一种改进的特征点匹配算法

特征点匹配是计算机视觉中的关键步骤,在很多领域中都有着的重要应用。通过对当前图像特征点匹配方法的研究,提取一种基于特征点的灰度量和几何特征量相结合的匹配方法。该方法首先用Harris算法提取特征点;然后用极线约束减少搜索范围;最后用特征点的灰度量实现特征点匹配。该方法利用极线约束,克服了用灰度量进行特征点匹配计算量大的缺点,提高了匹配速度。实验表明,是一种准确快速的特征点匹配方法。     

一种基于斜率变化间接提取轮廓特征点的算法

提出了一种基于斜率变化间接提取轮廓特征点的新算法,该算法通过对轮廓点序列在X、Y方向进行分解以简化运算,减少噪声干扰。给出了算法的实现过程。理论和试验结果表明,该算法对于特征点的提取不仅计算量小,易于实现,且对特征点的定位也比较准确。     

一种新的点云数据组合精简算法研究

三维激光扫描技术是最近几年在测量方面发展起来的一个热点,分析了国内外点云数据处理中压缩方法的研究现状,针对点云数据在采集过程中密度过大,单一的压缩方法存在不足的情况。提出了利用组合算法对点云数据进行精简,将最小距离法与三角形网格法结合在一起进行点云精简。通过编程实现了所提出的算法研究。将精简完的点云数据重新构建三角网,同时对精简完的点云数据进行建模,与原始模型对比,新方法的压缩效果比较理想。     

利用powercrust算法对点云3D重建方法

利用powercrust算法,对激光雷达散点进行三维重建。根据点云特征,分析了powercrust算法参数设置,恢复出点云完整结构信息及网格面拓扑信息,并对3D建模效果进行分析。     

文本局部特征的向量表示研究

文本的特征表示是文本信息组织和检索的关键.经典的向量空间模型是最重要的一种技术,但它也有一些缺陷,如不能表示特征词在文本中的空间分布信息.为了提高文本描述的精度及检索能力,笔者给出了权重计算的修正方法.该方法在考虑特征项全局信息的基础上增加了其局部特征.它保留了传统VsM方法的特点,同时有效地将局部信息集成到一起,最后给出了一个具体的方案与相应算法.     

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.     

数字图像局部分割算法的研究

提出了一种基于最小生成树的分割方法。该方法受到水在地形表面自由流动的启发,根据各个像素之间的位置关系和大小把每一个像素点都分配到一个最小生成树上去。为了保证分割目标的连续性和完整性,在算法中增加了梯度计算的漏点检测,通过该方法在数字图像分割中的应用,结果表明：基于最小生成树的分割方法能够准确地刻画目标区域的轮廓,尤其是分割图像局部目标,能够保证分割目标的完整,有利于后续的图像分析,模式识别。     

基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法

文本向量特征挖掘应用于信息资源组织和管理领域,在大数据挖掘领域具有较大应用价值,传统算法精度不好。提出一种基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法。使用多因素方差分析方法得到多种语料库的特征挖掘规律,结合蚁群算法,根据蚁群适应度概率正则训练迁移法则,得到种群进化最近时刻获得的数据集有效特征概率最大值,基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法,先对数据样本进行划分,然后根据样本分布特点来确定初始聚类中心,提高文本特征挖掘性能。仿真结果表明,该算法提高了文本向量特征的聚类效果,进而提高了特征挖掘性能,具有较高的数据特征召回率和检测率,时间耗时较少,在数据挖掘等领域应用价值较大。     

基于VTK的点云可视化

针对.las格式的数据文件,给出了以QT为平台,基于VTK、libLAS的点云可视化方法,并利用该方法进行实验。经实验验证该方法灵活、方便,更便于对多功能交互的发掘和实现。     

改进的三维点云离群点滤除

针对目前基于欧式距离的点云离群点滤除算法效率低下、计算浪费的问题,提出了一种改进的算法。通过对三维点云模型进行空间单元格划分,进而构造基于单元格的最大连通域,保留最大连通域内点云数据点。试验结果表明,算法可有效去除点云模型的离群点。     

