检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于散乱点云的边界提取算法

计算机应用与软件 2014年第11期31卷 264-268页

作者：吴禄慎晏海平陈华伟高项清南昌大学机电工程学院江西南昌330031

点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向... 详细信息

点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向微切平面投影;其次,在微切平面上建立局部坐标系,并对投影点进行参数化,根据邻域点集在采样点处的场力大小之和可以表示点集的平均作用来识别点云的边界特征点;最后,从提高边界线连续性的角度,利用NURBS曲线插值方法连接边界线。实验结果表明,该算法可以快速、有效地提取出点云的边界特征点,并得到C2连续的边界线,满足曲面重构的要求。

关键词：散乱点云 kd-tree K邻域微切平面边界提取 NURBS

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

离散点云的简化及三角网格曲面重构

离散点云的简化及三角网格曲面重构

作者：刘杨吉林大学

学位级别：硕士

逆向工程技术以其在制造工业产品开发中的独特优势,越来越得到广泛应用和快速发展。在逆向工程中,点云数据的简化及三角网格曲面重构具有十分重要的作用。对于散乱分布的离散点云而言,其简化与三角网格曲面重构技术更是一个研究的热点... 详细信息

逆向工程技术以其在制造工业产品开发中的独特优势,越来越得到广泛应用和快速发展。在逆向工程中,点云数据的简化及三角网格曲面重构具有十分重要的作用。对于散乱分布的离散点云而言,其简化与三角网格曲面重构技术更是一个研究的热点和难点。本文首先着重分析了现有的离散点云简化算法及三角网格曲面重构算法。在K邻域方法基础上,本文提出了基于K邻域密度的离散点云简化算法。实验表明,基于K邻域密度的离散点云简化算法具有较高的效率。而且,此方法不但能保证在实物模型平滑处的简化效果,同时在实物模型的尖角等曲率变化较大的地方均具有良好的简化效果,且能够保证不丢失实物模型的细节信息。基于三维空间中网格扩展的方法,本文提出了对离散点云直接进行三角网格曲面重构的三角化算法。实验表明,此三角网格曲面重构算法简单高效,得到的网格曲面效果良好。在将来的研究工作中,期待着本文的方法能够在实际逆向工程中得到具体实现和运用,从而检验其实际效果。

关键词：离散点云点云简化 kd-tree K邻域 K邻域密度三角网格曲面重构

大规模复杂场景可见性判断及剔除技术研究与实现

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

大规模复杂场景可见性判断及剔除技术研究与实现

作者：黄翔电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机图形学的发展,三维虚拟场景以其更强的真实感和沉寖感,更好的交互性被越来越多的人认可,具有交互功能的大规模三维场景绘制在很多领域都有着广泛的应用,如3D游戏、军事演习、航空模拟、地理信息系统、机械制造等。随着这些行... 详细信息

随着计算机图形学的发展,三维虚拟场景以其更强的真实感和沉寖感,更好的交互性被越来越多的人认可,具有交互功能的大规模三维场景绘制在很多领域都有着广泛的应用,如3D游戏、军事演习、航空模拟、地理信息系统、机械制造等。随着这些行业的高速发展,特别是3D游戏的风靡,对图形加速绘制技术的研究也迎来了新的热潮,其中可见性判断及剔除方法是主要的研究方向之一。典型的室外城市场景中,建筑物密度大,遮挡性强,对于此类场景最好的加速绘制方法就是遮挡剔除算法。由于遮挡剔除算法需要依赖于空间划分,建立层次结构,因此本文首先研究了kd-tree的相关算法,结合室外城市场景的自身特点,对原有的构建算法做出了适当的改进和简化,实现了一种适合城市场景的轻便的kd-tree构建算法。对于分割面的选择,算法抛弃了全局最优策略,而使用一种局部的贪心算法,每次只计算固定数量的候选面的成本,以最低成本的面作为分割面。实验证明算法能够以较低的成本构建出较为平衡的树结构。图形硬件的发展日新月异,随着场景规模和复杂度的急速上升,利用图形硬件加速绘制是必然的发展趋势。利用GPU的遮挡查询功能,本文研究和实现了一种改进的基于GPU的遮挡剔除算法。使用kd-tree空间划分技术将场景空间进行分割,构建出空间层次结构。本文充分利用空间连续性和时间连续性,对原始的剔除算法进行改进,有效减少了遮挡查询的等待延迟时间和多余的可见性测试。在此基础上,本文研究和实现了在层次结构中推导可见性信息的方法;利用kd-tree分割形成的子空间相对规则的特点,实现了一种在利用共享面判断可见性的方法。按照成本的高低,顺序使用了几种可见性测试,减少了成本相对较高的硬件查询次数。利用批处理技术避免了查询时频繁的渲染状态改变。对GPU遮挡查询建立概率计算模型,通过计算物体的直接渲染成本、硬件遮挡查询成本以及物体保持可见性的概率,对渲染物体与否做出决策,进一步减少硬件查询次数。最后,本文简要介绍了群体动画演示系统的整体架构,对场景管理器进行了设计,融入了本文研究的kd-tree构建算法和基于GPU的遮挡剔除算法。通过实验验证,本文研究的遮挡剔除算法能够有效加速复杂场景的绘制。

