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目的 像对稠密匹配是视觉定位、影像融合、超分辨率重建等高级图像处理技术的基础,由于像对可能受多种摄影条件的影响,导致难以获得高效的稠密匹配结果,为此提出一种结合密度聚类平滑约束与三角网等比例剖分的像对稠密匹配方法。方法 为了快速获得同名点集,采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法获取稀疏匹配点集,利用积分图筛选出以该特征点为中心的邻域中密度直达的特征点数目,计算像对间每个特征点对的偏移角、位置信息以及欧氏距离后进行密度估计聚类,通过平滑约束条件扩充聚类中的特征点对,从而快速获得内点集。证明了三角剖分在仿射变换下的等比例性质,以内点集为基础构建三角网,利用该性质分别计算像对中对应三角网内部等比例点的位置,并利用这些等比例点校验两个三角区域的相似性,进一步提纯内点集。最后,利用提纯后的内点集计算稠密匹配点位置,作为最后的稠密匹配结果。结果 在多个具有尺度缩放、重复纹理、旋转的公共数据集上进行像对匹配实验,实验结果表明,本文方法具备一定的抗旋转、尺度变化与重复纹理能力,能够较好地避免由于某些局部外点造成仿射变换矩阵估计不准确而影响整体平面稠密匹配准确率的情况,同时保证快速获得足够稠密的匹配结果。结论 实验结果验证了本文方法的有效性与实用性,其结果可应用于后期高级图像处理技术中。 相似文献
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影响渠道糙率的因素相当复杂,且因素间又存在一定的相关关系。为取得更为精确的糙率预测效果,采用偏最小二乘(PLS)法对影响人工加糙渠道糙率的因素进行分析,提取影响自变量的重要成分,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了人工加糙渠道糙率预测模型。结合实例,通过对某人工加糙渠道相关试验数据进行PLS-LSSVM模型的训练及预测,并将预测结果与单独使用PLS、LSSVM及公式法的预测结果进行对比,其结果显示:基于PLSLSSVM模型的预测平均绝对百分比误差MAPE为1.38%,均方根误差RMSE为2.24×10~(-4),预测精度均优于PLS、LSSVM及公式法的预测结果。结果表明,将PLS与LSSVM相结合的PLS-LSSVM模型,综合了PLS与LSSVM各自的优势,应用PLS-LSSVM模型可有效进行人工加糙渠道糙率的预测。 相似文献
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衡量大数据的数据挖掘性能有2个最重要的任务指标:一是实时性,二是准确性。流数据从数据产生到消息队列再通过数据源流入Flink进行计算,这个过程中因为网络传输速度不同,不同节点的计算性能不同等原因,流数据进入计算框架的先后顺序和数据产生的事件时间顺序会有局部乱序的现象。面对窗口作业的传统水位线机制在不确定乱序程度的流数据情况下无法同时兼顾作业结果的实时性和准确性。针对这个问题,建立了流数据微簇模型。通过局部乱序度算法,根据流数据微簇的流数据事件时间局部乱序程度计算出可以代表当前时刻流数据的乱序度。设计了水位线动态调整策略,使水位线根据流数据的乱序程度动态调整大小。最后,在Apache Flink框架中对基于事件时间窗口的水位线动态调整策略进行了实现。实验结果表明,弹性或不确定乱序流数据条件下,基于事件时间窗口的水位线动态调整策略可以有效地同时兼顾窗口作业的准确性和实时性。 相似文献
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采用“电絮凝浮选+多介质滤器+弱酸床树脂”对印染废水进行除杂软化膜前预处理,预处理产水再经过RO浓缩和NF分盐将废水中氯离子和硫酸根离子进行有效分离,并对分离后两股盐溶液分别进行盐回收和制酸碱处理。通过对废水除杂、膜分盐浓缩及双极膜产酸碱等处理效果进行分析,实验结果表明回收盐硫酸钠品质达到II类一等品标准,可回用于印染加工过程,同时废水中盐转化制得的酸碱可用于系统的再生及中和处理等。该处理工艺实现印染废水的资源化循环利用,为废水除杂及资源化处理提供参考。 相似文献
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文章介绍了一种基于C/S结构的Ada_DBMS分布并行计算模型,它将Ada的任务机制,C/S结构,DBMS的多线索机制相结合,形成一种灵活的分由并行计算机制,提高了Ada在分布式网环境下的计算效率。并以Ada_Sybase系统为例提出了一种实现方案。 相似文献
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