提取曲线形结构物体的骨架

文章介绍一种利用蛇模型技术,通过骨架强度图(SSM)提取物体骨架的方法。在蛇模型演化的同时计算SSM,当蛇模型能量达到最小时,SSM值大于阈值的点即为骨架。与传统蛇模型提取骨架法相比,该方法计算简单,大大减少了模型的计算量,并适合于灰度图像。文章用图像验证了本方法的有效性。     

基于Mumford-Shah模型的高精度MR图像轮廓提取算法

提出了基于曲线演化的MR边界轮廓精确提取方法.针对MR图像边缘模糊和高噪声问题,改进Mum-ford-Shah曲线演化模型,将模糊聚类引入到轮廓演化能量模型中,降低对非规则细节和噪声的敏感性;利用水平集和半隐式的加性-乘性算子分裂数值方案进行轮廓线演化的迭代计算,提高精度和计算效率.实验表明这种方法可以对边界模糊和高噪声的轮廓进行有效提取.     

基于测地线活动区域模型的非监督式纹理分割

提出了一种基于曲线演化的非监督式纹理分割算法.在用Gabor小波库提取纹理特征之后,可以得到一个多维的特征图像.为了避免直接在多维空间中应用曲线演化模型,采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)来描述该特征图像的概率分布,再从分布模型中计算得到每个像素点的区域信息和边界信息.综合两种信息,并应用测地线活动区域模型来获得最终分割结果.实验结果显示,这种方法能够获得良好的区域边界.     

基于变分水平集的目标轮廓分割方法

针对风洞试验摄影测量技术中标识点图像边缘模糊,难以快速、准确分割的难题,设计了一种基于变分水平集的目标轮廓自动分割方法.分割模型根据图像域内零交叉曲线两侧二阶微分值符号相反的特性,构造了新的曲线演化引导函数,位于标识点内部、外部,甚至与标志点轮廓相交叉的初始曲线,在该引导项的指引下均可自动收敛到标识点边界处.同时,模型中引入新的边界函数,解决了标识点弱边缘分割过程中演化曲线边界泄露的问题.在合成图像和实际风洞模型图像上的仿真实验结果表明了该方法的准确性与优越性.     

用于图像分割的鲁棒的区域活动轮廓模型

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。     

基于细化的岩石图像分离算法

由于岩石表面粗糙,采用凹点分离方法很难正确地分离相互粘连的岩石图像.从细化的角度出发,研究和发展了一种粘连岩石分离的新算法.其主要思路是:首先细化提取石岩石的骨架并计算骨架各点到岩石边界的的距离,然后利用骨架边界距离函数波谷的特性将相互粘结的岩石分离.新算法提出了一种计算骨架边界距离值的新方法用于分析骨架波谷的特征,并在理论和实践的基础上,提出一种新的粘连岩石分离准则,有效地提高了岩石图像的分割效果.     

基于改进能量泛函模型的噪声图像分割算法

针对噪声图像的分割难,分割不准确,以及现有模型无法适应多种噪声环境的问题,提出了一种基于改进的能量泛函模型的噪声图像分割算法,该算法结合各向异性扩散方程和灰度水平集算法,通过对能量泛函的改进实现对噪声图像的准确、快速分割。将非凸泛函引入能量泛函模型,并通过证明不存在全局最小值,利用获得的能量泛函模型得到光滑的目标图像边界。将各向异性扩散模型得到的光滑图像与水平集模型相结合,得到改进的能量泛函模型。通过求解在能量泛函的最小值,得到前景目标的水平集演化的最佳位置。该算法与同类模型的对比实验表明该模型对噪声图像具有较高的分割精度和鲁棒性。     

基于欧氏距离及向量内积的骨架提取算法

对骨架算法进行研究,提出一种骨架提取算法.通过对图像内部像素点进行距离变换得到其最近边界点的位置,将内部像素点到最近边界点的向量定义为边界向量,根据物体内部相邻边界向量的方向,计算每个像素点的内积值和其8邻域的最小内积值,得到的最小内积点,以确定的阈值从最小内积点中选取骨架种子点,再对骨架种子点进行处理,得到连通的骨架.试验证明这种算法能保证骨架具的完整性和连通性,正确反映物体的拓扑结构.     