关键词：可见性算法空间划分 kd-tree GPU 遮挡查询

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于点云数据的精简算法研究

基于点云数据的精简算法研究

作者：蔡志敏北京建筑大学

学位级别：硕士

三维激光扫描技术(激光雷达技术)作为一种出现在当今测绘领域中的新型测量方式，以其准确、非接触、快速、连续采集完整空间目标物信息特性的优势，迅速成为当今获取空间对象三维信息的一种重要方法。通常被广泛应用于重要文物保护、大... 详细信息

三维激光扫描技术(激光雷达技术)作为一种出现在当今测绘领域中的新型测量方式，以其准确、非接触、快速、连续采集完整空间目标物信息特性的优势，迅速成为当今获取空间对象三维信息的一种重要方法。通常被广泛应用于重要文物保护、大型复杂精密建筑物施工质量与变形监测和灾害评估调查等方面。随着国内外公司不断的投入资金和研究人员长期的创新研究，使得三维激光扫描技术不论是硬件水平，还是数据处理软件都呈现出一种爆发式的发展。但随着扫描数据越来越精细，速度越来越快，在一定时间内采集成果数据越来越多，不论是管理这些空间点云数据，还是实际使用这些都成为一个越来越紧迫的问题。笔者根据自己的实际工作经历了解，外业采集获取的原始数据量是十分大的，并且有很多的数据在很多运用情况下是不需要的。以故宫云龙大石雕为例，点云数据上百个测站，数码影像几百张，总数据量占据存储空间多达十多个GB，这仅仅是故宫成千上万个文物中的一个，如果是整个故宫建筑物群，数据估测会多达几十TB，面对如此庞大的数据群，当今任何一台电脑任何一款软件都是无法同时整体处理这些数据。因此，本文从点云的不同使用目的出发，通过对点云精简最大化的算法实现同时保持重要的特征信息，即用最少的点云描述实体的“真实”信息。因为只有通过索引技术才能在如此多的点云数据中找到需要的点云，所以本文首先研究了索引技术，对比了kd-tree、R-tree、octree等几种常用索引在本文需求下的适用性。由于本文法向计算和曲面拟合设计到大量的邻域搜索，因此最后选取了kd-tree作为索引算法。然后继续选取点云精简的实际算法，同样也吸取了一些前人的思想，对比了曲面精简，栅格精简和随机精简的优缺点，由于本文是在保持点云真实性的前提下的点云精简，所以采用了特征信息保持最好的曲率精简。再进一步研究曲率精简后选取了能够很好表达曲面弯曲程度的Gauss曲率作为精简原则。由于在实际的算法实现中会发现，大量的非线性法向矩阵计算严重影响计算的速度，所以为了提高算法的实用性，对法向计算加入了CUDA框架下的多线程技术提速。本文选用Visual Studio2010开发平台，基于CLR(公共语言)环境，利用C++开发语言，结合PostgreSQL数据库，在实验室TLiDARPS系统中开发了数据库管理模块，完成了原始点云数据的输入输出、原始点云的索引构建、法向计算、建树后点云的曲率精简、栅格精简、随机精简等功能。在软件系统中设计了简单方便的交互操作，主要是为了能够更加直观的验证精简后的成果点云。最后，通过工程中的完整数据，验证了本文所做研究内容的可行性，更为重要的是本实验系统对数据精简的有效性。

