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1.
虚拟现实系统中三维视觉几何建模 总被引:4,自引:0,他引:4
三维视觉建模是建立虚拟现实系统的基础,文中主要研究了虚拟现实系统中对象形状的建造方法、纹理映射的数学建模,并对其常用算法进行了比较分析。 相似文献
2.
文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性. 相似文献
3.
介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法,采用自适应阈值,实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识别各个字符。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,具有定位准、鲁棒性好等特点。 相似文献
4.
构造特征函数拟合波浪曲面 总被引:1,自引:0,他引:1
自然景物的模拟是近年计算机图形学中最具挑战性的研究方向之一。作为其中一个重要组成部分,波浪的模拟受到了人们越来越多的关注。目前常用的一种方法是从求解水力学方程组出发来模拟波浪;另一种方法是通过构造特征函数来模拟波浪曲面。通过构造一个波浪函数,利用纹理映射技术可以快速高效地模拟波浪。 相似文献
5.
针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。 相似文献
6.
针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。 相似文献
7.
通过分波幅和分相位的扰动算法,改进了基于线性风浪谱的圆滑波峰现象;结合SNE(Synthetic Natural Environment)的浪级、风级、浪高,以及平均周期等信息,实现了与环境结合的风浪可视化算法;综合心理声学和音乐声学等主观声音学科,提出了风浪波谱参数的修正方案,并实现了实时风浪噪音算法的均衡器特性参数与增益调参;采用基于流动纹理的过程着色方案;并将环境纹理镜像化后合并,然后进行景象的高斯模糊;着色后修饰环境图像噪声,提高了适用于海洋景象模拟的纹素质量;实现了基于SNE综合自然环境信息的实时远海视听一体化系统,验证了视听算法的有效性. 相似文献
8.
基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性. 相似文献
9.
10.