检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

国防科技大学学报 2013年第3期35卷 72-77,83页

作者：张友根吴玲达宋汉辰邓维国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073 装备学院重点实验室北京101416

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种... 详细信息

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。

关键词：手绘图形识别非规则军标图形结构化识别图元

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于拓扑分析的二维时变矢量场可视化

系统仿真学报 2016年第10期28卷 2385-2393页

作者：李超吴玲达赵彬装备学院北京101416 中国洛阳电子装备试验中心洛阳471000

流动是自然界中的基本现象,是科学研究与工程实践的重要研究对象。流场可视化能够直观地描述流场,对流体运动的观测和分析具有重要辅助作用。真实流场都是时变流场,传统的流场可视化手段无法反映流体的运动趋势和内部运动差异。在分析... 详细信息

流动是自然界中的基本现象,是科学研究与工程实践的重要研究对象。流场可视化能够直观地描述流场,对流体运动的观测和分析具有重要辅助作用。真实流场都是时变流场,传统的流场可视化手段无法反映流体的运动趋势和内部运动差异。在分析时变矢量场可视化需求的基础上,对流场拓扑给出了新的定义,结合计算流体力学中关于拉格朗日拟序结构的研究,选取了两个典型的二维对变矢量场进行了拓扑分析,并以此对几何可视化的结果进行了优化。试验结果袁明,基于拓扑分析的二维矢量场可视化能够通过提取时变流场中具有时空一致性的结构,提升研究者对于流动过程的理解,同对有效刻画流场中不同区域存在的流动特性差异,为深入理解流动开拓了新的观测和分析手段。

关键词：流场可视化拓扑分析时变流场矢量场拉格朗日拟序结构

基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2019年第12期45卷 2423-2430页

作者：吴玲达张喜涛孟祥利航天工程大学航天信息学院北京101416 航天工程大学航天指挥系北京101416

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估... 详细信息

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估节点的重要性,保留社团结构中的重要节点,合并边缘节点,实现社团结构压缩;最后,采用力导引布局算法布局压缩网络节点,实现网络可视化的压缩布局。实验结果表明:所提方法在压缩节点和连边规模的基础上,能够完整保留原始网络的社团构成,并且通过保留社团结构代表点可以清晰展示社团内部结构,突出社团和重要节点在网络结构中的位置和作用。

关键词：网络可视化压缩布局力导引布局拓扑势节点重要性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多视点图像中线特征的三维重建

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第6期19卷 713-718页

作者：邓宝松杨冰魏迎梅吴玲达国防科学技术大学多媒体研究开发中心长沙410073

将多视点图像中的离散线段(称为线特征)用于场景的三维重建过程.首先将平均重投影几何误差作为线特征三角形法和光束平差法的目标函数,保证了重建结果的最优性;其次提出一种对含噪声的空间直线Plücker坐标进行双线性约束矫正的解析方法... 详细信息

将多视点图像中的离散线段(称为线特征)用于场景的三维重建过程.首先将平均重投影几何误差作为线特征三角形法和光束平差法的目标函数,保证了重建结果的最优性;其次提出一种对含噪声的空间直线Plücker坐标进行双线性约束矫正的解析方法,并给出理论证明;最后推导出针对具有4自由度空间直线的最少参数化迭代方法,消除了优化过程中的过参数化问题,以避免由于内约束存在而导致迭代难于收敛的情况,提高了重建结果的精度.仿真数据以及真实图像的实验结果验证了该方法的有效性和精确性.

关键词：三维重建线特征 Plticker双线性约束迭代优化最少参数化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解

激光与光电子学进展 2018年第10期55卷 390-396页

作者：任智伟吴玲达航天工程大学航天信息学院北京101416

受传感器状态、成像机理、气候、光照等条件的影响,高光谱遥感图像存在严重的畸变和失真。本征图像分解是计算机视觉及图形学领域广泛应用的图像处理技术,采用该技术能够获得图像的本质特征。本研究将本征图像分解引入到高光谱图像处理... 详细信息

受传感器状态、成像机理、气候、光照等条件的影响,高光谱遥感图像存在严重的畸变和失真。本征图像分解是计算机视觉及图形学领域广泛应用的图像处理技术,采用该技术能够获得图像的本质特征。本研究将本征图像分解引入到高光谱图像处理中对原始图像进行本征图像分解。提出了一种基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解方法。首先对高光谱图像进行子空间划分,再对每个子空间应用基于最优化的本征图像分解方法进行分解,然后对分解得到的反射率本征图像进行高光谱图像分类处理。实验结果表明:基于自动子空间划分的高光谱本征图像分解能够在较大程度上提高高光谱图像的分类精度。

