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基于彩色图像局部结构特征的深度图超分辨率算法 被引量:6
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作者 杨宇翔 汪增福 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期454-459,共6页
运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便,但由于硬件的限制,得到的深度图像分辨率非常低,无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架,将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说,将彩色图像... 运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便,但由于硬件的限制,得到的深度图像分辨率非常低,无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架,将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说,将彩色图像和深度图像在局部小窗口内具有的近似线性关系通过拉普拉斯矩阵的方式融合到目标函数的正则约束项中,运用彩色图像的局部结构参数模型,将该参数模型融入到正则约束项中对深度图的局部边缘结构提供更进一步的约束,再通过最速下降法有效地求解该优化问题.实验表明文中算法较其它算法无论在视觉效果还是客观评价指标下都可得到更好的结果. 展开更多
关键词 飞行时间相机 拉普拉斯矩阵 局部结构特征 深度图超分辨率 最速下降法
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基于用户体验效果的平面视觉传达设计研究 被引量:4
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作者 李晨 《现代电子技术》 北大核心 2020年第11期111-114,共4页
为了提升平面设计的用户体验效果,提出基于用户体验效果的平面视觉传达设计方法。采用计算机视觉成像技术进行平面视觉传达的图像信息采样,结合边缘轮廓提取的方法进行平面视觉传达设计的图像轮廓检测,提取平面视觉图像的多尺度局部结... 为了提升平面设计的用户体验效果,提出基于用户体验效果的平面视觉传达设计方法。采用计算机视觉成像技术进行平面视觉传达的图像信息采样,结合边缘轮廓提取的方法进行平面视觉传达设计的图像轮廓检测,提取平面视觉图像的多尺度局部结构特征信息。根据用户体验效果的需求进行平面视觉传达设计过程中的边界特征检测和多层次结构分解。通过相邻像素信息融合的方法进行平面视觉传达设计的低层视觉结构重构,建立平面视觉设计图像的用户体验效果评价模型。根据用户体验效果,实现平面视觉传达设计优化。仿真测试结果表明,采用该方法进行平面视觉传达设计的用户体验效果较好,视觉传达能力较强,提高了平面视觉传达的设计效果。 展开更多
关键词 用户体验效果 平面视觉传达 图像信息采样 局部结构特征 边缘轮廓 多层次结构分解
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基于自适应耦合局部数字全变分的超分辨重建 被引量:3
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作者 徐志刚 朱红蕾 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期185-187,227,共4页
如何更好地保持重建图像的边缘信息是当今超分辨率重建技术的一个重要研究课题。针对基于全变分模型的超分辨率重建方法容易产生阶梯效应的不足,利用图像局部模糊熵信息,设计一个表征图像区域结构特征的局部自适应度量函数。利用该函数... 如何更好地保持重建图像的边缘信息是当今超分辨率重建技术的一个重要研究课题。针对基于全变分模型的超分辨率重建方法容易产生阶梯效应的不足,利用图像局部模糊熵信息,设计一个表征图像区域结构特征的局部自适应度量函数。利用该函数对全变分模型和超数字化全变分模型进行耦合,进而提出一种基于自适应耦合局部数字全变分模型的超分辨率重建方法。实验结果表明,该方法在保持图像几何边缘结构和消除平坦区域阶梯效应方面能力较强,重建效果较好。 展开更多
关键词 超分辨率 全变分 局部结构特征 模糊熵 自适应耦合
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轴承故障的全视角特征提取与模式诊断方法 被引量:1
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作者 庄燕 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第3期344-349,共6页
为了提高轴承故障诊断的准确率,提出了一种轴承故障的全视角特征提取方法和专家森林算法的模式诊断方法。在故障特征提取方面,首先从时域、频域、时频域选择参数,以此来作为初始故障特征库,而后使用KPCA提取了基础故障库的全局结构特征... 为了提高轴承故障诊断的准确率,提出了一种轴承故障的全视角特征提取方法和专家森林算法的模式诊断方法。在故障特征提取方面,首先从时域、频域、时频域选择参数,以此来作为初始故障特征库,而后使用KPCA提取了基础故障库的全局结构特征,使用t-SNE算法提取了基础故障库的局部结构特征,从而保留了对故障模式相对敏感的全视角特征参数;在故障模式识别方面,为决策树赋予了专家属性和专家权值,得到了专家树的概念,基于专家树思想提出了专家森林算法,解决了随机森林算法无差别对待决策树的问题;最后采用实验的方式,对轴承故障全视角特征提取方法和基于专家森林算法的模式诊断方法进行了验证。研究结果表明:由KPCA+t-SNE结合提取的全视角故障特征优于单独提取的全局结构特征与局部结构特征;随机森林算法的诊断准确率均值为96.14%,专家森林算法的故障诊断准确率均值为99.48%,比随机森林算法提高了3.47%,验证了所提故障诊断方法的优越性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 全局结构特征 局部结构特征 初始特征 专家森林算法
