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自适应分割的动态网格生成算法

计算机辅助设计与图形学学报 2005年第7期17卷 1434-1439页

作者：王健何明一西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室西安710072

提出一种基于半边数据结构的动态网格自适应分割生成算法·根据曲面尖锐特征对网格模型自适应分割;为满足分割边界的简化要求,提出一种利用半边数据结构的分割边界独立处理算法;并利用边界自适应加权函数,较好地保持了模型边界特征·应... 详细信息

提出一种基于半边数据结构的动态网格自适应分割生成算法·根据曲面尖锐特征对网格模型自适应分割;为满足分割边界的简化要求,提出一种利用半边数据结构的分割边界独立处理算法;并利用边界自适应加权函数,较好地保持了模型边界特征·应用实例表明,该算法高效、可靠,既保持模型细节特征,又减少了模型简化误差·

关键词：网格简化二次误差测度细节层次尖锐特征自适应分割

基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法

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吉林大学学报（理学版） 2019年第2期57卷 345-351页

作者：孙冲李文辉吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结... 详细信息

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结果表明:该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题;在反向世代距离性能指标上,该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比,其种群多样性和解的收敛性优势显著.

关键词：粒子群优化多目标优化问题多维标准正态分布自适应分割

基于特征增强和自适应分割的集装箱文本识别算法研究

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基于特征增强和自适应分割的集装箱文本识别算法研究

作者：冯兴齐武汉理工大学

学位级别：硕士

研发集装箱后箱面净重、毛重等文本信息的识别技术是提高码头集装箱装卸效率,实现堆场作业自动化和智能化的关键环节。目前该领域现有识别算法主要以桥吊、闸口等位置的箱号为研究对象,但在堆场环境下,后箱面重量、体积等多类型密集排... 详细信息

研发集装箱后箱面净重、毛重等文本信息的识别技术是提高码头集装箱装卸效率,实现堆场作业自动化和智能化的关键环节。目前该领域现有识别算法主要以桥吊、闸口等位置的箱号为研究对象,但在堆场环境下,后箱面重量、体积等多类型密集排布的文本识别问题仍处于研究阶段。本文针对堆场集装箱后箱面的重量文本、体积文本及箱号文本识别任务展开研究,以开发鲁棒性强、精度高和速度快的算法为目标。在像素级分割的文本检测框架下,提出了基于特征增强和自适应分割的检测网络,并结合改进型MORAN端到端识别网络完成整体算法设计,最终得到一种鲁棒性强,兼顾高精度和高速度的集装箱文本识别算法。整体算法由检测和识别两个子系统而成,设计内容主要包含四个方面:（1）提出FPD-AN（Feature Pyramid Dilation-Attention Net）网络来实现特征增强功能。该网络以轻量化Shuffle Net＿v2为骨干,利用高维特征对低维特征的加权计算来增强检测网络的特征表达能力,并采用空洞卷积和全局平均池化来扩大感受野。（2）采用自适应阈值分割后处理方式。设计可监督学习的阈值来高效完成文本边缘分割,从而解决文本密集分布和耗时长的问题,同时采用更倾向于挖掘前景区域的dice loss训练,以解决正负样本不平衡问题。（3）应用端到端识别网络MORAN解决文本的尺度不一、污损、残缺、畸变和遮挡等问题。其中通过矫正子网络MORN的像素级弱监督学习机制对倾斜、畸变文本进行矫正;通过识别子网络ASRN的注意力机制增强网络记忆功能。（4）设计基于Dense Net的特征提取网络改进MORAN算法,充分提高特征提取效率,提高算法的抗过拟合性和识别精度。本文数据集来自我国海洋大港集装箱堆场采集到的后箱面样本,经仿真结果表明,（1）（2）两项设计使集装箱文本检测准确率达到89.74%,F1 score和FPS分别为0.909和7.61;（3）（4）两项设计使文本识别准确率达到96%,FPS为14.6。整体仿真识别率达到92.6%,FPS为13.5。相比现有像素级分割的PSENet+MORAN和DBNet+MORAN识别算法,本文算法在保持速度优势的同时,在精度上分别提高了4.1%和8.3%,基本达到了预期指标。最后,开发应用程序并进行现场调试。经工程测试可知,本文算法识别精度可达到90%,单帧识别时间在600ms内,能有效解决识别精度和速度的平衡问题,满足堆场集装箱装卸作业的实际需求。

