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基于混沌遗传算法的基元提取

西南交通大学学报 2005年第4期40卷 496-500页

作者：贾东立张家树张超西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室四川成都610031

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时... 详细信息

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题.仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性.

关键词：图像分析基元提取混沌遗传算 Hough变换

基于能量函数基元提取的建筑物LOD2模型自动生成方法

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测绘通报 2024年第5期 103-107,114页

作者：王林陈健龙刘照亮刘文轩合肥市测绘设计研究院有限公司安徽合肥230061 合肥市地理信息与智慧城市工程技术研究中心安徽合肥230061 合肥巢湖空间测绘科技有限公司安徽合肥230061 武汉大势智慧科技有限公司湖北武汉430223 自然资源部实景三维建设与城市精细化治理工程技术创新中心湖北武汉430223

近年来,随着实景三维中国和数字中国的快速发展,建筑物三维模型重建已成为智慧城市建设的重要环节。本文提出了一种全自动建筑物LOD2模型生成框架,旨在解决城市级实景三维场景中建筑物LOD2模型生成的难题。为了自动提取大场景建筑物对象... 详细信息

近年来,随着实景三维中国和数字中国的快速发展,建筑物三维模型重建已成为智慧城市建设的重要环节。本文提出了一种全自动建筑物LOD2模型生成框架,旨在解决城市级实景三维场景中建筑物LOD2模型生成的难题。为了自动提取大场景建筑物对象,首先利用场景正射影像,通过图像分割获取建筑物的边界信息;然后使用改进的增强型平面区域分割方法提取高质量的分割平面,并利用混合线性模型对分割结果进行优化,能够更好地处理城市建筑物的局部破损和重建错误等问题。试验结果表明,本文算法生成的建筑物LOD2模型质量和效率更高,能够应对城市建筑模型的复杂情况,得到更稳健的重建结果。

关键词：细节层次模型建筑物重建区域分割自动生成基元提取

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几何基元的提取方法

红外与激光工程 2001年第1期30卷 4-7页

作者：李泽宇李德华陈振羽王祖喜北京大学信息科学中心北京100871 北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室华中科技大学图像处理与人工智能研究所

基元提取在基于模型的计算机视觉中起着重要的作用。基元抽取问题可以归结为优化问题 ,即寻找代价函数的全局最小值。利用统计方法对最小子集进行随机抽样 ,大大减少了对最小子集的评价。同时引入了参数向量列表 ,并提出了一种新的代价... 详细信息

基元提取在基于模型的计算机视觉中起着重要的作用。基元抽取问题可以归结为优化问题 ,即寻找代价函数的全局最小值。利用统计方法对最小子集进行随机抽样 ,大大减少了对最小子集的评价。同时引入了参数向量列表 ,并提出了一种新的代价函数 ,用于对基元的参数向量进行评价 ,使计算量减少、抽取精度提高。该方法可以用于多个基元的提取。分析实验结果表明 ,该方法能快速。

关键词：模型计算机视沉基元提取几何基元

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用遗传算法提取基元

计算机工程与应用 2000年第12期36卷 41-43页

作者：胡汉平陈振羽李德华王祖喜图象信息处理与智能控制国家教委开放实验室华中理工大学图象识别与人工智能研究所武汉430074

基元提取是基于模型的计算机视觉的一项重要任务.Hough变换是基元提取的最常用的方法,然而,在许多情况下,它的存贮开销太大而难以让人接受.近些年来,有些人用统计学方法来提取基元,但如何构造合适的代价函数仍是一个困难问题.基元提取... 详细信息

基元提取是基于模型的计算机视觉的一项重要任务.Hough变换是基元提取的最常用的方法,然而,在许多情况下,它的存贮开销太大而难以让人接受.近些年来,有些人用统计学方法来提取基元,但如何构造合适的代价函数仍是一个困难问题.基元提取等同于寻找具有多个局部极小值的代价函数的最优解.遗传算法(Genetic algorithms)能够有效地在搜索空间中找出全局最优解.为实现有效的基元提取,作者从几何数据点中随机地选择一组最小子集,然后用遗传算法对几何数据点进行动态划分,经过若干次进化将得到一个最优划分,与之对应的基元和基元所对应的数据点将被提取出来.这种算法可用于多种基元和多个基元的提取.

