传达了楚人的审美情趣。楚国丝绸纹样在当时达到了前所未有的艺术高度,是楚人集体智慧的结晶,这种以几何形骨架定位的方法与20世纪以来现代设计领域所使用的网格不谋而合,在当代众多设计领域中被广泛运用。

基于关键点的时间序列模式表示

时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反映时间序列的主要特征,降低时间序列的维数,使整体误差达到最小.

基于方向链码去除骨架图像毛刺算法

毛刺的去除是模式识别中图像预处理的重要组成部分。针对毛刺的去除问题,提出一种基于方向链码去除毛刺的方法。首先利用节点和端点不同的八邻域特性,直接寻找节点;然后从节点开始,通过设定初始扫描方向数,可以首先扫描标记想要删除的毛刺或分支;再通过设定长度阈值,在方向链码标记跟踪图像的基础上,计算被跟踪分支的长度,并与设定的长度阈值比较;最终达到有效删除毛刺或不必要分支的目的。实验结果表明,所提方法在车牌识别和字符识别的图像预处理中,可以有效去除任意方向的毛刺,并保留图像的主体信息,对单像素骨架图像去除毛刺有一定的可行性。

一种通过条纹方向图提取散斑条纹中心线的方法

在光测力学中 ,如何从单幅散斑干涉条纹图中消除散斑噪声 ,高精度自动提取相位信息 ,是一项较困难的工作 .本文提出了一种计算条纹方向的简单算法 ,以及通过条纹方向图提取散斑条纹中心线的方法 .

一种适合于笔划跟踪的并行细化算法

为了解决字符识别过程中笔划不易跟踪及其若干特征难以提取等问题，给出了一种新的适合于笔划跟踪的并行细化算法。该算法运用井行机理，在满足细化基本要求的前提下，去掉了不便于笔划跟踪的冗余点，细化速度快且质量较好。该算法已成功地运用于手写数字识别系统及汉字识别系统中，其中利用该算法的表格识别系统已经达到实用水平。

一种快速准确的细化算法

细化广泛应用于图像处理与模式识别。从细化得到的骨架不但保持了原图像的几何和拓扑特征,而且更重要的是减少了图像的冗余。细化算法多种多样,本文介绍了一种简单但却具备其它算法优势的细化算法。本算法仅使用几条简单的规则来决定是否删除像素点,以达到细化的目的。经计算机模拟该算法对汉字的处理过程,证实其快速且易于实现。

基于Pro／E的“自顶向下”设计方法研究

在设计比较复杂的产品过程中，零件在装配时易产生干涉或者是改动某一零件需要改动很多相关零件的情况，本研究以设计特定要求的双曲柄机构为例，提出了“自顶向下”设计方法和设计流程以解决这类问题。

基于激光电子散斑干涉技术的电路热变形研究

在工作状态下,由于电子元器件的发热会导致电路板热变形,影响整个电路系统的可靠性和稳定性。针对此问题,本文提出了一种基于激光电子散斑技术的电路热变形研究方法。在获得电子散斑干涉条纹图的基础上,采用局部傅里叶变换滤波以消除图像噪声对条纹图相位提取的影响。同时,为有效地提取电子散斑干涉相位,设计了一种基于方向耦合的梯度矢量场骨架线提取算法;并搭建了双光束光学测量系统,分析了测量原理;最后针对升温和冷却过程中电路变形情况进行了相关实验研究。实验结果表明:本文所述方法可以有效地提取电子散斑干涉条纹图的骨架线,反映电路系统的热变形情况。

Pro/E5.0骨架模型在装配设计中应用

在使用Pro/E软件进行外形及结构设计过程中,因客户需要或其它方面的原因,产品的外形、尺寸和结构有时需要改变或调整,如果是采用零件设计继而装配成产品的方式进行产品设计,在设计更改时,工作量较大,有时会因再生失败而必须重新设计,本人通过多年工作经验,总结了一套行之有效的方法,能较好的适应设计更改引起的外形,尺寸、结构的变化,能快速的完成设计更改。