三维轮廓匹配的多尺度技术

采用多尺度分析技术实现三维轮廓曲线匹配.三维轮廓曲线通过不同尺度的Gaussian函数滤波和等距重采样,将曲率和挠率的乘积为局部极大值的点作为轮廓曲线的特征点,利用特征点将轮廓分段,对轮廓曲线进行Fourier变换得到Fourier描述符;选择Fourier描述符的低频分量构成三维轮廓曲线的特征矢量,通过比较特征矢量决定2条轮廓是否相似;在2条轮廓相似的基础上,实现三维物体轮廓曲线的匹配.结果表明本文提出的算法具有快速、准确、效果好等特点.     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

融合细节与整体特征的三维模型检索方法

三维模型检索技术能有效提高三维模型的复用率和共享率.为了提高三维模型检索结果的准确率,提出一种融合细节与整体特征的三维模型检索方法,通过SIFT特征和傅立叶描述子特征来对三维模型进行特征描述.分别利用这2种特征来对三维模型进行相似度度量,再通过加权求和的方式对这2种特征进行融合.通过融合这2种特征可以达到同时兼顾三维模型的整体形状特征和局部细节特征,实验证明该方法能提高三维模型检索结果的准确率.     

基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法

提出一种有效的基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法. 该图像内容描述符由4种块边缘模式的游程编码直方图构成.大量的实验结果证明, 与现行的类似算法相比, 本文提出的算法在进行图像检索时, 具有更高的平均查准率和查全率, 且计算量小, 便于实时处理.     

基于曲率的植物三维点云精简算法的优化

针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。     

三维碎片拼合的轮廓提取和特征点检测

针对三维空间碎片的拼接,提出一种轮廓提取和特征点检测的方法。首先,采用一种简单、有效的方法来构建三维碎片数据的拓扑关系,并在此基础上提取碎片的轮廓曲线。对存在缺陷、拓扑关系难以建立的三维测量数据,中给出了相应的修改、调整方法。同时,提出了一种对轮廓进行重采样的方法来计算空间轮廓上每一点的曲率和挠率。将曲率和挠率相结合得出轮廓曲线上各点的全曲率,然后由全曲率值来检测碎片轮廓的特征点。轮廓曲线的描述就由其上每一点的曲率和挠率以及特征点来表征。实验表明了该算法的有效性和稳定性。     

融合特征描述符约束的3维等距模型对应关系计算

目的 为了更准确地构建3维等距模型之间的对应关系,本文提出了一种基于热核签名与波核签名的融合特征描述符计算3维等距模型对应关系的方法。方法 首先计算3维模型Laplace算子获得模型的特征向量和特征值;然后将所得到特征值和特征向量作为基参数分别计算源模型与目标模型的热核签名和波核签名,并将热核签名与波核签名融合为一个新的特征描述符。融合特征描述符作为模型上随机均匀采样点的约束,通过最小值匹配算法得到源模型和目标模型之间的对应关系。结果 实验结果表明,利用融合特征描述符约束进行计算得到的对应关系正确匹配率比热核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高19.429%,比波核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高4.857%。结论 本文提出的融合特征描述符适用于计算3维等距模型或近似等距的3维模型之间的对应关系,与单一使用热核签名或波核签名特征描述符相比,可以得到更加准确的对应关系。     

SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究

[目的]探索一种有效的组合预测方法,用于定量构效关系(QSAR)的研究分析。[方法]提出一种基于支持向量机回归(SVR)与K-最近邻法(KNN)的组合预测方法:以均方误差(MSE)最小为择优准则,对SVR实施核函数寻优;基于最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;以"多轮末尾强制淘汰法"阐述各保留描述符对预测精度影响的程度;基于保留描述符,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,最后基于SVR以留一法实施组合预测。运用该组合预测方法研究磺酰脲和三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂QSAR建模。[结果]建模结果表明,基于SVR与KNN的组合预测方法在参比模型中预测精度最高,具有结构风险最小、非线性、能有效克服过拟合、泛化推广能力优异等优点。[结论]基于SVR与KNN的组合预测具有许多优点,在QSAR研究中应用前景广泛。     

