考虑相位加权的邻点滤波虚拟成像处理技术

虚拟成像处理技术的难点在于成像处理时,由于整幅图像上多个相位点信息不能够有效关联,提高图像质量,所以成像结果很差。提出考虑相位加权的邻点滤波虚拟成像处理技术,在虚拟成像处理时,将近邻像点的相位信息作为成像处理中的对象,采用相位加权的方法,将相邻像点的相位进行深度加权,大大提高图像的质量。采用实际的虚拟成像进行测试实验,结果显示,采用基于考虑相位加权邻点滤波的虚拟成像处理技术,图像处理的效果很好,相位噪声均值和方差均很小,具有很好的成像应用价值。     

基于SIFT特征点改进搜索算法的图像匹配技术研究

本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法,利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中,为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度,本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法,该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中,实验证明优于原算法并具有较高实时性。     

基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术

通过对文本数据库的优化索引提高信息检索功能,传统的数据库索引方法采用单层文本特征聚类方法,聚类特征不一致时,存在非法聚类和非法结果输出的安全问题。提出一种基于虚拟数据加速分布重组的数据库索引技术,首先构建虚拟数据加速分布重组模型,改进数据库的分布模型,提高对文本数据的索引能力,把需要的文档集经过预处理后,构建文本数据库,算出各个候选扩展词的权重后,需要根据各个词与原查询词的相关度,构成数据库文本扩展词集合,采用相关规则挖掘的规则词作为扩展,得到了虚拟数据的加速分布系统状态函数,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,进而实现查询扩展,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,该算法进行文本数据库索引的收敛性好,检索精度和有效连接数较高,执行时间短,展示了其优越性。     

基于虚拟仿真的《电路分析》相位关系教学研究

正弦稳态电路分析一般采用相量法进行电路特性的分析。相量法用复数把电压电流有效值和相位二要素融合一体。而电压电流的相位关系是正弦稳态电路的难点。文章基于虚拟仿真的软件,教学中通过软件再现电压电流的相位关系,使学生深入理解相位关系的内涵和特征。     

基于GIS海量数据的网格空间索引技术

目前在Gis领域,对空间索引技术的研究和应用较多,其中空间索引算法的效率是普遍关注和在实际应用中需要迫切解决的问题.论文从数据存储结构和算法两个方面同时对格网空间索引机制进行了实现,提出了基于Gis的格网空间索引机制,并将此方案应用到"基于GIS的分布式管理信息系统"中,取得了较为满意的效果.     

基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法研究

遥感成像的过程可能导致图像倾斜或畸变,针对传统图像镶嵌方法存在的精度和效率低等问题,采用Harris算子进行角点提取,建立图像特征点的对应关系,将两幅图像的角点对相互匹配,计算图像间的变换关系,实现遥感图像的平滑镶嵌。实验结果证明,基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法具有较高的镶嵌精度。     

基于点的造型和绘制技术

三维扫描技术的迅速发展,产生出大量顶点数达百万数量级的高精度模型,传统的基于三角片的几何绘制已不能满足实时绘制的要求。点采样几何作为一种新的曲面表示方式,无需存储维护全局一致的拓扑信息,能对复杂的3D模型进行高效的绘制和灵活的几何处理,基于点的造型和绘制技术逐渐成为热点。在介绍基于点的造型和绘制技术的原理、关键技术及其中几种代表性方法的基础上,分析了进一步的研究和发展方向。     

基于背景差分法的虚拟手术损伤区入刀点定位

在虚拟手术系统模型中,特别是脑外科手术中,由于背景图像色彩的非规则性和非均匀性,导致对脑部损伤区域的手术入刀切割点的定位不准,影响手术精度和效果。传统方法采用损伤区域差异特征信息提取方法实现入刀点定位,对脑部特征二维灰度图片缺陷边界的定位效果不佳。提出一种基于背景差分法的虚拟手术损伤区入刀点定位算法,构建了虚拟手术的总体结构模型,将背景图像和人体软组织目标图像划分为多个子块,基于直方图选择阈值对差分图像序列进行二值化,得到高斯虚拟人体器官解析模型。设计医学图像分割算法,采用背景差分技术确定手术器械与软组织发生碰撞的激励因子,快速获取碰撞点,实现对虚拟手术入刀点的准确定位。实验结果表明,采用该算法实现虚拟手术系统设计和图像重构,对手术过程中器官损伤区域切割入刀点定位准确,性能优越,视景效果较好,计算时间缩短,精度提高。     

基于随机相位编码技术的光学安全系统的研究进展

近年来,光学技术在信息安全领域的应用研究得到重大发展,已经远远超出传统的全息防伪的范畴,吸引着越来越多科研人员投身到这一全新领域的研究,目前已提出一些能实现身份认证和信息加密的光学系统。在这些系统实现方案中,最引人注目的是由B Javidi等于1 995年提出并在近几年来渐渐发展起来的双随机相位编码光学加密方案.主要回顾这一技术及其进展     

基于FAST角点检测的遥感图像复原及目标轮廓矢量化

结合高分辨率遥感图像的特点,应用FAST角点检测技术,提出了感图像复原及目标轮廓矢量化处理方法.建立遥感图像退化数学模型,推导出遥感图像的退化与复原函数,以特征角点的检测结果为图像复原的起始扩散坐标,通过连续拟合的方式实现遥感图像的复原.以复原图像为基础,通过标识轮廓边界、轮廓曲率计算和轮廓角点提取3个步骤,实现目标轮...     