关键词：三维激光扫描技术 kd-tree 三维空间数据 CUDA R-tree Octree

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于内容的图像检索方法研究与实践

基于内容的图像检索方法研究与实践

作者：沈金科武汉工程大学

学位级别：硕士

信息存储技术的迅猛发展与互联网的普及,导致了大容量的包含不同内容图像库的产生。如何有效的管理与检索这些图像,成为日益重要的课题。尤其是现今图像库中的图像所包含的内容相当的丰富,用传统的基于文本的方法不能充分的表达其特性... 详细信息

信息存储技术的迅猛发展与互联网的普及,导致了大容量的包含不同内容图像库的产生。如何有效的管理与检索这些图像,成为日益重要的课题。尤其是现今图像库中的图像所包含的内容相当的丰富,用传统的基于文本的方法不能充分的表达其特性。基于内容的图像检索是针对大容量图像库,以计算机视觉技术为依托,根据图像的视觉内容,以模式匹配的方法进行以计算机为主导的图像检索。它极大地减少了人工注释的沉重负担,提高了图像的检索率,为图像检索的应用提供了更广阔的前景。针对基于内容的图像检索中的一些关键技术和理论方法,开展了如下研究工作:1)以InnerDistance为基础提出了一种新的以形状为特征的检索方法,并通过在两个公共数据集上进行的实验对该方法的有效性进行验证;2)基于HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征能够较好的描述图像的形状和轮廓的特性,将HOG特征的检索方法用于实际的车牌图像检索中;3)将kd-tree索引的方法引入上述两种方法中,用来提高检索的效率。上述对基于内容的图像检索方法所作的研究,通过试验表明,以上方法在查全率与查准率方面比传统的检索方法有明显的提高,对于促进基于内容的图像检索技术的发展具有一定的参考价值和实践意义。

关键词： CBIR kd-tree 图像检索形状特征 HOG

基于GPU的目标电磁散射特性分析与特征提取方法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GPU的目标电磁散射特性分析与特征提取方法

作者：陈博西安电子科技大学

学位级别：硕士

目标电磁散射特性分析,特别是雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的计算对国防建设以及民用方面都有着重要的意义。其中电磁散射特性分析可应用于国防领域内的雷达成像、目标分类与识别、目标隐身与反隐身设计,此外还可以应用于天... 详细信息