关键词：遗传算法基元提取计算机视觉计算机图形学

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用基于最小子集的遗传算法提取基元

华中理工大学学报 2000年第8期28卷 6-8页

作者：陈振羽李德华周焰王祖喜华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

基元提取是基于模型的计算机视觉研究的一项重要内容 .霍夫变换是基元提取的最常用的方法 ,然而 ,在许多情况下 ,其存储开销太大而难以让人接受 .为此提出了一种基于最小子集的遗传算法来提取基元 ,在此 ,最小子集被定义为确定某一基元... 详细信息

基元提取是基于模型的计算机视觉研究的一项重要内容 .霍夫变换是基元提取的最常用的方法 ,然而 ,在许多情况下 ,其存储开销太大而难以让人接受 .为此提出了一种基于最小子集的遗传算法来提取基元 ,在此 ,最小子集被定义为确定某一基元所需几何点的最小数目 .与霍夫变换相比这种方法能更有效地提取基元 .

关键词：遗传算法基元提取最小子集计算机视觉

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基于单幅RGB-D扫描数据的室内场景解析

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第6期30卷 1046-1054页

作者：孙瑜亮缪永伟于莉洁 Renato Pajarola 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江理工大学信息学院杭州310018 瑞士苏黎世大学信息学院

随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理... 详细信息

随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

关键词：场景建模室内场景基元提取场景分割 RGB-D扫描数据

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现代汉语愤怒类心理形容词词义基元结构研究

现代汉语愤怒类心理形容词词义基元结构研究

作者：高林中南财经政法大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,语言处理已经成为所有的知识处理中最核心的部分,而语言处理的核心则是语义理解。计算语言学的快速发展对准确的语义理解提出了更高的要求,尤其是要让机器理解自然语言的话,人类自己首先要弄清楚词义的内部结构。作... 详细信息

随着信息时代的到来,语言处理已经成为所有的知识处理中最核心的部分,而语言处理的核心则是语义理解。计算语言学的快速发展对准确的语义理解提出了更高的要求,尤其是要让机器理解自然语言的话,人类自己首先要弄清楚词义的内部结构。作为自然语言语义理解的基础,词义微观结构的研究呈现出了更加细化的发展趋势,具体到不同词类及其子类的词义微观结构研究。心理形容词描述人类的复杂心理活动及其外在表现,语义模糊度较大,因此具有一定的研究难度,但研究价值不容忽视。本文以现代汉语心理形容词为研究对象,借助权威词典对心理形容词的释义,尽量完整地搜集心理形容词并建立心理形容词词汇场,然后结合心理学对情绪、情感等的研究成果对心理形容词进行子类划分。在上述研究的基础上,本文以现代汉语愤怒类心理形容词为例,在词义基元理论的指导下,通过对其语义特征和语义基元结构维度的分析,对愤怒类心理形容词集里的每一个最小语义组进行词义分析和词义基元提取,并通过建立愤怒类心理形容词词义分析表以进行词义基元的验证与归并优化,最终建立词义基元集。本文从不同特征属性维度对现代汉语愤怒类心理形容词的词义基元结构进行分析,从而明确其词义上的相同和不同之处,除了能在一定程度上解决目前词典编纂领域存在的心理形容词的循环释义及雷同释义等问题之外,还能为自然语言处理中机器进行词义的自动理解和生成提供一定依据,从而提高语言信息处理的速度和准确度。此外,现代汉语心理形容词分类及愤怒类心理形容词的词义分析和词义基元提取能为形容词其他子类的词义基元研究提供借鉴,也有助于其他词类的词义基元研究。

