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一种变分偏微分多模型光流求解方法 被引量:8
1
作者 项学智 开湘龙 +2 位作者 张磊 乔玉龙 彭宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期109-116,共8页
为提高光流计算精度,在变分偏微分计算框架下,提出了一种融合多数据项模型与平滑项模型的光流计算方法,综合利用多通道彩色信息及梯度信息构建多模型数据项,利用全局平滑约束模型构建平滑项,并对数据项与平滑项分别施加鲁棒惩罚函数以... 为提高光流计算精度,在变分偏微分计算框架下,提出了一种融合多数据项模型与平滑项模型的光流计算方法,综合利用多通道彩色信息及梯度信息构建多模型数据项,利用全局平滑约束模型构建平滑项,并对数据项与平滑项分别施加鲁棒惩罚函数以去除集外点造成的影响。为解决大位移问题,在基于中值滤波的改进金字塔模型下完成多分辨率计算。基于合成与真实图像序列的数值实验表明该算法具有较好的计算精度和较高的计算效率,是一种综合性能较优的光流估计方法。 展开更多
关键词 光流 多模型 运动估计 变分法 多分辨率框架
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基于HLA的多分辨率建模框架的设计与实现 被引量:6
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作者 刘宝宏 黄柯棣 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1481-1485,共5页
多分辨率建模技术用于解决不同分辨率模型之间的互连问题,是基于HLA的分布式仿真的关键技术之一。在简要介绍多分辨率建模相关概念的基础上,重点分析了基于HLA的多分辨率建模支撑框架MRMF/HLA(HLA-BasedMulti-ResolutionModelingFramewo... 多分辨率建模技术用于解决不同分辨率模型之间的互连问题,是基于HLA的分布式仿真的关键技术之一。在简要介绍多分辨率建模相关概念的基础上,重点分析了基于HLA的多分辨率建模支撑框架MRMF/HLA(HLA-BasedMulti-ResolutionModelingFramework)的设计实现问题。提出了多分辨率建模框架的设计目标和总体思路,讨论了MRMF/HLA中FOM的设计、多分辨率建模基类和框架类的设计,给出了主要功能的实现原理和流程。最后给出了进一步的研究工作。多分辨率建模框架的实现不但可以帮助模型开发者快速、规范地进行多分辨率联邦的开发,而且为在RTI的基础上定义和实现某些扩展的公共服务提供了可供借鉴的方法。 展开更多
关键词 多分辨率建模 HLA 聚合 解聚 建模框架
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基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法 被引量:4
3
作者 王睿 王林 袁艳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期140-144,共5页
针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在... 针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能. 展开更多
关键词 图像融合 区域生长 裂缝边缘 期望极大化 多分辨率框架
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组件化的指控仿真系统多分辨率建模研究 被引量:2
4
作者 孔晨妍 于丽蓉 《现代防御技术》 北大核心 2017年第4期205-212,共8页
分析了指挥控制系统在仿真层次和仿真模型2种模式的多分辨率建模特点,提出自顶而下分解构建指挥控制仿真模型体系的方法,实现了基于组件化技术的多分辨率模型框架。仿真试验表明,这种构建方法可以满足仿真系统灵活、快速构建,实现多分... 分析了指挥控制系统在仿真层次和仿真模型2种模式的多分辨率建模特点,提出自顶而下分解构建指挥控制仿真模型体系的方法,实现了基于组件化技术的多分辨率模型框架。仿真试验表明,这种构建方法可以满足仿真系统灵活、快速构建,实现多分辨率灵活转换的需求。 展开更多
关键词 多分辨率建模 模型框架 组件化技术 指挥控制系统 联合作战 仿真层次
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基于设计模式和基本对象模型的多分辨率仿真框架 被引量:1
5
作者 李元 李伯虎 +1 位作者 胡晓峰 柴旭东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1187-1194,共8页
