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空间分割与曲率相融合的点云精简算法研究 被引量：12
1
作者 葛源坤 黎荣 李海伦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1997-2000,共4页
非接触式扫描方法获得点云数据存在大量的冗余数据。为便于模型重构,针对点云数据精简是必不可少的数据预处理手段,提出了一种基于空间分割和曲率特征信息的点云数据精简算法。通过K-邻域计算、二次曲面拟合、曲率估算和曲率阈值可调的... 非接触式扫描方法获得点云数据存在大量的冗余数据。为便于模型重构,针对点云数据精简是必不可少的数据预处理手段,提出了一种基于空间分割和曲率特征信息的点云数据精简算法。通过K-邻域计算、二次曲面拟合、曲率估算和曲率阈值可调的数据分区等关键精简技术,实现了对同一数据不同区域应用不同精简算法,进行不同比例的数据精简。实例验证表明,该算法能适应各种类型曲面数据的精简要求,保证精简效率的同时,很好地保留点云的特征信息。 展开更多
关键词 k-邻域 曲率 空间分割 最小距离 包围盒
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引入曲面变分实现点云法矢一致性调整 被引量：10
2
作者 何华 李宗春 +3 位作者 闫荣鑫 杨再华 阮焕立 付永健 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期275-280,共6页
针对现有法矢一致性调整算法效率不高、准确度低的问题,引入曲面变分改善该类算法的性能。首先通过主成分分析法估算点云的法矢和曲面变分,然后用曲面变分区分平缓点与非平缓点。调整法矢时,采用缩小待调整法矢的搜索范围到k-邻域内和... 针对现有法矢一致性调整算法效率不高、准确度低的问题,引入曲面变分改善该类算法的性能。首先通过主成分分析法估算点云的法矢和曲面变分,然后用曲面变分区分平缓点与非平缓点。调整法矢时,采用缩小待调整法矢的搜索范围到k-邻域内和增加每次搜索时法矢传播个数的策略来提高效率;采用约束法矢传播方向的方法保证准确性。试验结果表明,该算法在平缓区域、尖锐特征区域和高曲率区域均能得到正确的法矢调整结果,且算法效率较已有方法更高。 展开更多
关键词 法矢一致性调整 曲面变分 主成分分析 k-邻域 点云
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基于k-邻域密度的离散点云简化算法与实现 被引量：7
3
作者 车翔玖 刘杨 +2 位作者 赵义武 车娜 高占恒 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期994-998,共5页
提出一种基于k-邻域密度(即k-邻域中的点云密度)的离散点云简化算法,并给出了在三角网格重构中的实现.该方法不仅可以保证实物模型重建后的整体轮廓,而且在细节部分也较好地保持了局部形状特征.三角网格重构的实验结果表明,所给方法简... 提出一种基于k-邻域密度(即k-邻域中的点云密度)的离散点云简化算法,并给出了在三角网格重构中的实现.该方法不仅可以保证实物模型重建后的整体轮廓,而且在细节部分也较好地保持了局部形状特征.三角网格重构的实验结果表明,所给方法简单、高效,同时,在实物模型平滑处与曲率变化较大处均取得了理想效果. 展开更多
关键词 k-邻域 离散点云 点云密度 点云简化 三角网格重构
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可选特征的快速分形图像编码 被引量：8
4
作者 袁宗文 鲁业频 杨汉生 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期177-182,共6页
