国家自然科学基金(61373084)
- 作品数：8 被引量：14H指数：2
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- 相关机构：上海大学河南教育学院上海电力学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建被引量：4
- 2014年
- 讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程.采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响.在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好.为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.
- 丰祥万旺根
- 关键词：压缩感知图像重建
- 压缩感知点云数据压缩被引量：2
- 2014年
- 在研究FARO激光扫描点云数据特点的基础上,将压缩感知理论和算法应用于3D点云数据的压缩.通过对点云数据降维处理,直接对坐标数据进行采样压缩,应用正交匹配追踪算法进行恢复,并对恢复数据采用统计滤波的方法滤除边缘噪点.仿真结果表明:该方法能有效地实现点云数据的压缩,且有较好的鲁棒性.
- 张习民余小清万旺根张娟
- 关键词：点云压缩感知
- 采用多任务稳健主成分分析的运动目标分割(英文)被引量：1
- 2014年
- 提出一种多任务稳健主成分分析方法,用以结合多视觉特征实现运动目标分割.给定由多类型特征矩阵描述的视频数据,将它分解为低秩和稀疏部分,其中的稀疏部分对应于运动目标.该矩阵分解过程是一个凸优化问题,通过用ALM方法最小化核范数和2,1-范数的约束组合.与仅利用单类型特征的方法相比,本文提出的方法能够结合多类型特征,因此可获得更加精确可靠的结果.对HumanEva和Change Detection两个数据集的实验表明了该方法的有效性.
- 王向阳万旺根
- 利用显著性的点云模型客观质量评价被引量：4
- 2014年
- 点云模型质量的客观评价是三维几何模型研究中不可或缺的工作.根据显著性能够较好地反映人类视觉系统的特点,提出以点的法向量与其邻域点法向量的差异作为该点的显著性计算依据,利用原始点云模型和处理后点云模型在显著性上的差异判断点云模型质量的变化,实现点云模型的质量评价.实验结果表明,所提出的客观评价模型和主观的人工评价得出的结果基本一致,且比信噪比方法更能体现人的视觉感知.
- 张娟张习民万旺根方志军
- 关键词：点云模型法向量
- 基于FAST-ER改进算法的增强现实空间注册技术研究被引量：1
- 2018年
- 针对增强现实空间注册算法提取图像自然特征不足、实时性较弱等问题,采用基于FAST-ER的改进算法对目标图像进行检测与匹配。首先优化决策树的调整与迭代过程,使用简化的SURF算法计算特征点的方向信息,最后建立特征描述符进行图像特征匹配。实验结果表明,该算法相比传统检测算法在耗时方面缩短13.281%、检测数量减少16.131%,满足实时性需求,提高了特征点的匹配速度,能较好的适应复杂的户外环境,当场景光照强度变化、匹配图像模糊变化时,具有更好的准确性和鲁棒性。
- 李祥杰王旭智万旺根
- 关键词：虚实融合
- 基于图像的风化仿真
- 2014年
- 研究了图像的风化仿真技术,分析该技术的发展过程,提出有效的解决方案。外观流行是处理图像风化过程的一种方法,它通过分析某一瞬间材料表面BRDF数据来实现。但该方法很难应用于具有阴影成分的表面图像,也无法体现物体轮廓的侵蚀变化。应用滤波分离技术,首先提取图像阴影部分,然后结合外观流行技术生成图像的风化度贴图,通过风化度单调变化来渲染风化过程。同时,根据图像中物体的曲率特征,实现物体轮廓的侵蚀变化。
- 陆黎兵万旺根刘然周艺园
- 微博网络消息传播的ISSR模型被引量：1
- 2015年
- 将微博用户划分为无知者、传播者和拒绝者3种类型,结合微博网络消息传播实际情况,在经典传染病易感染-感染-治愈模型基础上,提出新的无知-传播-传播-拒绝模型.详细描述了传播机制,并对模型的均场方程进行稳态分析.由爬取到的上海典型大学新浪微博用户信息,构建符合真实网络统计性质的网络演化模型,并进行网络动力学分析.仿真结果表明,较大的转发率α和较小的拒绝率δ可以提高微博消息的传播范围,多次转发率γ对传播节点密度也有一定的影响.
- 陆静余小清万旺根
- 关键词：网络演化
- A Study on Fingerprint Image Segmentation Algorithm
- A algorithm of fingerprint image segmentation is the essence of the whole fingerprint system, and this paper p...
- Xueli ZhouQian LiuTingting Tan
