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The Study of World Wide Web Image Search Engine
环球网图象搜索引擎研究综述

桑梓勤,
中国图象图形学报 , 1998,
Abstract: 提出了建立一个WWW图象搜索引擎的方案,搜索引擎在Internet上浏览主页,对遇到的图象进行特征计算,抽取出索引信息,存储索引向量,根据图象内容进行相似图象的查找。分析了颜色直方图、边缘方向直方图、纹理分析和形状不变性等基于图象内容查询的技术,并对WWW图象搜索引擎的发展作出了预测。
单像机有源形状恢复方法研究
辛勤, , 涂吉林
自动化学报 , 2001,
Abstract: ?物体表面三维形状恢复是计算机视觉的一个重要研究内容.给出了一种利用网格结构光,采用单像机恢复物体表面三维形状的方法.提出了一种新的定标方法和投影模板检测算法,并构造完成了有源三维重建实验系统.结果表明该方法能快速、准确地恢复物体形状.
自由形态物体多视点深度数据配准方法研究
方昭江,
中国图象图形学报 , 2000, DOI: 10.11834/jig.20000716
Abstract: 针对多视点数据配准问题提出了一种基于几何匹配的定位方法.该方法是在最近点迭代匹配算法(IterativeClosestPointAlgorithm)的基础上,对参与最佳旋转矩阵计算的对应点对进行了限制,因而扩大了算法的适用范围,同时又对用结构光方法重建获得的三维物体表面数据进行了加权处理,从而减少了曲面重建所产生的误差对配准精度的影响,并通过实验证明了该方法的有效性.
基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理
梁炎,,
控制理论与应用 , 2011, DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2011.1.CCTA091466
Abstract: 为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.
基于流形学习的三维空间数据网格剖分方法
侯文广,
电子学报 , 2009,
Abstract: 三维空间数据的三角网格剖分实质是寻找嵌入在三维空间中的二维流形,通过建立流形学习与网格剖分的本质联系,提出基于流形学习的空间数据网格剖分方法.依据流形学习的重构误差准则,实现三维空间数据的维数约简;对生成的二维数据按照Delaunay准则划分;将二维数据之间的拓扑关系映射到对应的三维数据点集.相对于其它数据降维方法,流形学习更能保持数据之间的本质联系,使重构的三角网格与物体表面拓扑差异性更小.实验表明,该方法对于非同胚于球物体的表面重建能够取得良好的效果.
基于实时灰度hough变换的超声图像针状物体检测
邱武,,周华?
计算机科学 , 2009,
Abstract: 实时针状物体分割、跟踪技术是图像导引手术治疗过程中的一项关键技术,针分割结果直接关系到手术的成败。以灰度hough变换为基础,提出了一种在二维超声图像中检测插入软组织中针的自动跟踪技术—实时灰度hough变换技术。该技术不需要二值化,它由粗一精搜索策略和改进的基于相位编组方法的灰度hough变换两部分组成。用患者乳腺活检超声图像进行了实验,其结果表明,方法在没有外部硬件加速的情况下,在pc机上就能够实时、准确地检测出活检针,其方向误差为1。左右,位置误差在。.5mm以内,完全可以满足超声图像导引手术治疗与活检的需要。
基于MAP的超声图像分解去噪算法研究
李春芳,杨鑫,张旭,
电子学报 , 2014, DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.008
Abstract: 超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率(MaximumAPosteriori,MAP)推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对FieldII仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.
归一化互相关灰度图像匹配的多核信号处理器实现
刘毅飞,张旭,
计算机应用 , 2011,
Abstract: ?为了满足图像处理对处理器性能的高要求,以基于灰度的归一化互相关(ncc)匹配算法为例,采用高性能、低功耗的多核数字信号处理器(dsp)系统,根据归一化互相关算法中模板图像在源图像中逐个像素搜索并计算相关性的特点,将搜索区域分成六个部分并使tms320c6472的六个核并行搜索计算这六个区域,并在不同图像存储位置采用不同图像和模板大小实现了多核dsp归一化互相关图像匹配算法。实验结果表明,多核dsp具有作为数字信号处理器的高速信号和图像处理的特点,同时可以根据不同算法通过核间任务分配实现多核并行处理。对于归一化互相关灰度图像匹配算法,tms320c6472六核dsp和单核dsp比较获得接近单核dsp六倍的性能,对于较大尺寸的图像和pc相比也具有一定的性能加速。
基于压缩感知的超声衍射层析成像研究
Research on Reconstruction of Ultrasound Diffraction Tomography Based on Compressed Sensing

花少炎,,尉迟
- , 2015, DOI: 10.7507/1001-5515.20150174
Abstract: 超声衍射层析成像(UDT)具有分辨率高、对致密组织敏感等特点,具有很高的临床应用价值。为了抑制伪影,提高图像重建质量,传统的插值算法需要大量的投影次数和采集通道数量,导致成像耗时,系统复杂。本文提出一种基于压缩感知(CS)的重建算法,在有限次投影条件下,实现图像的高质量重建。首先用平面波从随机选取的角度以有限次数照射目标,依据傅里叶衍射投影定理,获得目标空间频率采样值。然后,通过研究目标在变换域的稀疏性,根据压缩感知原理,构建目标重建的逆问题。最后,通过共轭梯度算法解逆问题,重建目标。实验结果表明,通过压缩感知,在有限次投影情形和较少采集通道情况下,提出的方法能够准确重建目标。这不仅能够节省成像扫描时间,避免组织运动带来影像失真,还能够减少系统复杂度,降低设备成本。与传统的插值算法相比,本文的方法能够有效地降低重建误差,提高结构相似度。
Ultrasound diffraction tomography (UDT) possesses the characteristics of high resolution, sensitive to dense tissue, and has high application value in clinics. To suppress the artifact and improve the quality of reconstructed image, classical interpolation method needs to be improved by increasing the number of projections and channels, which will increase the scanning time and the complexity of the imaging system. In this study, we tried to accurately reconstruct the object from limited projection based on compressed sensing. Firstly, we illuminated the object from random angles with limited number of projections. Then we obtained spatial frequency samples through Fourier diffraction theory. Secondly, we formulated the inverse problem of UDT by exploring the sparsity of the object. Thirdly, we solved the inverse problem by conjugate gradient method to reconstruct the object. We accurately reconstructed the object using the proposed method. Not only can the proposed method save scanning time to reduce the distortion by respiratory movement, but also can reduce cost and complexity of the system. Compared to the interpolation method, our method can reduce the reconstruction error and improve the structural similarity.
Neighborhood Preserving-based Relevance Feedback Algorithm in Image Retrieval
一种基于近邻保留的相关反馈图像检索算法

鲁坷,赵继东,,
计算机科学 , 2012,
Abstract: When there are no sufficient feedback samples provided by Relevance feedback, supervised learning methods may suffer from the over-fitting in image retrieval. This paper proposed a novel neighborhood preserving regression algorithm which makes efficient use of unlabeled images. The algorithm selects the function which can minimize the empirical loss on the labeled images, thus, the function can respect both semantic and geometrical structures of the image database. The experimental results show that the algorithm is effective for image retrieval.
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