目的基本分形图像编码非常耗时,基于子块特征的方法在加快编码速度方面非常有效,提出了一个新的子块特征函数,加快编码速度,改善编码性能。方法首先证明了一个定理,它统一了多个文献提出的理论方法,可以对子块任意定义特征。定理阐述了... 目的基本分形图像编码非常耗时,基于子块特征的方法在加快编码速度方面非常有效,提出了一个新的子块特征函数,加快编码速度,改善编码性能。方法首先证明了一个定理,它统一了多个文献提出的理论方法,可以对子块任意定义特征。定理阐述了特征轨迹的长度、分布与编码性能的关系,比较了多个文献算法的优劣,并在定理的基础上定义了一个新的特征。结果实验结果表明,提出的算法在编码性能上较主对角和算法和叉迹算法有一定程度的提高,在PSNR相同情况下该算法具有较短的编码时间,在编码时间相同情况下该算法具有较高的PSNR;在相同的搜索半径内,该算法可找到更多的最佳匹配块;基于子块特征的近邻只是匹配误差极小的必要而非充分条件,当搜索10%的码本容量时,该算法只有约25%的R块找到了其最佳匹配块,当搜索到一半码本容量时,这样的R块数量达到了约80%。结论提出的新子块特征算法较主对角和算法和叉迹算法改善了编码性能,提高了图像质量。 展开更多
关键词 分形图像编码 子块特征 搜索半径 编码性能 k-邻域
原文传递
基于离散点曲率的细胞图像形状特征表述 被引量：5
5
作者 朱延娟 倪周松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期267-270,304,共5页
针对细胞图像形状特征的描述,提出了基于离散点曲率描述细胞图像形状特征,并提出了一种基于k-邻域内密切圆半径的离散点曲率计算方法。首先,通过Canny边缘检测算子提取细胞图像初始轮廓,再利用直线插补的方法将存在较大间断的初始轮廓... 针对细胞图像形状特征的描述,提出了基于离散点曲率描述细胞图像形状特征,并提出了一种基于k-邻域内密切圆半径的离散点曲率计算方法。首先,通过Canny边缘检测算子提取细胞图像初始轮廓,再利用直线插补的方法将存在较大间断的初始轮廓填充完整;其次,依据密切圆半径与曲率的计算关系,通过对每一个轮廓点进行k-邻域内的密切圆圆心的定位和密切圆半径的计算求得各轮廓点处的离散点曲率;最后,将求得的离散点曲率作为形状特征描述因子描述细胞图像形状;同时,在不同k-邻域范围的情况下分别对同一细胞图像进行离散点曲率的计算和形状特征的描述,通过分析与比较,最终确定一个能以最少特征点反映更多细胞图像信息的k-邻域范围。经实例验证,基于k-邻域内密切圆半径的离散点曲率能够准确、可靠、高效地描述细胞图像形状特征。 展开更多
关键词 显微细胞 形状特征 k-邻域 密切圆 离散点 曲率
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基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架 被引量：2
6
作者 张波 楼秉吾 +2 位作者 吴冰 王薇 金淋 《自动化技术与应用》 2022年第12期9-12,76,共5页
为解决优化改进标准、规范化的评审核心数据体系构建以及评审规则库。提出一种基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架。采用粗糙集算法约简评审历史数据维度,得到评审的关键指标,建立多分类Softmax模型对数据样本进... 为解决优化改进标准、规范化的评审核心数据体系构建以及评审规则库。提出一种基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架。采用粗糙集算法约简评审历史数据维度,得到评审的关键指标,建立多分类Softmax模型对数据样本进行多元分类,形成规则库映射。针对部分样本数据缺失问题,根据Softmax评审结果迭代进行k-邻域(k-NN)构造和缺失数据修复,实现在优化的评审规则库中,相似样本具有相同评审结论。实验结果表明,本文所提方法可提升评审基础数据价值密度,评审规则精度、效率有明显提升,可支撑“新基建”评审业务开展。 展开更多
关键词 输变电工程 数据体系 评审规则库 Softmax k-邻域 数据修复
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基于点云数据的去噪算法研究 被引量：3
7
作者 陈崇帮 欧新良 +1 位作者 唐伟 李琦 《长沙大学学报》 2013年第5期58-60,共3页
阐述了点云数据的去噪方法的研究情况,并对几种经典的去噪算法进行了介绍分析,对其优缺点进行了总结.通过实验对各种主要算法进行了有效性检验,并对目前及未来的研究重点做了展望.