关键词：集装箱堆场文本识别特征增强自适应分割自矫正注意力机制

基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合研究

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地理信息世界 2022年第1期29卷 104-108页

作者：刘清才河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院河南郑州450001

为优化航测内业遥感图像深度融合方法,提升图像融合效果,提出基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合算法。采用多维特征自适应MeanShift算法完成对航测内业遥感图像低频分量、高频分量特征的聚类与分割。针对分割获取的结果,将小波... 详细信息

为优化航测内业遥感图像深度融合方法,提升图像融合效果,提出基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合算法。采用多维特征自适应MeanShift算法完成对航测内业遥感图像低频分量、高频分量特征的聚类与分割。针对分割获取的结果,将小波变换方法与HIS转换方法结合,获取基带数据与每个层次的子带数据。通过基带数据融合保护遥感图像光谱信息的完整性,通过子带数据融合优化遥感图像的分辨率,从而实现航测内业遥感图像的深度融合。研究结果显示:这一算法可优化航测内业遥感图像的深度融合效果,融合后的航测内业遥感图像信息量充分,纹理显著,目视效果与指标评价结果均优于其他方法,可作为航测内业遥感图像处理方法推广。

关键词：自适应分割航测内业遥感图像深度融合 MeanShift算法

应用形态学top-hat变换的支票方形印鉴自适应分割

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光学精密工程 2009年第10期17卷 2576-2585页

作者：何瑾刘铁根张昊张忠传天津大学精密仪器与光电工程学院光电信息技术科学教育部重点实验室天津300072

为了准确分割支票中的方形印鉴图像,为印鉴真伪自动识别提供无失真的二值待验图像和预留图像,提出一种基于top-hat变换的自适应形态学分割算法。根据支票印鉴的色彩信息和拓扑结构特点得到方形印鉴的灰度图像,将印鉴灰度图像分成4个子区... 详细信息

为了准确分割支票中的方形印鉴图像,为印鉴真伪自动识别提供无失真的二值待验图像和预留图像,提出一种基于top-hat变换的自适应形态学分割算法。根据支票印鉴的色彩信息和拓扑结构特点得到方形印鉴的灰度图像,将印鉴灰度图像分成4个子区域,以便准确分割印鉴中具有不同笔划结构和背景均匀度的印鉴成份。对每个子区域中的字符和印框分别做top-hat变换增强图像细节后,再用Otsu方法二值化。由于top-hat变换中所用结构元素的尺寸对分割结果有很大影响,本文根据每个子区域中印框和字符的结构特点分别迭代地计算适用于它们的最佳尺寸结构元素。分割了350枚不同支票方形印鉴,分割准确率为99.43%。结果表明,该方法可以准确地分割笔划复杂且分布密集的方形支票印鉴图像,有效地减少分割结果中容易出现的笔划粘结和残缺失真,降低了对原始印鉴图像的质量要求。

关键词：支票方形印鉴图像分割自适应分割 top-hat变换结构元素

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基于自适应分割和非规则LDPC的图像编码

浙江大学学报（工学版） 2007年第8期41卷 1298-1302页

作者：郭锐刘济林浙江大学信息与电子工程学系浙江杭州310027

为了提高图像在无线信道上的传输效率和抵御误码的能力,提出了一种基于自适应分割和非规则低密度奇偶检验(low-density parity check,LDPC)码的联合信源信道编码(JSCC)方案.针对自适应分割能够把图像分割成不同重要级别的图像子块、非规... 详细信息