显著性特征保持的点云模型缩放

为了对现有三维模型的尺寸进行自适应调整以满足具体应用的需求,提出一种基于能量线抽取的显著性特征保持的点云模型缩放算法.首先为输入点云模型指定上、下边界线,并采用距离演化方法在模型上计算出从上边界线到下边界线的距离场;然后依据曲面的局部显著性特征,采用动态规划算法计算出模型的能量场,根据能量场计算一条从上边界到下边界的最小能量曲线;最后将最小能量曲线上的点从模型中删除,并局部拼接完成模型的一次缩放.重复上述步骤,直至模型的尺寸符合要求.实验结果表明,该算法在达到缩放目的的同时既能较好地保护模型的显著区域,又能有效地解决现有方法在模型缩放过程中出现某些部分分辨率过高,导致产生视觉不自然甚至失真现象.     

基于自动随机游走的涎腺肿瘤超声图像分割方法

针对涎腺超声图像斑点噪声强、对比度低和边界弱的特点,提出了一种结合形态学检测的自动随机游走分割方法.该方法首先利用形态学操作获得目标的初始轮廓,然后提取目标区域和背景区域骨架结构的有效标记点作为随机游走算法的种子点,最后利用种子点对预滤波后的肿瘤图像实现随机游走分割.实验选取大量临床采集的涎腺肿瘤超声图像进行测试,结果表明该方法计算复杂度低,解决了传统随机游走模型初始种子点的人工干预问题,有效实现了涎腺肿瘤的自动分割.     

基于优化DRG的三维人体点云骨架提取方法

针对离散Reeb图（Discrete Reeb Graph,DRG）描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题,采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。将人体模型的DRG曲线作为初始骨架,定义其能量函数,在点云模型的距离场梯度的作用下,迭代地调整偏离中轴目标段的曲线位置使其逐渐逼近中轴,能量函数最小时得到优化的骨架。将该算法应用于同一模特四个不同姿势和四个不同模特同一姿势的人体点云模型,并与基于拉普拉斯算子的点云收缩的骨架提取方法进行了比较。结果表明,该算法能够很好地适应各种不同姿势和体型,模型分叉部位的特征得到更加完善的描述,得到的骨架曲线更接近模型的中轴。     

面向2D虚拟试穿的服装推理变形仿真方法

为了提高当前服装E-Commerce领域2D虚拟试穿展示效果,提出一种基于图像处理技术的服装推理变形仿真方法。采用边缘检测方法提取标准模特图像的特征曲线,检测个性化体型模特图像的体型参数值,获取已变形的各特征区域的外轮廓,进而确定服装试穿素材图像待变形区域外轮廓,对服装试穿素材图像待变形各区域进行插值处理,得到变形后的服装试穿素材图像,从而模拟基于个性化体型的试穿效果。仿真实验结果证明了该方法具有较高的鲁棒性与有效性。     

基于球B样条的3D人物角色建模与动画

提出一种新的人物角色的快速建模和动画的方法.通过使用球B样条实现以骨架为基础自动构建角色模型以及数据驱动的角色动画生成方法.给定人物角色骨架后,依据人体测量学根据骨骼长度计算出关节点处的半径.通过插值关节点以及半径生成球B样条曲线曲面表示的角色模型.根据所获取的运动数据(来自运动捕获),通过更新控制顶点来更新角色模型,从而实现角色的实时动画.     

基于物联网和边缘计算的高校机房在线监测

为了解决高校机房人力监管效率低、自适应调节能力差、机房能耗高等问题,通过分析高校机房监管现状,研究利用物联网对机房环境及能耗情况等进行远程自动监测;针对因物联网网络边缘设备量迅速增加而导致的泽字节（ZB）数据量,提出在高校分布式机房监测系统中应用边缘计算的方法,并提出了机房物联网的架构模型和边缘计算模型,给出了机房热环境、能耗等关键参数的监测方法。针对机房监管、测试、使用和节能服务等环节,给出了相应的解决方案,为高校节能、机房安全提供了一种新思路。     

Efficient skeleton curve-guided five-axis sweep scanning based on optimal traversing of multiple connected skeleton curves