关键词 点云数据 光顺 去噪 k-邻域
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算法复杂性平滑分析的研究进展与展望 被引量：2
8
作者 杨智应 朱洪 雷向欣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期286-293,共8页
有很多算法其最坏情况复杂性很坏 (甚至是指数阶的 ) ,但在实际应用中却很有效 其中一个典型代表就是求解线性规划问题的单纯形算法 最近 ,Spielman和Teng提出了算法的平滑复杂性概念及算法复杂性平滑分析方法 ,对上述矛盾给出了合理... 有很多算法其最坏情况复杂性很坏 (甚至是指数阶的 ) ,但在实际应用中却很有效 其中一个典型代表就是求解线性规划问题的单纯形算法 最近 ,Spielman和Teng提出了算法的平滑复杂性概念及算法复杂性平滑分析方法 ,对上述矛盾给出了合理的解释 ,在理论计算机科学界引起了极大的关注 为此 ,做了以下工作 :介绍算法复杂性平滑分析的基本概念 ;介绍两年多来算法复杂性平滑分析主要的研究进展 ;从实际应用出发提出一个更合乎算法复杂性平滑分析思想的随机扰动模型 (简称TSSP模型 ) ,克服“PartialPermutation”随机扰动模型的不足 ,并证明在TSSP模型下快速排序算法的时间平滑复杂性为O(2λn×log2 (n) ) ,其中λ是随机扰动幅度大小 最后 。 展开更多
关键词 平滑分析 平滑复杂性 TSSP模型 k-邻域
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一种改进的点云数据组合精简算法 被引量：1
9
作者 尹星翔 唐平 +1 位作者 黄永慧 钟灵 《无线互联科技》 2016年第13期94-97,共4页
在逆向工程中,点云数据的精简是一个重要的步骤,精简的质量直接关系到后续曲面重构的效率。文章针对广州灰塑曲率较大,凹凸面较多的特点,提出了一种基于曲率和均匀精简的点云数据精简方法:利用包围盒法对散乱的点云数据进行拓扑规则排序... 在逆向工程中,点云数据的精简是一个重要的步骤,精简的质量直接关系到后续曲面重构的效率。文章针对广州灰塑曲率较大,凹凸面较多的特点,提出了一种基于曲率和均匀精简的点云数据精简方法:利用包围盒法对散乱的点云数据进行拓扑规则排序,建立点的K-邻域集,计算点云在某点处的曲率,在曲率较大处保留更多的特征点,但是曲率较小处会删除较多的点云数据。文章在此基础上再利用均匀网格的方法对初始精简后的点云进行重采样处理,使得曲率较小处的特征点也能保留下来。 展开更多
关键词 逆向工程 灰塑 曲率 均匀精简 点云数据 k-邻域
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基于k-邻域相关性的多标签分类 被引量：1
10
作者 杨国亮 王建 +1 位作者 朱松伟 唐俊 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第34期222-226,共5页
多标签分类是指数据可以同属于多个类的分类问题,其数据特征和标签间相关性对分类结果存在影响。因此,提出一种融合前述两种因素的多标签分类算法。将数据用核函数进行特征映射,根据训练数据的k-邻域计算得到每个标签的最大后验概率;并... 多标签分类是指数据可以同属于多个类的分类问题,其数据特征和标签间相关性对分类结果存在影响。因此,提出一种融合前述两种因素的多标签分类算法。将数据用核函数进行特征映射,根据训练数据的k-邻域计算得到每个标签的最大后验概率;并将其加入到对应的数据特征中。用加入最大后验概率的数据特征训练分类器。通过在经典的yeast、scene和emotion数据库上实验,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 多标签 分类 标签间相关性 k-邻域
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多普勒天气雷达风场退模糊方法的研究 被引量：47
11
作者 梁海河 张沛源 葛润生 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2002年第5期591-599,共9页
文章提出了对多普勒天气雷达的风场信息进行预处理的“K 邻域频数法” ,该方法物理统计意义比较明确 ,能够有效地处理风场信息中的“噪声”问题。在此基础上 ,设计了单径向的速度扩展算法 ,并提出了“双径向 双切向”的方法 ,其效果与美... 文章提出了对多普勒天气雷达的风场信息进行预处理的“K 邻域频数法” ,该方法物理统计意义比较明确 ,能够有效地处理风场信息中的“噪声”问题。在此基础上 ,设计了单径向的速度扩展算法 ,并提出了“双径向 双切向”的方法 ,其效果与美国WSR 88D、NSSL和FSL的算法相当。该文还设计了一个界面十分友好的人机交互方法 ,可以达到约 90 %以上的速度扩展正确率 ,是对传统的人机交互方法的极大改进。 展开更多
关键词 多普勒天气雷达 风场信息 噪声 速度模糊 速度扩展 预处理 k-邻域频数法