基于低强度X射线影像仪的图像退化和复原方法

图像的退化是引起X射线影像仪图像质量下降的主要原因,通过对图像复原,可以改善图像质量,提高系统的清晰度.本文分析了影像仪图像退化的原因,重点介绍了影像仪的点扩展函数的获取方法,并以台阶铝板的X射线图像为例,说明了其复原过程.     

基于线性八叉树的点云数据存贮与索引

八叉树结构是由四叉树结构推广到三维空间而形成的一种3D栅格数据结构,其树型结构在空间分解上具有很强的优势,为了有效地进行大量点云数据的存储和管理,重点讨论了线性八叉树编码技术。     

基于AD9852的标准秒脉冲的精密相位微调技术研究

介绍现阶段的标准秒脉冲的产生及同步原理,分析了相位调整原理。针对常用相位调整技术精度不高的缺点,提出了一种基于AD9852的精密相位微调技术,给出了硬件和软件实现方案。通过理论分析,采用这种方法的相位调整精度理论优于10ps量级。     

基于机载LiDAR数据的建筑屋顶点云提取方法

机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键.为有效剔除植被和墙面点云,以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响,提出一种层进式屋顶点云提取方法.首先对Li DAR点云进行滤波,在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点,然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点,最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云.试验结果表明,本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云,有效率可达85%以上.     

基于点相互关系特征点匹配算法的标志图匹配

图像中标志图匹配问题实际上是图像处理领域的一个分支,多用于图像分析处理等任务的过程中,是图像处理领域的一个研究热点。鉴于当前大多数的特征点匹配算法只考虑了样本特征点与目标特征点的关系,本文首先对特征提取后的特征点集进行预处理,并将同一特征点集中特征点间的相互关系作为约束引入到匹配中,建立了一个匹配代价函数。并将该匹配代价函数转化为一个线性问题,求解该线性问题以达到特征点匹配目的。     

基于相似像素点的Harris角点检测改进算法

Harris角点检测需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,不能满足实时性的要求。针对这个缺点,文章提出了一种改进算法。改进算法通过分析图像中每个像素点8邻域范围内相似像素点分布情况,剔除那些非角点的像素点,并选出潜在的角点像素点作为下一步Harris检测的候选点,从而大大提高了算法的运行效率。     

基于点处理的图像脉冲噪声滤除方法研究

在分析含噪图像恢复方法和脉冲噪声概率密度函数的基础上,提出了一种基于点处理理论的脉;中噪声污染图像的恢复算法。该算法依次扫描图像的像素点,判断当前的像素点是否为脉冲噪声数据点,如果为噪声点,则计算空域滤波器的输出结果,并替代该像素点的值;否则,该像素点的值保持不变。实验结果表明,该方法基于像素点的空域处理,具有无排序操作、算法执行速度快和保持图像细节的优点。     

基于专利绩效的校企合作研发与技术重组研究

现有研究文献发现通过校企合作可以提高企业的专利绩效,但增加的内部和外部研发活动可能会导致企业的高知识冗余和协调成本。鉴于此,基于208家公开上市的生物技术和制药公司的2008—2017年的发明专利数据,利用负二项回归模型探讨了公司内部的研发重点将改善或减少与大学的研发合作的好处。研究结果表明,技术重组的重点加强了大学合作与专利绩效之间的关系,而科学研究的重点则削弱了这种关系。这些结果在年轻和老牌公司之间也存在差异,这意味着企业可能会根据其合作目标转移研发重点。     

一种新的基于P2P的多维数据索引技术

基于完全分布的P2P架构对高维数据索引能够消除集中式系统瓶颈,提高系统的可扩展性、可靠性以及健壮性。本文对目前的P2P多维数据索引技术进行了论述,指出了其优势与不足。在其基础之上,提出了一种新的基于P2P的多维索引技术,该方法克服P2P架构的不足,能够很好的支持多维范围查询。     

恶劣天气情况下的数字图像处理技术

在恶劣天气下,拍摄的数字图像会存在各种噪声,含噪的图像在实际应用的价值会大大降低,有的甚至无法使用。本文针对雾天、雨天的含噪图像,分别采用基于压缩感知的梯度投影(GP)算法和经典的全变分(TV)算法进行去噪,实验结果表明其去噪效果要优于中值滤波、均值滤波去噪方法的去噪效果。