目标电磁散射特性分析,特别是雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的计算对国防建设以及民用方面都有着重要的意义。其中电磁散射特性分析可应用于国防领域内的雷达成像、目标分类与识别、目标隐身与反隐身设计,此外还可以应用于天线设计及遥感探测等民用领域。如何快速且准确地计算目标的RCS一直是计算电磁学的研究热点,高频近似方法中的物理光学法(Physical Optics,PO)和弹跳射线法(Shooting and Bouncing Ray,SBR)在计算电大尺寸复杂目标时具有原理简单、易于实现等特点。但传统的PO算法和SBR算法实现过程中需要对面元进行一一遮挡判断,造成计算耗时严重。因此本文通过引入并改进计算图形学中的八叉树和Z-buffer方法对PO法进行改进,并利用图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)对PO法进行并行加速,通过引入kd-tree结构对SBR算法中的射线追踪过程进行改进加速。对目标的微动特性进行分析并提取出相应特征参数可以为后续的目标分类与识别提供重要的信息支撑。因此本文研究了含有进动的锥体的运动模型,并对微动目标时频谱图统计特征、物理特征、纹理特征进行分析,最后基于支持向量机(Supprot Vector Machine,SVM)对锥体目标进行了分类研究。论文主要工作如下:1.首先介绍传统的PO与SBR算法原理,利用C++编程语言对两种算法做了实现。通过计算卫星和锥体模型的RCS,对实现的PO算法准确性进行了验证。针对传统SBR算法中射线追踪较为费时的缺点,采用线索kd-tree进行加速,kd-tree按照面元在空间中的分布情况进行划分,在光线追踪过程中通过对树形结构进行遍历,减少了许多无效求交测试,提高了SBR算法的计算效率。基于实现的SBR算法计算了二面角模型的RCS,通过与FEKO软件上的多层快速多极子(Multilevel Fast Multipole,MLFMM)算法所得结果进行对比,验证了本文实现的SBR方法的正确性。2.针对传统PO方法在处理电大尺寸目标计算复杂度过高的情况,设计并实现一种基于GPU加速的PO算法。其中分别采用八叉树和Z-buffer的方法对遮挡过程进行加速。由于GPU硬件具有大量计算单元且Z-buffer在实现过程各面元判断较为独立,对每个面元分配一个线程,进而可以对遮挡判断和RCS计算过程并行加速。此外在基于GPU对PO算法加速过程中本文实现了一种无锁结构的数据更新办法,相对于传统有锁的数据更新方式,无锁结构避免了由于线程竞争造成的死锁问题。最后,结合传统CPU版本的PO算法和GPU版本PO算法,对三个波段的卫星模型给出了数值算例,验证了GPU加速PO算法的可行性和加速效果。3.研究了含有进动的锥体目标的运动模型,并介绍了一种进动频率提取方法,结合时频谱图对目标的进动频率进行了提取。研究了雷达一维距离像原理,结合锥体一维距离像提取了目标尺寸特征。对微动锥体的时频频谱图的统计特征、物理特征、纹理特征进行了研究,利用所提取的特征参数对三种类型锥体目标利用SVM进行了分类实验,并对不同噪声干扰情况下的分类性能进行分析。4.基于本文研究内容开发了一款目标电磁特性计算与成像软件,该软件集成了电磁计算、三维模型显示、目标姿态角解算与电磁成像等功能,并结合具体用例对软件相关功能进行了说明与验证。

关键词：物理光学法弹跳射线法 kd-tree 八叉树 Z-buffer方法 GPU加速雷达散射截面目标进动

应用双目视觉的人体胸腹表面三维建模方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

应用双目视觉的人体胸腹表面三维建模方法研究

作者：高闯哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

基于双目视觉的人体胸腹表面三维重建技术具有系统结构简单、实时性强、效率高、成本低等优点,可以用于放疗中人体胸腹表面呼吸运动的三维测量,对人体呼吸运动分析与预测有重要作用。因此,本文对双目视觉人体胸腹表面三维重建中的若干... 详细信息

基于双目视觉的人体胸腹表面三维重建技术具有系统结构简单、实时性强、效率高、成本低等优点,可以用于放疗中人体胸腹表面呼吸运动的三维测量,对人体呼吸运动分析与预测有重要作用。因此,本文对双目视觉人体胸腹表面三维重建中的若干个问题进行研究,具有重要的研究价值。主要从双目系统结构参数设计,特征投影图案设计、立体匹配等方面进行分析。首先,为了提高双目立体视觉系统的测量精度,建立该系统的结构参数模型,分析双目立体视觉的结构参数与被测对象之间的关系特性。通过仿真实验,得出系统误差最小时,结构参数的范围。其次,针对胸腹表面特征少的问题,采取人工投影特征点的方式,增加胸腹表面特征点个数。为了确保编码图案的全局唯一性,将彩色编码的特征点中的R、G和B三个通道的分量作为编码信息,设计本文特征投影图案。实验结果表明了本文所设计特征投影图案的可行性。最后,在立体匹配方面,对于静态物体的三维重建,针对立体匹配的准确性问题,采用改进的SURF算法,将特征点包含色彩信息六维的RGB色彩分量叠加到SURF算法建立的特征描述符中,以提高特征匹配的准确度。在胸腹表面动态三维重建中,针对立体匹配速度问题,提出了一种kd-tree与BBF相结合的搜索匹配算法,为上述所扩展的特征描述向量建立kd-tree结构,然后执行BBF搜索,实现特征点的快速匹配。实验结果表明采用本文方法与kdtree方法相比较,匹配时间减少了2/3。采用本文所改进的算法能够快速准确的实现胸腹表面的动态立体匹配,获得匹配点的三维信息,并根据视差测量原理获得胸腹表面的深度图像。