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离散空间的拓扑关系模型 被引量：9
12
作者 何建华 刘耀林 唐新明 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期343-348,共6页
在分析现有拓扑关系表达模型对离散空间目标间拓扑关系表达不足的基础上,从两个方面对现有RCC5模型进行了改进研究:基于模糊集合的分解定理,通过利用空间实体的k阶邻域构造了空间实体的模糊区域,实现了离散空间的连续化;以部分关系作为... 在分析现有拓扑关系表达模型对离散空间目标间拓扑关系表达不足的基础上,从两个方面对现有RCC5模型进行了改进研究:基于模糊集合的分解定理,通过利用空间实体的k阶邻域构造了空间实体的模糊区域,实现了离散空间的连续化;以部分关系作为基本操作算子构建了基于三元组(P(X,Y),P(X,┐Y),P(Y,X))的拓扑关系表达模型,实现了离散空间实体间拓扑关系的表达,集成了空间拓扑和距离关系的定性表达和推理。 展开更多
关键词 模糊区域 拓扑关系 定性空间推理 k阶邻域
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动车运用所存车线运用方案优化模型与算法 被引量：11
13
作者 张惟皎 史天运 陈彦 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期121-125,共5页
以给定动车组列车占用存车线时间为前提、以同一列位在同一时间最多只能被一列列车占用的相容性条件为约束、以提高存车线利用率和减少调车作业走行距离为优化目标,建立动车运用所存车线运用的0-1规划优化模型;考虑到如果同一时间到达... 以给定动车组列车占用存车线时间为前提、以同一列位在同一时间最多只能被一列列车占用的相容性条件为约束、以提高存车线利用率和减少调车作业走行距离为优化目标,建立动车运用所存车线运用的0-1规划优化模型;考虑到如果同一时间到达的动车组列车数量超过存车线的容纳能力而无法为全部动车组列车安排存车线的情况,为尽可能多的动车组列车安排存车线,对动车运用所存车线运用优化模型进行扩展,设计基于极大动车存车线运用方案k剔除邻域的模拟退火算法。以某动车运用所为例验证了该模型和算法的合理性。 展开更多
关键词 动车运用所 存车线运用 优化模型 k剔除邻域 模拟退火算法
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大规模散乱点的k邻域快速搜索算法 被引量：9
14
作者 杨军 林岩龙 +1 位作者 王阳萍 王小鹏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期399-406,共8页
针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法。首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结... 针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法。首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环。实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索。 展开更多
关键词 k最近邻域 曲面重建 点云 搜索步长
原文传递
一种大规模点云k邻域快速搜索算法 被引量：8
15
作者 杨军 林岩龙 +1 位作者 张瑞峰 王小鹏 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期656-664,共9页
针对大规模点云数据k邻域搜索效率低和分块不均匀的问题,提出了一种新的k邻域快速搜索算法。首先,根据设定的子空间内点云数目上限对点云空间在坐标轴方向自适应分块;然后,以待搜索点到所对应子空间6个面的最小距离作为边长生成初始自... 针对大规模点云数据k邻域搜索效率低和分块不均匀的问题,提出了一种新的k邻域快速搜索算法。首先,根据设定的子空间内点云数目上限对点云空间在坐标轴方向自适应分块;然后,以待搜索点到所对应子空间6个面的最小距离作为边长生成初始自身小立方体,根据小立方体内采样点数目的控制阈值动态控制小立方体大小,缩小k邻域的搜索范围;最后,以搜索不成功的点到子空间边界的最小距离所对应的面的外法向量方向作为此面的扩展方向,并以所有搜索不成功点到该面距离的最大值作为该方向的扩展步长对子空间定量扩充。实验结果表明,该算法不仅具有较强的稳定性,而且自动化程度较高,能更快地完成k邻域搜索。 展开更多
关键词 动态网格 k最近邻域 曲面重建 点云 搜索步长
原文传递
求k邻域的体素栅格算法研究 被引量：4
16
作者 董洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第21期52-56,共5页