基于模糊理论的图像检索算法

在对图像颜色量化的时候,处在量化边界的颜色存在模糊性。在Zadeh提出的模糊集合理论中,隶属度函数能够很好地描述具有模糊性的过渡过程。采用HSI颜色空间的隶属度函数解决以上问题,统计模糊量化直方图来更好地近似人的视觉感知。同时,我们加入模糊子集内颜色的位置分布特征和离散度特征来表示颜色的空间信息。由于纹理也是描述图像的重要信息,提取了经典的灰度共生矩阵。随后,给出了融合四种特征描述符的图像检索算法,并采用模糊汉明距离（FHD）进行相似性度量,实验结果证实了两种检索算法的有效性。     

基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法

提出一种有效的基于MPEG-7边缘直方图描述符的图像检索算法．该图像内容描述符由4种块边缘模式的游程编码直方图构成．大量的实验结果证明,与现行的类似算法相比,本文提出的算法在进行图像检索时,具有更高的平均查准率和查全率,且计算量小,便于实时处理．     

球空间中子流形上Lp调和1-形式的消灭定理

设M~m(m≥3)是m+n维球空间S~(m+n)中的m维完备定向非紧子流形,考虑子流形M~m上的L~p(p≥2)调和1-形式的存在性问题.记Φ为子流形M~m的无迹张量,则M~m的全曲率定义为■,其中dM表示M~m的体积元.首先,在子流形M~m的全曲率有正上界的假设条件下,特别地,该正上界的取值仅依赖于子流形M~m的维数m和p,使用Bochner公式及球空间中子流形Ricci曲率的下界估计和Sobolev不等式,并利用截断函数法和L~p条件,得到了子流形M~m上不存在非平凡的L~p调和1-形式,即L~p调和1-形式的消灭定理.其次,考虑逐点条件,假设子流形M~m的无迹张量Φ的最大模函数有正上界,该正上界的取值仅依赖于m,使用同样的方法,证明了M~m上不存在非平凡的L~p调和1-形式.     

基于词袋模型的林业业务图像分类

针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换(Dense SIFT)特征的词袋(BoW)模型,并联合直方图正交核的支持向量机(SVM)对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用SVM进行分类识别。实验结果表明:采用Dense SIFT特征比SIFT特征训练时间和识别时间更短,并有更高的识别率,更适应实时性较高的场合;SVM采用多项式核函数(Poly),径向基核函数(RBF),多层感知器核函数(Sigmoid)以及直方图交叉核对3类林业业务图像分类时,直方图正交核取得的平均识别率最高;综合Dense SIFT在局部特征上的优势,加上BoW模型和直方图交叉核SVM分类器,平均识别率达到了86.7%,有较好的识别效果。     

基于几何特征的三维模型特征提取方法评述

在互联网中,随着海量的三维模型数据在许多领域的出现,对这些模型数据的检索成为一个重要的研究课题。在各种检索方法中,基于形状特征的检索相对于传统的文字检索方式的检索结果更为准确。主要研究基于几何特征的这一类技术中的一些新方法并对比评估这些方法的性能。     

散乱点云分割技术研究与实现

点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云具有相似的特征。首先对获取的散乱点云数据进行去噪、填补空洞和畸变等预处理,然后计算最小包围立方体分割点云空间并构建八叉树加速邻域点的搜索,为每个点构造最小二乘邻域,分析散乱点云数据的高斯曲率和平均曲率,再通过区域生长法得到低噪声的精确分块,自适应、智能化地对点云进行分块。经实验验证,该方法可以获得较好的分割效果。     

植物叶图像特征分析和分类检索

研究基于植物叶特征的植物属种自动图像分类检索技术。为了解决植物属种众多引起的分类困难,综合应用了图像分类和图像检索的一些概念模型和方法,如根据图像检索概念,构建以叶形和叶缘特征变化为依据的阔叶类植物(单叶)分类语义字典;根据图像分类原理,设计字典各层分支结点的描述符;根据相似概率索引方法,推求字典叶节点成员属于特定植物种的概率,进而实现对植物属种做图像分类索引的功能。以适量样本所做的分类实验表明:面积凹凸比、长宽比、右边界非线性拟合二次项系数、上边界非线性拟合二次项系数、最宽处位置指数等描述符对于阔叶植物分类有效。通过这些描述符可以将31类阔叶植物划分到8个叶节点,并检索其具体属种;全局分类精度平均为94.19%。并初步证明了如下结论:"分类语义字典组织的分层分类+叶节点成员相似性检索"的技术框架,可以有效扩大植物属种辨识数量、提高辨识精度,是植物数字搜索引擎合理有效的概念模型。     