The five-axis sweep scanning approach is an emerging surface inspection technology which could tremendously boost the inspection efficiency through working in the way of continuous scanning. While inspecting the surfaces with multiple connected skeleton curves, the topological complexity brings conflict between achieving efficient inspection and working in continuous manner. Recently, a skeleton curve-guided five-axis sweep scanning method was proposed to tackle this problem but the resulting inspection path has to inspect the entire surface in a round-trip way. The manner of round-trip inspection pulls down the entire inspection efficiency and should be avoided as much as possible. In this paper, we present an improved skeleton curve-guided five-axis sweep scanning method to generate a more efficient five-axis scanning path for the surface with multiple connected skeleton curves. The proposed method starts from the framework of existing skeleton curve-guided five-axis sweep scanning method. Under the unique kinematic requirements of efficient five-axis sweep scanning, an integer linear programming optimization approach is utilized to optimally connect the inspection paths on independent surface patches and form a shorter skeleton curve-based sweep scanning path as compared with the existing skeleton curve-guided five-axis sweep scanning method. The resulting inspection path is composed of the single-pass inspection for most of the surface and the round-trip inspection for a small part of the surface. The comparison experiments are conducted on two surfaces with multiple connected skeleton curves. Experiment results show that the proposed method significantly outperforms the method provided by the leading commercial software Apexblade and the original skeleton curve-guided five-axis sweep scanning method.     

基于粒子群算法的移动边缘计算任务分配方法

为提高移动终端任务分配效率,降低计算能量损耗,提出基于粒子群算法的移动边缘计算任务分配方法。通过构建异构网络获取完整的需要分配的任务,明确任务分配时所需的特定条件,即分配消耗和时延等。将分配任务转化成寻找分配结果的最优解,构建最优解模型,利用粒子群算法对模型实施求解,经过不断迭代和更新,生成最优边缘计算任务的分配结果。实验结果表明,粒子群方法在分配任务数量为20~100之间时计算时间在1 s~3.3 s;当任务数量为100时,本文方法能耗仅为4107 J;粒子群方法在任务达到率达到100%时,其时延仅为12.5 ms;其任务分配计算时间短、能量消耗小和数据传输的时延短,能较好地满足实际应用需要。     

水平单调载荷作用下的桩基桥墩滞回特性

为研究桩基桥墩-地基系统的非线性性能,根据模型与原型的物理相似关系制作1∶5比例的桩基桥墩模型. 采用力-位移混合控制加载的拟静力试验方法,通过在墩顶施加水平单调增加载荷,得到墩顶水平载荷下桩基桥墩的载荷-位移滞回曲线、骨架曲线和滞回特性. 用非线性弹簧单元模拟土体、用梁单元模拟桩和桥墩,建立模型桥墩的计算模型. 计算模型的骨架曲线与试验模型的骨架曲线吻合较好,表明采用非线性弹簧单元和梁单元分别模拟土体和桩是可行的,可以为考虑土-结构相互作用时的桥梁抗震分析提供参考依据.     

结合人眼非均匀采样特性和曲线演化的红外目标跟踪方法

在成像制导过程中需要实时处理大量信息。为了尽可能在保留有效信息情况下降低计算量,提出了一种基于人眼非均匀采样特性和水平集曲线演化方法相结合的红外目标跟踪方法。首先利用对数极坐标模型的旋转、缩放及灰度分布不变性来压缩信息量,以提高计算速度。然后采用基于目标灰度和边缘特征的水平集曲线演化方法来抑制目标的非刚性形变,从而实现对非刚性变形目标的稳健跟踪。与传统的Mean Shift跟踪方法和粒子滤波跟踪方法相比,该方法具有跟踪稳定、精度高等优点。实验结果表明,该方法能够有效抑制目标的非刚性形变。     

基于差分链码曲率的转炉火焰边界弯曲度计算

转炉火焰图像边缘弯曲程度能表征炉内铁水碳含量的多少,准确计算曲线弯曲度,对火焰图像判断转炉吹炼终点有重要的意义。提出一种基于差分链码曲率的边界弯曲度计算方法,定义了基于差分链码的火焰边界曲率计算公式;为了保证曲率公式的有效性,对火焰原始图像作分割、标记、二值化、形态学边界提取等预处理;利用多边形近似方法重建了火焰边界的二值图像,有效克服了边界小尺度拐角对曲率公式的影响。实验结果表明,该方法与边界圆形度及火焰骨架曲率计算的方法相比,所提取出的特征值能明显区分吹炼的不同阶段,且计算速度快,具有较高的实用价值。