为了提高图像在无线信道上的传输效率和抵御误码的能力,提出了一种基于自适应分割和非规则低密度奇偶检验(low-density parity check,LDPC)码的联合信源信道编码(JSCC)方案.针对自适应分割能够把图像分割成不同重要级别的图像子块、非规则LDPC中高度数的比特节点比低度数比特节点有更强的纠错能力的特点,研究了把自适应图像分割和非规则LDPC结合起来的联合信源信道编码的算法;自适应分割后不同重要性级别的图像子块,采用非规则LDPC编码,获得了不等错误保护(unequal error protection,UEP).仿真结果表明,该方案能够显著地提高无线图像的传输质量和传输效率,与采用等错误保护(equal error protection,EEP)策略的JPEG图像相比,在信噪比Eb/N0=1.6 dB时,重建图像的峰值信噪比(PSNR)有17.78 dB的改善.

关键词：联合信源信道编码(JSCC) 自适应分割非规则低密度奇偶检验(LDPC) 不等错误保护(UEP)

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基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法

大连海事大学学报 2009年第1期35卷 31-35页

作者：张世强张淑芳赵嵩胡青大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法。利用多阈值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时... 详细信息

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法。利用多阈值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时考虑了压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR),可有效评价图像压缩效果.实验结果表明,与传统JPEG算法相比,该算法在PSNR相同情况下,能够获得更高的CR;或者在CR相同情况下,能够获得更高的PSNR.

关键词：图像压缩自适应分割自适应量化压缩-信噪比增益(CPR)

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视觉显著目标的自适应分割

光学精密工程 2013年第2期21卷 531-538页

作者：赵宏伟陈霄刘萍萍耿庆田吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130022

基于视觉注意模型和最大熵分割算法,提出了一种自适应显著目标分割方法来分离目标和复杂背景,以便快速准确地从场景图像中检测出显著目标。首先,通过颜色、强度、方向和局部能量4个特征通道获取图像的显著图;通过引入局部能量通道来更... 详细信息

基于视觉注意模型和最大熵分割算法,提出了一种自适应显著目标分割方法来分离目标和复杂背景,以便快速准确地从场景图像中检测出显著目标。首先,通过颜色、强度、方向和局部能量4个特征通道获取图像的显著图;通过引入局部能量通道来更好地描述了显著目标的轮廓。然后,根据显著图中像素灰度的强弱构建不同的目标检测蒙板,将每个蒙板作用于原图像作为预分割的结果,再计算每个预分割图像的熵。最后,利用最大熵准则估计图像目标熵,根据预分割图像的熵和目标熵判断选取最优显著目标分割图像。实验结果表明:本文算法检测的显著目标更为完整,分割性能F-measure达到0.56,查全率和查准率分别为0.69和0.41,相对于传统方法更为有效准确,实现了在复杂背景下对显著目标的有效准确检测。

关键词：视觉显著目标局部能量目标检测最大熵准则自适应分割

基于自适应分割与直线拟合的芯片连接器针脚缺陷检测算法

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系统仿真技术 2016年第3期12卷 212-217页

作者：杜媛西安职业技术学院陕西西安710077

为了解决当前连接器针脚检查算法在复杂环境下处理针脚弯曲缺陷时存在的目标漏检问题,本文提出了基于自适应分割与直线拟合的电子芯片缺陷检测算法。首先,采用自适应分割对图像进行目标与背景分离,再根据针脚连续分布特征,完成针脚区域... 详细信息

为了解决当前连接器针脚检查算法在复杂环境下处理针脚弯曲缺陷时存在的目标漏检问题,本文提出了基于自适应分割与直线拟合的电子芯片缺陷检测算法。首先,采用自适应分割对图像进行目标与背景分离,再根据针脚连续分布特征,完成针脚区域定位,提取其感兴趣区域,通过定义分割阈值,实现对所有针脚图像分割。然后提取针脚中心点序列,构建直线拟合方程,计算每个针脚与方程的像素偏离值,训练出标准值,完成针脚弯曲不良检测。实验测试结果显示:与当前连接器针脚检测技术相比,在面对针脚微小弯曲缺陷时,本文算法拥有更高的不良检出率。

关键词：针脚缺陷检测自适应分割直线拟合区域定位中心点序列