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随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。 相似文献
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为了降低无人机集群控制的复杂度,高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题,设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法,借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制,开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类,其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机,利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明,自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制,实现了无人机的位置实时变拓扑,提高了无人机集群飞行的鲁棒性。 相似文献
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针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE (w) ATR-LBP)。首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE (w) ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上,IE (w) ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明,IE (w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。 相似文献
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目的 曲线插值问题在机器人设计、机械工业、航天工业等诸多现代工业领域都有广泛的应用,而已知端点数据的Hermite插值是计算机辅助几何设计中一种常用的曲线构造方法,本文讨论了一种偶数次有理等距曲线,即四次抛物-PH曲线的C2 Hermite插值问题。方法 基于M bius变换引入参数,利用复分析的方法构造了四次有理抛物-PH曲线的C2 Hermite插值,给出了具体插值算法及相应的Bézier曲线表示和控制顶点的表达式。结果 通过给出"合理"的端点插值数据,以数值实例表明了该算法的有效性,所得12条插值曲线中,结合最小绝对旋转数和弹性弯曲能量最小化两种准则给出了判定满足插值条件最优曲线的选择方法,并以具体实例说明了与其他插值方法的对比分析结果。结论 本文构造了M bius变换下的四次有理抛物-PH曲线的C2 Hermite插值,在保证曲线次数较低的情况下,达到了连续性更高的插值条件,计算更为简单,插值效果明显,较之传统奇数次PH曲线具有更加自然的几何形状,对偶数次PH曲线的相关研究具有一定意义。 相似文献
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为研究某圆柱形带壳推进剂装药的枪击响应特性,设计了一种12.7 mm子弹撞击试验。利用高速摄影机记录带壳装药在子弹撞击下的响应过程,并测试不同距离、方位处的空气超压及壳体破片速度,同时进行带壳装药在理想爆轰条件下的数值计算,得到了带壳装药的能量释放率。一共开展了四次圆柱形带壳装药的枪击试验,前三次装药发生了爆燃反应,第四次几乎无反应。结果表明:子弹撞击位置对圆柱形带壳装药的反应和能量释放率有较大影响,当子弹垂直入射带壳装药轴线后,推进剂发生点火、冒烟、熄火和低压燃烧的时序响应,其相对能量释放率为1.146%;而当子弹撞击位置偏离轴线一定距离时,推进剂几乎无反应,其相对能量释放率仅为0.473%;推进剂的反应对壳体破片有加速效应,带壳装药发生爆燃反应时的破片速度可达428.6 m·s~(-1),而几乎无反应时的最高破片速度仅有70.1 m·s~(-1)。 相似文献
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针对当前网格参数化效率较低、映射失真较严重的问题,提出一种限制失真的网格参数化方法。首先,预处理原始网格模型。输入原3D网格模型,采用Half-Edge数据结构来重新组织网格并切割网格模型产生相应的切缝;构建Tutte映射把3D网格映射到一个2D凸多边形域,即构建2D网格模型。然后,进行限制失真的网格参数化计算。将Tutte映射后的2D网格模型作为限制失真计算的初始数据,建立相对于原3D模型网格的失真度量函数;求得该度量函数的最小值点,即为映射后的网格坐标集合;将映射后的网格作为限制失真映射的输入网格,设定迭代终止条件,循环迭代直至迭代结束,得到收敛的最优网格坐标;在计算映射失真度时,针对等距映射失真采用Dirichlet能量函数度量,针对共形映射失真采用尽可能等距(MIPS)能量函数度量;在求解映射失真度量函数的最小值点时采用代理函数法结合组合牛顿法的最优解方法。最终,实现了该方法并开发了一个原型系统。在原型系统中,分别设计了限制等距失真和限制共形失真的网格参数化实验,对程序执行时间和失真能量下降情况进行了统计和对比,提供了相应的纹理映射效果展示。实验数据表明,所提出的方法执行效率高、映射失真能量下降快,最优值收敛质量稳定;纹理映射时纹理着色均匀、布局紧致、线条均匀,符合实际应用的标准。 相似文献