关键词：三维重建胸腹表面特征投影 SURF算法 kd-tree

基于PCA-kd-KNN方法的矿井突水水源判别分析研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

矿业研究与开发 2020年第12期40卷 106-111页

作者：张慧玲李博张文平刘子捷王玉松贵州大学资源与环境工程学院贵州贵阳550025 贵州大学国土资源部喀斯特环境与地质灾害重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学喀斯特地质资源与环境教育部重点实验室贵州贵阳550025

在煤矿开采过程中,矿井突水事故严重威胁着煤矿安全生产和工人的生命安全。为了快速准确地判别矿井突水水源,达到有效预防水害事故的目的,基于kd-tree(K-dimension tree)与KNN(K-Nearest Neighbor algorithm,KNN)算法,建立了矿井突水水... 详细信息

在煤矿开采过程中,矿井突水事故严重威胁着煤矿安全生产和工人的生命安全。为了快速准确地判别矿井突水水源,达到有效预防水害事故的目的,基于kd-tree(K-dimension tree)与KNN(K-Nearest Neighbor algorithm,KNN)算法,建立了矿井突水水源判别方法。根据矿井中不同含水层的水化学特征的差异性,选取9种水化学成分作为突水水源的判别指标。采用主成分分析法(PCA)进行数据降维;进一步运用K维树形结构存储训练样本,提高数据搜索效率,然后结合KNN算法进行突水水源判别。以蔚州矿区为例,采用矿区4个含水层的24组实测数据构建模型,其中16组作为训练样本,另外8组为测试样本,并与传统KNN算法的判别结果进行对比。结果表明:kd-tree确定了离待测样本最邻近的3个训练样本,降低了KNN算法的计算复杂度。对比kd-tree与KNN相结合的新方法与传统KNN算法的判别结果,新方法的准确率提高了25%,说明新方法能使判别结果更加快速准确。

关键词：矿井突水水源判别模型水化学成分 kd-tree K近邻算法(KNN)

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

双目视觉中的图像匹配算法研究

双目视觉中的图像匹配算法研究

作者：杜振鹏华中科技大学

学位级别：硕士

图像匹配是图像处理和计算机视觉领域的核心问题之一，对后续的图像分析和图像理解有着非常重要的作用。在计算机视觉领域，随着人们对人工智能的深入了解，基于双摄像头的视觉系统越来越成为当前研究的热点问题。本文对双目视觉中的图... 详细信息

图像匹配是图像处理和计算机视觉领域的核心问题之一，对后续的图像分析和图像理解有着非常重要的作用。在计算机视觉领域，随着人们对人工智能的深入了解，基于双摄像头的视觉系统越来越成为当前研究的热点问题。本文对双目视觉中的图像匹配算法进行了研究。首先，本文对国内外关于图像匹配技术的研究成果和现状进行了综述。在此基础上，从图像匹配的定义、影响因素、流程等几个方面系统地阐述了图像匹配的基本理论，并对图像匹配领域的现有算法进行了分类，着重介绍了基于特征的图像匹配算法原理。然后，本文详细分析了目前常用的几种特征提取算法和匹配搜索方法的原理，并设计对比实验检测了算法性能。实验结果表明，与Haar角点检测算法以及SIFT算法相比，SURF特征提取算法不仅检测到的特征点对尺度、平移、旋转、光照等具有不变性，而且方框滤波器和积分图像的引入，大大减少了特征点检测所需的时间;在基于最近邻的匹配搜索方法中，与全局穷举搜索方法相比，通过kd-tree概念的引入，加快了最近邻点的查找过程，大大提高了匹配搜索效率，同时通过限制每次搜索需要查询的叶子结点的最大数目，及时终止了无效的搜索过程，并利用优先级队列简化了匹配搜索过程。最后将SURF特征提取算法和改进了的kd-tree双向搜索算法相结合应用到双目视觉领域。cones左右视图的匹配实验表明，该算法在保证图像匹配精度的前提下，能较好地满足计算机视觉中实时性的要求。

关键词：双目视觉图像匹配特征提取 SURF kd-tree 最近邻