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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
提出了一种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法 ,其思想是按逆时针顺序追踪轮廓线 ,在追踪过程中避免了象素点的重复判断 ,采用回溯搜索解决奇点问题 ,从而保证了追踪过程的连续性和正确性。在此基础上 ,运用递归方法分割出图像的所有不同色彩区域。直接提取出具有一定色彩特征的区域 ,具有较高的实用性 ,也是此算法的优点之一  相似文献   

2.
匹配追踪算法是一种从一个极度冗余的词典中选择出某些基向量来叠加出一个特定的信号的算法,这种算法已经成功地用于视频压缩和其它领域中,但由于匹配追踪算法本质上是一种贪心算法,它的主要缺陷是无法分辨出信号中存在的双峰结构,本提出了一种改进算法,称为竞争匹配追踪算法,这种算法能够克服上述匹配追踪算法的缺陷,并且在同等情况下能达到更优的性能。  相似文献   

3.
在构成诗的视觉画面的诸多元素中,色彩是最重要的。“严格说来,一切视觉表象是色彩和亮度产生的。那界定形状的轮廓线,是眼睛区分几个亮度色彩方面都绝对不同的区域时推导出来的。”(阿思海姆)更重要的是基于诗歌和色彩在传达功能上的共通,正如美国心理学家鲁沙赫所指出的:“人对色彩的经验和他  相似文献   

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匹配追踪算法是一种从一个极度冗余的词典中选择出某些基向量来叠加出一个特定的信号的算法 .这种算法已经成功地用于视频压缩和其它领域中 .但由于匹配追踪算法本质上是一种贪心算法 ,它的主要缺陷是无法分辨出信号中存在的双峰结构 .本文提出了一种改进算法 ,称为竞争匹配追踪算法 .这种算法能够克服上述匹配追踪算法的缺陷 ,并且在同等情况下能达到更优的性能 .  相似文献   

5.
为解决当前WSN数据误差追踪算法中存在的算法鲁棒性不强,区域融合困难,以及传输链路抖动严重的不足,提出了一种基于块融合机制的WSN数据误差追踪算法.首先基于块融合方式,通过中央控制节点之间拓扑位置关系,有效实现对数据传输过程中的误差轨迹追踪,且能够采用矢量化方式来改善数据传输质量;随后采取能量排序的方式构建传输阈值,并利用该阈值实现对传输过程中的数据进行均衡化,且能够进一步实现周期内的中央控制节点性能的扫描,从而改善了因块区域间数据链路抖动而引起的传输误差.理论分析和仿真实验均表明:与当前常用的超混沌数据追踪算法(Hyper Chaos Data Tracking algorithm,HCDT算法)相比,文中算法能够更有效的降低数据传输抖动的同时,且具备更小的区域融合误差与更高的误差追踪效率.  相似文献   

6.
光伏阵列是光伏系统的发电设备,光伏阵列中的最大功率点追踪影响光伏系统的发电效率。对光伏阵列输出特性曲线进行分析,在此基础上分析了几种传统最大功率点追踪算法的适用范围和各自的优缺点,提出一种将变步长电导增量法与牛顿插值法相结合的算法。仿真结果表明,与传统扰动观测法及电导增量法相比,改进型最大功率点追踪算法可对最大功率跟踪点输出的功率波形振动幅度高效控制,具有追踪速度快、环境适应性好等优点。  相似文献   

7.
介绍了聚类分析方法和BMP图像的数据结构,并在此基础上,设计实现了图像色彩自适应聚类算法,目的是在充分理解图像色彩控制原理和BMP格式的点阵图像数据结构的基础上,完成具有根据图像自身的色彩构成特征,实现图像色彩自适应聚类功能的应用程序。该算法简单有效,有很好的实用价值,值得推广和应用。  相似文献   

8.
寻找凹体轮廓线是实现凹体直接消隐,相贯算法的关键问题。本文详细阐述了凹体轮廓线的算法,提出了各种特殊情况的处理方法,并对算法进行了优化处理。  相似文献   

9.
针对静态水面的特性,提出了一种水上物体检测分割算法。该算法主要包括3个环节:饱和度检测水面区域、区域一致性的GOA检测边缘和目标物体标记定位。以水面具有较低饱和度的特征对水面区域进行提取,在此基础上运用浮雕处理凸显水面区域的边缘灰度,利用区域一致性进行边缘检测分割出水面和水上物体,最后提取出目标物体的中心位置。仿真结果证明了该图像分割算法的有效性。  相似文献   

10.
塞尚坚持把表现他独特的艺术真实性作为毕生的追求目标,为了达到这一真实.运用了一系列的绘画语言,它打破传统三维透视对画面的约束力,在画面上创造出新的空间强调绘画色彩相互之间的对比产生出永恒色彩的魅力.轮廓线与色彩的重新组合,增强了绘画语言之间的张力冲突.从而创造出一种全新的绘画体系,继而开创了现代艺术的先河,被誉为现代绘画之父.  相似文献   

11.
基于链码匹配技术的断层间复杂轮廓线三角曲面重建方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用链码理论对已获取的层间轮廓线进行编码,将二维的轮廓曲线转化为包含轮廓形状信息的一维链码;以包含轮廓形状相似信息的“链间距离”为目标函数,采用链码匹配技术完成相邻层轮廓特征点的匹配,将复杂轮廓线分割为若干简单的曲线段,重构的曲面由这些分片构造的三角片曲面拼接而成、实验表明该算法能够找出复杂轮廓线上恰当的对应特征点,从而构造出较真实的曲面。  相似文献   

