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71.
为了实现常规尺寸和大尺寸机械零件的视觉测量,提出一种新的基于序列局部图像尺寸特征的测量方法.不进行图像拼接,而是提取序列局部图像的尺寸特征,并以图像序列之间的关联关系为依据求解零件尺寸.针对影响测量精度的相面旋转问题,充分利用工件表面纹理信息,提出了基于纹理特征的序列局部图像校准方法,获得序列图像之间的相对旋转角度,解决了测量过程中相机抖动或零件旋转引起的尺寸特征方向变动问题.通过实例说明了所提方法的实现过程及其有效性.实验表明,对大尺寸零件采用序列图像测量法,相对测量误差在0.012%以内,满足板类零件的精密测量要求.  相似文献   
72.
基于正交矩的纹理分割   总被引:3,自引:0,他引:3  
在识别一幅图像中的界面或物体时,一般先要进行纹理分割.本提出了基于勒让得矩的纹理分割方法.首先在图像的小窗口中计算矩值,然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征.再用这些特征组成特征向量作为输入数据.接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割.用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层.输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型.该算法成功地分割了许多灰度级图像.和基于几何矩的纹理分割相比,用正交矩可以降低分割错误率.  相似文献   
73.
基于 PyRadiomics 的医疗影像纹理获取原型系统集成   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对计算机辅助诊断中医学影像纹理计算相对复杂、商业分析软件功能相对固定和成本较高等问题,以目前主流的 Python 语言为开发工具,将其对应的 PyRadiomics 模块、SimpleITK 模块与 Pydicom 模块相结合,给出了符合 Dicom 3.0 格式的医疗影像数据纹理分析软件设计流程,开发了纹理计算过程和数据可视化原型系统。系统集成为影像医师诊断提供了一种低成本、交互友好的纹理特征数据获取与分析手段,为医学影像中的人工智能、深度学习应用打下了基础。  相似文献   
74.
雕塑是美术范畴中一种三维实体的造型艺术,它的形式美,材质美,以及作品所表现的生命运动的美感,个性与内涵的统一,构成了雕塑艺术的审美特征,也体现了雕塑与其他造型艺术的区别。  相似文献   
75.
主要介绍长江三峡导流明渠截流过程的三维动画仿真技术。  相似文献   
76.
INTRODUCTION Finishing is a kind of machining technology for greatly increasing the surface quality of a machined object while maintaining stable precision and im-proving the machining precision grade.Finishing is the last procedure for most parts and is an important manufacturing technology.Finishing can be divided into two kinds of technologies.One is traditional finishing which util-izes mechanical processes such as grinding,abrading,polishing,etc.;the other is non-traditional finishin…  相似文献   
77.
何次贤 《湘南学院学报》2004,25(1):87-88,97
肌理是反映物体信息的一种,它一方面体现物体本身的特质,另一方面记录着事物发生、发展的过程,记录着外界作用力和物体对外界作用力的反映,体现出事物的运动规律。在绘画中,用肌理表现对象是作者直接切入事物本质内容的一种表现方式,它概括了作者对事物本质内容的感受、认识和评价。它有助于典型的塑造,有助于主题内容的升华。  相似文献   
78.
钢琴即兴伴奏是声乐活动中不可缺少的艺术形式,由于它不受伴奏谱的限制,具有灵活、实用、服从于弹奏者个人弹奏技术和伴奏习惯等基本特点,在声乐教学、演唱等活动中得以广泛应用,因此,利用自身的弹奏技术,把即兴伴奏弹好也是每个声乐教师必备的一项专业技能。  相似文献   
79.
以4D数据为基础,利用三维地理信息系统软件IMAGIS,通过数据预处理、三维建模、纹理映射、三维场景生成等过程,建立了福州滨江景观三维可视地理信息系统.该系统具有数据集成管理、信息查询分析、规划方案比较、规划方案三维预评价以及成果输出等功能.并提出系统建立过程中应注意的问题,如DEM格网大小设置、模型数据量控制、避免多面重合以及设置纹理存放路径等.  相似文献   
80.
A new approach based on multiwavelets transformation and singular value decomposition (SVD) is proposed for the classification of image textures. Lower singular values are truncated based on its energy distribution to classify the textures in the presence of additive white Gaussian noise (AWGN). The proposed approach extracts features such as energy, entropy, local homogeneity and max-min ratio from the selected singular values of multiwavelets transformation coefficients of image textures. The classification was carried out using probabilistic neural network (PNN). Performance of the proposed approach was compared with conventional wavelet domain gray level co-occurrence matrix (GLCM) based features, discrete multiwavelets transformation energy based approach, and HMM based approach. Experimental results showed the superiority of the proposed algorithms when compared with existing algorithms.  相似文献   
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