一种全局主色和局部主色相结合的图像检索方法

提出一种基于全局主色和局部主色相结合的图像检索方法.对图像进行扇形分割,提取各扇区的主色,对全局主色和局部主色同时进行相似度匹配.不仅利用图像的颜色特征,也考虑颜色特征的空间分布.对该方法的检索效果和性能进行详细分析.实验结果表明该方法反映图像颜色的空间分布及局部细节,具有更好的检索效果.     

ViTH:面向医学图像检索的视觉Transformer哈希改进算法

对海量的医学图像进行有效检索会给医学诊断和治疗带来极其重要的意义.哈希方法是图像检索领域中的一种主流方法,但在医学图像领域的应用相对较少.针对此,提出一种面向医学图像检索的视觉Transformer哈希改进算法.首先使用视觉Transformer模型作为基础的特征提取模块,其次在Transformer编码器的前、后端分别加入幂均值变换(Power-Mean Transformation, PMT),进一步增强模型的非线性性能,接着在Transformer编码器内部的多头注意力(Multi-Head Attention, MHA)层引入空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)形成多头空间金字塔池化注意力(Multi-Head Spatial Pyramid Pooling Attention, MHSPA)模块,该模块不仅可以提取全局的上下文特征,而且可以提取多尺度的局部上下文特征,并将不同尺度的特征进行融合.最后在输出幂均值变换层之后将提取到的特征分别通过两个多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLPs),上分支的MLP用来预...     

凸函数Steiner对称化的一个等价特征

函数Steiner对称化的经典定义是根据函数水平集的Steiner对称化以及函数的分层表示定义的.给出了强制凸函数Steiner对称化的一个解析表达式,它是经典Steiner对称化的一个等价特征.这个新的定义不依赖于函数水平集的Steiner对称化,而是将定义转化为一维的类似抛物线函数的Steiner对称化,这更有助于函数不等式的证明.函数的Blaschke-Santalo不等式是一个重要的函数形式的仿射等周不等式,它的几何背景是凸体的BlaschkeSantalo不等式.首先利用Steiner对称化的新的定义,证明了对于任意的强制凸函数经过一次Steiner对称化后积分值变小了;然后利用Prekopa-Leindler不等式证明了径向函数的Blaschke-Santalo不等式.由于任何凸函数经过不断的Steiner对称化总可以在Lp范数意义下收敛于它的对称递减重排,而对称递减重排即为径向函数,因此证明了函数形式的Blaschke-Santalo不等式.     

混合语义下的不完备多尺度决策系统及其最优尺度选择

现有不完备多尺度信息系统的定义存在局限性,即只考虑了遗漏型未知属性值并且认为对象在某个属性下缺失则在所有尺度下全部缺失.本研究从未知属性值的两种语义解释出发,定义混合语义下的不完备多尺度信息系统.为保持混合语义下的不完备多尺度信息系统尺度间的偏序关系,根据粒信息转换函数填补数据并扩展特征关系模型.研究在不同尺度下信息粒度的表示及其相互关系,并进一步定义基于扩展后特征关系的集合的上、下近似,讨论了它们的性质.在混合语义下的不完备多尺度决策系统中构建序贯三支决策模型,并基于该模型给出最小化不确定性的最优尺度选择方法.实验结果验证了数据填补和特征关系模型扩展的有效性,并且表明通过序贯三支决策模型能够选择不确定性最小的尺度作为最优尺度.     

调和方程Dirichlet外问题的Green函数研究

调和方程在科学实践和工程技术中有广泛的应用。在以基本解方式定义Green函数的基础上,导出了有界区域外部调和函数的积分表达式,并给出了调和方程Dirichlet外问题的Green函数及其满足的条件,最后用此Green函数给出了调和方程球域外Dirichlet问题的解。