12.
介绍了基于多边形算法分析后如何生成等亮度轮廓模型,提供了快速简便生成三维模型的方法,减少了传统计算机绘图方法所需要的工作量,可用来生成具有平面阴影灰度,简单原始的物体,如球体,圆柱体,圆锥体,能够为动画程序生成全彩色光滑阴影模型。这种模型的实现利用的是平滑阴影和光线追踪方法,它最终描述了数据是如何应用于等亮度轮廓线而且模型如何被动态调整以适应屏幕的尺寸,以实现实时的三维动态交互可视化。  相似文献   

13.
规则几何图形的识别分析与算法实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
对规则几何图形进行了分析,并对识别的算法和实现进行了分析与研究.在此基础上提出了利用图形的面积和周长的比值范围来识别出图形的形状。最后利用VC++给出该算法的实现过程,利用此程序能识别出计算机中的规则几何图形。  相似文献   

14.
近些年,眼动追踪技术发展迅速并已在诸多领域得以应用。基于此,文章开展了眼动追踪技术在教学领域应用的研究,通过眼动追踪技术得到可视化的关注热点图及兴趣区域关注度,并以此为依据,文章分别研究了手机、投影仪及传统板书三种教学内容呈现方式及教室空间位置对学生注意力的影响,以及眼动追踪技术在实验教学中的应用。实验结果表明,眼动追踪技术与教学的融合,能够为优选教学内容呈现方式、扩大教室“黄金区域”、开展对实验操作的过程性评价、提高教学质量、推进课堂革命提供有力支持。  相似文献   

15.
平面设计是指在平面上,将文字、图形、色彩按照一定的版式组合成图案,具有艺术性、功能性、相应的科学技术含量并具有时代特性的设计,主要是在二维空间范围之内以轮廓线划分图与地之间的界限,描绘形象,重在设计之"物"。  相似文献   

16.
《莆田学院学报》2020,(2):99-104
针对电力设备热故障区域定位问题,提出一种融合YCbCr(一种色彩空间)、色差法和Ostu(大津法)算法的红外图像提取方法。首先将原始红外图像从RGB(Red Green Blue)色彩空间转换到YCbCr色彩空间,完成初始前景分割;然后对分割完的图像进行红绿色差灰度化,突出故障区域;最后采用Ostu算法寻找最优分割阈值来对灰度图作图像分割,实现热故障区域的提取。借助Matlab对常见的电力热故障红外图像进行了实验测试,实验结果表明:该算法能够有效提取红外图像中的热故障区,为后续的故障特征提取与识别奠定基础;与传统算法对比,该算法具有更加精确、全面、完整等优点。  相似文献   

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肝癌已经成为常见的恶性肿瘤,组织切片显微图像的病理分析是诊断的主要手段,细胞的准确分割是病理分析的重要环节。提出了一种新的基于H&E染色组织病理学图像的肝癌细胞分割算法,首先用彩色卷积方法进行主成分提取得到灰度图像,在此灰度图像的基础上,进行形态学处理|然后运用快速径向对称变换提取种子点作为前景标记,进行分水岭分割|最后将分水岭分割得到的轮廓线作为初始轮廓进行GVF主动轮廓分割,得到更为精确的轮廓线。分割结果的阳性预测平均值达到0.89,召回率平均值达到0.9,证明了该算法细胞定位的准确性。Dice系数平均值为0.84,证明了本算法细胞分割区域的准确性。  相似文献   

18.
利用机器视觉量化西洋参外观特征的过程中,为了消除图像背景的影响,基于K均值聚类算法的思想,先将图像从RGB色彩空间转换成颜色重心角描述的色彩空间,并把颜色重心角从0360度划分成12区域,对各颜色重心角区域进行直方图统计,将K个频数最大的颜色重心角区域指定为初次聚类中心进行迭代实现图像分割.经对比实验表明,25幅样本图像中,传统的K均值聚类算法15幅存在过分割与10幅存在欠分割的情况,改进的K均值聚类算法收敛速度有所加快,普适性较好,25幅样本图像均能精准分割出目标与背景.  相似文献   

19.
提出了一种基于多通道匹配追踪算法对一维多通道脑磁图非平稳信号进行单次分解的方法.单通道匹配追踪算法通过在过完备的库中自适应地搜索匹配具有良好时频特性的Gabor原子,最终将信号表示为Gabor原子的线性组合.多通道匹配追踪算法是单通道匹配追踪算法的延伸,即所有通道的信号是由发生时间、振荡频率、相位、持续时间相同,但振幅不同的Gabor原子线性叠加组成.结果显示,多通道匹配追踪算法能较好地重建源信号,并且自动检测与分离伪迹噪声.此外,3D源重建结果和心理学先验知识一致,这进一步表明多通道匹配追踪算法应用于脑磁信号单次提取是有效的.  相似文献   

20.
根据韦氏起电机工作原理,对其逆时针过程收集不到电荷进行分析,肯定了逆时针过程并非不起电,而是收集不到的原因,并提出了逆时针过程收集电荷方案.  相似文献   

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