关键词：光谱学高光谱图像自动子空间划分本征图像分解最优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种新的直线特征提取和定位算法

计算机工程 2006年第13期32卷 198-199,202页

作者：邓宝松高宇杨冰吴玲达国防科学技术大学多媒体研究开发中心长沙410073

提出了一种从图像中精确提取直线特征并定位其端点和方向的新方法,克服了传统边缘跟踪算法的局部性。算法首先跟踪边缘点,递归分割成离散直线段,然后从全局角度合并这些离散的直线段,最后给出了两种鲁棒的直线拟合策略。实验结果表明该... 详细信息

提出了一种从图像中精确提取直线特征并定位其端点和方向的新方法,克服了传统边缘跟踪算法的局部性。算法首先跟踪边缘点,递归分割成离散直线段,然后从全局角度合并这些离散的直线段,最后给出了两种鲁棒的直线拟合策略。实验结果表明该算法具有良好的性能,能够适用于较广范围的真实图像。

关键词：直线特征离散直线段合并直线拟合

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种复杂场景遮挡剔除的优化算法

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第5期19卷 583-588页

作者：高宇邓宝松吴玲达魏迎梅国防科学技术大学多媒体研发中心长沙410073

采用GPU的遮挡查询功能提出了一种复杂场景的层次遮挡剔除算法,通过交替进行遮挡查询和可见节点的绘制,有效地减少了由于遮挡查询延迟造成的空闲等待时间.为了减少场景中不必要的遮挡测试,将遮挡查询问题描述为最优化决策问题,通过对每... 详细信息

采用GPU的遮挡查询功能提出了一种复杂场景的层次遮挡剔除算法,通过交替进行遮挡查询和可见节点的绘制,有效地减少了由于遮挡查询延迟造成的空闲等待时间.为了减少场景中不必要的遮挡测试,将遮挡查询问题描述为最优化决策问题,通过对每一帧遮挡查询的选择进行优化,能够使整个场景绘制的效率近似达到最优.实验结果表明,对于不同复杂度的场景,该算法可以明显地提高场景的绘制速度.

关键词：可见性遮挡剔除硬件遮挡查询多级决策树

基于DICOM的数据组织及医学图像序列提取方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2005年第8期41卷 221-223页

作者：李卓陈鹏吴玲达国防科技大学多媒体研究开发中心长沙410073

DICOM标准是应用在PACS系统中的一个医学数字成像和通信的国际标准,文章在深入研究DICOM标准的基础上,结合在实际中开发PACS系统的相关经验,对基于DICOM的数据组织层次进行了较为深入的分析,给出了提取DICOM文件中相关属性信息并解析分... 详细信息

DICOM标准是应用在PACS系统中的一个医学数字成像和通信的国际标准,文章在深入研究DICOM标准的基础上,结合在实际中开发PACS系统的相关经验,对基于DICOM的数据组织层次进行了较为深入的分析,给出了提取DICOM文件中相关属性信息并解析分离图像数据信息的一般方法,最终提取出基于DICOM标准的医学图像序列。

关键词： PACS DICOM 医学图像

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于AP聚类的高光谱波段选择

激光与光电子学进展 2018年第10期55卷 385-389页

作者：任智伟吴玲达航天工程大学航天信息学院北京101416

波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义,在很多方面具有一定应用。近邻传播(AP)算法根据数据点之间的相关性进行聚类,将所有数据点视为潜在的聚类中心。提出了一种基于AP聚类的波段选择方法,利用光谱信息散度和光谱相关角(S... 详细信息

波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义,在很多方面具有一定应用。近邻传播(AP)算法根据数据点之间的相关性进行聚类,将所有数据点视为潜在的聚类中心。提出了一种基于AP聚类的波段选择方法,利用光谱信息散度和光谱相关角(SID-SCA)与光谱信息散度和光谱梯度角(SID-SGA)改进AP算法中相似度的计算。将降维结果输入支持向量机(SVM)分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indiana Pines进行验证。实验结果表明:所提方法能够更好地提取波段的信息,得到更高的分类精度。

关键词：光谱学波段选择近邻传播聚类高光谱图像