目前多分辨率建模缺乏通用的仿真框架,不利于多分辨率建模目标的实现。为此,提出一种基于共享模式技术和基本对象模型的多分辨率仿真通用框架。基于基本对象模型实例聚合的多分辨率建模蕴含共享模式的思想,利用共享模式技术来构建其仿... 目前多分辨率建模缺乏通用的仿真框架,不利于多分辨率建模目标的实现。为此,提出一种基于共享模式技术和基本对象模型的多分辨率仿真通用框架。基于基本对象模型实例聚合的多分辨率建模蕴含共享模式的思想,利用共享模式技术来构建其仿真框架,论述了该框架的建立过程,并举例说明其运用方法和效果。实例表明该框架适合同质实体聚合类多分辨率建模,能够优化仿真成本,提高仿真效率,并具有高度灵活性和可扩展性。 展开更多
关键词 多分辨率仿真 设计模式 基本对象模型 聚合 框架 建模
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基于多层体系结构的交通系统多分辨率仿真架构研究
6
作者 马健 孙剑 +1 位作者 李克平 张丽岩 《物流科技》 2012年第10期33-35,共3页
基于多分辨率建模理论及数值仿真技术,研究了交通多分辨率仿真的必要性及可行性,在此基础上提出了交通多分辨率仿真的理论架构和实现框架,并通过C++实现了该仿真系统,为进一步的模型实现、校验及应用奠定了坚实的基础。
关键词 交通仿真 多分辨率建模 混合仿真 多层体系结构
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基于VVA的多分辨率交通仿真建模过程评价框架研究
7
作者 马健 张丽岩 李克平 《物流科技》 2014年第4期9-11,共3页
文章从多分辨率交通仿真的建模过程入手,研究了系统仿真的校核、验证与确认(Verification Validation Accreditation,VVA)过程评价的原理。在此基础上,提出了基于VVA的多分辨率交通仿真建模的过程评价框架。通过研究仿真系统生命周期中... 文章从多分辨率交通仿真的建模过程入手,研究了系统仿真的校核、验证与确认(Verification Validation Accreditation,VVA)过程评价的原理。在此基础上,提出了基于VVA的多分辨率交通仿真建模的过程评价框架。通过研究仿真系统生命周期中的一系列活动来评价研究结果的正确性和有效性,提高了系统的可信性,使仿真系统能够满足实际应用的需要。 展开更多
关键词 交通仿真 多分辨率建模 VVA 过程评价框架
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改进的活动形状模型肺部轮廓提取算法
8
作者 王春燕 郭圣文 吴效明 《微计算机信息》 2009年第15期277-278,218,共3页
在医学临床实践和研究中经常需要对胸部DR图像的肺部解剖结构进行识别和精确定位,以获取有用的信息。本文采用一种形变模型分割技术---活动形状模型(Active Shape Model,ASM),对胸部DR图像进行肺部轮廓提取。为了提高ASM算法的性能,提... 在医学临床实践和研究中经常需要对胸部DR图像的肺部解剖结构进行识别和精确定位,以获取有用的信息。本文采用一种形变模型分割技术---活动形状模型(Active Shape Model,ASM),对胸部DR图像进行肺部轮廓提取。为了提高ASM算法的性能,提出了一种改进的ASM算法。首先,精确定位肺尖和肋角的位置用作平均形状模型的初始化,并采用以轮廓点为中心的矩形区域的平均灰度信息进行轮廓匹配,其次,采用Gaussian金字塔多分辨率搜索策略,提高了定位速度。实验结果表明,与传统的ASM算法相比,该算法在肺部轮廓提取的速度与准确性均有显著地提高。 展开更多
关键词 主动形状模型 肺部分割 多分辨率框架
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基于BOM和FEDEP的多分辨率建模框架 被引量:2
9
作者 李元 李伯虎 +1 位作者 胡晓峰 柴旭东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期368-373,共6页
为了规范和统一多分辨率模型的描述方法、建模步骤和活动,提出一种基于BOM(Base Object Model)和FEDEP(Federation Development and Execution Process)的多分辨率建模框架.该框架包括3种基于BOM的多分辨率建模方法和基于FEDEP的多分辨... 为了规范和统一多分辨率模型的描述方法、建模步骤和活动,提出一种基于BOM(Base Object Model)和FEDEP(Federation Development and Execution Process)的多分辨率建模框架.该框架包括3种基于BOM的多分辨率建模方法和基于FEDEP的多分辨率建模过程.简要介绍这3种方法,重点分析FEDEP中与BOM和多分辨率建模相关的基本活动,将基于BOM的多分辨率建模过程与FEDEP集成在一起.该框架可以实现多分辨率模型描述的形式化和通用性、建模步骤和过程的规范化,促进多分辨率模型的重用、互操作和组合,保证模型的一致性和多分辨率建模的有效性. 展开更多
关键词 多分辨率建模 框架 过程 基本对象模型 联邦开发与执行过程
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