三点适线法推算智益特大桥设计流量

本文以成（成都）香（香日德）公路香日德至花石峡段智益特大桥设计流量计算为例,概述了如何利用三点适线法推算设计流量,为桥梁设计流量计算提供了参考。     

金字塔影像生成中的点特征增强算法

传统的金字塔影像生成将特征点及非特征点统一处理,导致随着分辨率的降低,特征点也一并被平滑消失。而采用点特征增强算法的金字塔影像生成,则可以通过对特征点的检测及增强,特征点不会随着分辨率的下降而消失。即将高分辨率图像下的特征点保留到低分辨率的图像中.     

基于融合特征空间的云数据离散调度逼近算法

基于融合基础架构的新一代数据中心,提出一种基于融合特征空间构架的云数据离散调度逼近算法,在对系统节点进行数据采集任务分配的基础上,研究基于云计算的IAAS层基础设施自动化快速供应的技术方案,对云数据离散分配任务进行评价和估计,描述了云数据采集和特征空间融合架构方法,构建云数据采集和特征空间融合机制,进行融合特征空间构架下的数据离散调度逼近算法改进设计。研究结果表明,该方法实现云数据离散调度的压缩性能很稳定,有效节约了任务执行时间,云数据离散调度逼近的收敛步数较少,收敛性好,展示了较强的实用性和优越性,为云计算的顶层设计PAAS与SAAS提供技术平台支持。     

云对等网络在线异常点零跳搜索检测算法

在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通过计算局部节点数据的在线时间复杂度实现对路由交换数据序列的初始特征和先验信息的预估计,适当增大存储空间开销来换取时间效率,实现零跳搜索和对异常点的准确检测。研究结果表明,采用该算法进行云对等网络的异常点检测,检测准确率大幅提高,执行开销降低,保证了对云对等网络安全性,提高了动态监测能力。     

轮廓对应问题中局部MST算法的研究

轮廓线对应问题是实现二维轮廓线重构三维表面时的一个难点.论文依据MST算法存在的缺点对该算法作相应的改进,提出了局部MST算法,从而解决了MST算法在实现轮廓对应时存在的相关问题.     

特征线法速算有压管道的水击强度及其曲线绘制

水击现象是有压管道中最常见的非恒定流动。在实际工作中,如何快捷而准确地计算水击强度显得非常重要。文章介绍用差分和特征线法编程计算有压管道水击强度,并自动绘制水击曲线的CAD图形。     

对向量法与坐标法的一些认识

通过向量法与坐标法两种方法的比较,阐述了在具体问题中如何选择适当的方法解决问题,以达到思维的灵活性、深刻性,提高数学能力.     

向量空间模型中特征加权的研究

随着网络技术的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.常采用向量空间模型来表示文本,将文本看作特征空间的一个向量,使用TF·IDF方法对特征加权.但是这种加权方法简单地认为文本频数少的单词就重要,文本频数多的单词就不重要,使它不可能很好地反映单词的有用程度,从而导致分类准确率下降.针对TF·IDF方法存在的问题,提出了一种基于特征基尼指数的特征加权方法TF·GINI.实验结果显示,这种加权方法具有很好的分类性能.     

关于点共线及线共点问题的探讨

本文将介绍用帕斯卡定理、布利安双定理、德萨格定理、帕普斯定理、对偶原理等,证明有关点共线和线共点的问题。     

邵阳市云水资源特征与人影工作模式研究

本文通过对邵阳市云和降水资料的分析,结合对湖南省人影三级作业指挥系统可作业条件产品的研究,揭示我市人影工作的可拓展潜力,根据我市干旱特征,对我育-人影工作模式提出新的建议。为拓宽人影工作领域,更多更大地争取政府支持,以建主人影一年四季常设的标准化、规范化试验与作业队伍提供科学依据。