关键词：愤怒类心理形容词语义特征语义基元结构词义分析基元提取

同方学位论文库评论

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一种基于RANSAC框架的椭球提取算法

图学学报 2012年第2期33卷 68-71页

作者：程志全叶永凯李宝国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073

面向点云数据,提出一种椭球的检测和提取算法。该算法采用随机采样一致性(RANSAC)框架,通过多次随机采样点云模型,建立多个能够生成椭球体的最小点集,对每个最小点集计算椭球参数,经过验证后建立椭球候选集合,利用分数函数评价各候选,... 详细信息

面向点云数据,提出一种椭球的检测和提取算法。该算法采用随机采样一致性(RANSAC)框架,通过多次随机采样点云模型,建立多个能够生成椭球体的最小点集,对每个最小点集计算椭球参数,经过验证后建立椭球候选集合,利用分数函数评价各候选,筛选出最佳提取椭球。实验结果表明:对于人工合成和扫描仪获取的点云数据,该算法稳定可靠,可有效地提取出正确的椭球。

关键词：点云模型基元提取椭球 RANSAC

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基于遗传算法的图像边缘检测研究

基于遗传算法的图像边缘检测研究

作者：贾东立西南交通大学

学位级别：硕士

边缘是图像最基本的特征之一,往往携带着一幅图像的大部分信息,而这些信息对于人们对图像进行高层次的特征描述、识别和理解具有重要的实用价值。边缘检测是图像处理的重要内容,是图像分析的基础。对图像边缘检测算法的... 详细信息

边缘是图像最基本的特征之一,往往携带着一幅图像的大部分信息,而这些信息对于人们对图像进行高层次的特征描述、识别和理解具有重要的实用价值。边缘检测是图像处理的重要内容,是图像分析的基础。对图像边缘检测算法的研究已经有几十年的历史,这期间公开发表了大量的优秀论文,边缘检测算法逐渐走向成熟,但仍不能满足图像分析的需要,依旧被列为图像处理的经典技术难题之一。这是因为传统的边缘检测算法基本上是基于梯度微分的,这些算法存在着不同程度的局限性。另外,在不同的应用中,人们要实现的目标不同,因此对边缘的定义也不同,目标边缘、图像纹理甚至噪声都可能成为有意义的边缘,因此很难找到一种普适性的边缘检测算法。科技发展日新月异,促使人们尝试利用新技术去解决边缘检测过程中出现的各种问题,新的算法不断涌现,如应用神经网络、遗传算法、小波信号处理、数学形态学等技术进行边缘提取等,这些算法大都取得了不错的应用效果。本论文主要围绕遗传算法在边缘检测过程中的具体应用进行探讨,主要研究内容包括: 1.首先对基于模板卷积的传统边缘检测算法进行了总结,分析了它们在具体应用中的局限性,讨论了最佳边缘检测模板优化设计问题。进而研究了一种以遗传算法为优化工具对模板系数进行寻优的方法并作了系列仿真试验,结果表明该方法可以准确的在具有相同特征的图像上提取边缘。 2.对遗传算法的基本策略及其收敛性进行了分析,重点研究了遗传算法的收敛性评价准则,探讨了一种能够有效克服早熟收敛的遗传算法-混沌遗传算法。 3.基元提取问题是边缘检测的一个传统难题,现有的基元提取方法主要采用著名的哈夫变换方法,但该方法一个严重的缺陷是时间和空间开销极大,并且在基元提取前要对图像进行二值化预处理。针对此不足,本论文研究了一种利用遗传算法直接在灰度图像上提取基元的方法,该方法采用样本基元的缩放和旋转模板在图像中进行匹配搜索,对虹膜的定位实验表明该方法是一种有效的基元提取方法。

关键词：图像分割边缘检测遗传算法基元提取