给定一个度量空间中的一组数据点集,k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法,一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格(CG(CellGrid)方法,另一种方法... 给定一个度量空间中的一组数据点集,k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法,一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格(CG(CellGrid)方法,另一种方法是基于树索引结构的方法如kd-Tree等。论文主要研究经典CG方法及解决其内存消耗过多问题的两个改进方法:排序体素栅格(SCG)方法和投影体素栅格(PCG)方法。CG、SCG、PCG算法采用了改进的搜索方法,避免了传统CG算法[2-4]可能得到错误k邻域的问题。对三种算法的时空性能进行了分析比较,给出了相应的实验比较数据。 展开更多
关键词 k最近邻域 BSP树 kD树
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基于关联分析的高维空间异常点发现 被引量：2
17
作者 陆介平 倪巍伟 孙志挥 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期60-63,共4页
异常点发现是从大量数据对象中挖掘少量具有异常行为模式的数据对象,很多情况下,这些数据对象较之正常行为模式包含了更多用户感兴趣的信息.该文针对某些具体应用领域中的数据对象具有高维性的特点,利用关联分析知识,提出一种高维空间... 异常点发现是从大量数据对象中挖掘少量具有异常行为模式的数据对象,很多情况下,这些数据对象较之正常行为模式包含了更多用户感兴趣的信息.该文针对某些具体应用领域中的数据对象具有高维性的特点,利用关联分析知识,提出一种高维空间异常点发现算法,理论分析和实验表明,算法是有效可行的. 展开更多
关键词 异常点 关联规则 闭频繁项集 k关系邻域
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基于并行权重自适应k-邻域算法的图像分类方法 被引量：1
18
作者 苗水清 闫文耀 吴梦蝶 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期113-120,共8页
针对现有KNN算法识别率低的问题,提出了一种并行权重自适应k-邻域算法。该方法首先结合多线程技术,并采用分类组合的多个KNN单元进行识别以提高执行效率;其次在分类组合KNN算法中采用深度学习模型对各个类别进行了系数权重自适应设定,... 针对现有KNN算法识别率低的问题,提出了一种并行权重自适应k-邻域算法。该方法首先结合多线程技术,并采用分类组合的多个KNN单元进行识别以提高执行效率;其次在分类组合KNN算法中采用深度学习模型对各个类别进行了系数权重自适应设定,进而降低传统KNN和分类组合KNN,由于单纯类别个数的多少进行决策或者通过人为设定类别比例进行决策而引起的分类误差。通过在Fashion MNIST手写数据集进行实验,结果表明:该算法将传统的KNN算法分类正确率提高到97%左右,对实际应用具有一定的价值。 展开更多
关键词 并行权重自适应 k-邻域算法 深度学习 kNN 图像分类
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k最近邻域分类算法分析与研究 被引量：5
19
作者 蔡贺 张睿 《甘肃科技》 2012年第18期15-16,共2页
从介绍和分析k最近邻域分类算法入手,对该算法进行了分析与研究,剖析了kNN分类算法中的关键问题,为读者呈现了分类效果,并指出了该算法存在的问题以及解决方法,并对算法未来的发展进行了展望。
关键词 分类算法 k最近邻域 数据集
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基于自适应空间球的k最近邻域快速搜索算法 被引量：4
20
作者 杨军 林岩龙 +1 位作者 王小鹏 张瑞峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期264-269,共6页
利用空间球搜索大规模点云数据k邻域存在速率慢和稳定性差的问题,为此,提出一种新的k邻域快速搜索算法。利用与k无关的分块策略对点云进行分块,使用候选点所在子块内采样点的近似密度自适应确定候选点的初始动态球半径,应用动态球的外... 利用空间球搜索大规模点云数据k邻域存在速率慢和稳定性差的问题,为此,提出一种新的k邻域快速搜索算法。利用与k无关的分块策略对点云进行分块,使用候选点所在子块内采样点的近似密度自适应确定候选点的初始动态球半径,应用动态球的外切立方体搜索k邻域候选点。当候选点数目不满足要求或搜索不成功时,采用候选点动态球外切立方体的外接球扩大搜索范围。实验结果表明,与已有算法相比,该算法的k邻域搜索效率明显提高,而且当子块内预设点数变化、采样密度提高时具有较强稳定性,自动化程度较高。 展开更多
关键词 k最近邻域 曲面重建 点变化云 空间球 分块策略 候选点
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