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Adaptive subdomain integration method for representing complex localized geometry in ANCF
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作者 Gang He Kang Gao +2 位作者 Zuqing Yu Jun Jiang Qian Li 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第3期149-162,I0004,共15页
In this work,we propose incorporating the finite cell method(FCM)into the absolute nodal coordinate formulation(ANCF)to improve the efficiency and robustness of ANCF elements in simulating structures with complex loca... In this work,we propose incorporating the finite cell method(FCM)into the absolute nodal coordinate formulation(ANCF)to improve the efficiency and robustness of ANCF elements in simulating structures with complex local features.In addition,an adaptive subdomain integration method based on a triangulation technique is devised to avoid excessive subdivisions,largely reducing the computational cost.Numerical examples demonstrate the effectiveness of the proposed method in large deformation,large rotation and dynamics simulation. 展开更多
关键词 Adaptive subdomain integration Finite cell method Triangulation meshing Absolute nodal coordinate formulation Localized geometry
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基于多尺度图像局部结构分解的人脸特征提取方法 被引量:1
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作者 冯翔 杨健 钱建军 《计算机与现代化》 2015年第3期52-56,共5页
为了有效提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于多尺度图像局部结构分解的人脸特征提取方法。该方法首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔,然后对于金字塔中每一层的图像应用脊回归度量图像局部窗口内中心宏... 为了有效提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于多尺度图像局部结构分解的人脸特征提取方法。该方法首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔,然后对于金字塔中每一层的图像应用脊回归度量图像局部窗口内中心宏像素与其近邻宏像素之间的结构关系从而刻画出图像的局部结构信息,再根据得到的局部结构信息将图像分解为若干个子图像,最后将这些子图像均匀下采样和归一化后连接在一起形成一个特征向量。实验结果表明,与Gabor、LBP和IDLS等方法相比,该方法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 多尺度 图像金字塔 图像分解 局部结构特征 人脸识别
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一种特征字典映射的图像盲评价方法研究 被引量:1
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作者 王伟 刘辉 杨俊安 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期989-993,共5页
图像质量评价对于许多计算机视觉任务来说,是至关重要的一环。传统的方法往往聚焦于人类直观打分,其最大不足就是打分数据的庞大性。为了解决这个难题,本文提出了一种图像质量盲评价框架。首先分别提取图像的局部结构特征和全局统计特性... 图像质量评价对于许多计算机视觉任务来说,是至关重要的一环。传统的方法往往聚焦于人类直观打分,其最大不足就是打分数据的庞大性。为了解决这个难题,本文提出了一种图像质量盲评价框架。首先分别提取图像的局部结构特征和全局统计特性,在学习阶段,提出了一种基于字典池的映射策略来加速打分的进程。实验结果显示,本文所提方法准确度和鲁棒性相比较时下其他算法,取得了更加令人满意的结果。 展开更多
关键词 客观评价 盲评价 图像质量评价 局部结构特征 全局统计特性 特征提取 字典 池化映射
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基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类 被引量:2
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作者 钟凯 徐明星 韩敏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期489-495,共7页
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低... 实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果. 展开更多
关键词 故障分类 局部费舍尔判别分析 分类结果集成 数据局部结构特征
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