李准
- 作品数:13 被引量:31H指数:4
- 供职机构:三峡大学更多>>
- 发文基金:湖北省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法
- 本发明公开了一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法,针对三维点云配准中点云尺度不一致和配准精确度的问题,提出基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法:首先,对点云数据进行滤波处理,减小噪声和离群...
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- 文献传递
- 一种自动初始化水平集的高频能量最小化三维分割模型
- 2017年
- 序列图像分割是医学图像三维重建的重要研究内容,但受成像技术限制,医学图像中往往包含大量低频信息,如偏移场、灰度不均等,影响分割准确性。从频域进行图像分割能有效避免低频信息干扰。在高频能量最小化分割模型基础上进行优化,设计了一种自动初始化水平集的分割模型并成功应用于三维分割领域。首先,使用形态学腐蚀方法进行粗分割,将提取出的三维曲面作为初始水平集,实现初始水平集轮廓面自动化;然后使用衍化后的水平集三维分割模型对其进行细分割。实验结果表明,采用该模型能够实现多目标分割,与原模型、Chan-Vese模型相比,分割结果更加准确。
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- 基于iOS平台的移动智慧校园系统设计与实现被引量:8
- 2016年
- 随着移动互联网技术的快速发展,iPad、iPhone、iPod touch等设备越来越受到青睐。而移动智慧校园系统一般基于Andriod平台开发,部分师生无法体验其带来的便捷。采用Object-C和PHP技术,开发了基于iOS平台的移动智慧校园系统。将智慧校园系统分为九大模块:通知公告、消息提醒、学院新闻、心灵之约、教务管理、考勤签到、在线申请、请假管理、用户管理实现,以方便师生工作、交流及学习。
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- 关键词:移动互联网智慧校园
- 微小运动显微镜及其应用被引量:1
- 2016年
- 微小运动放大是一种用于展现视频中感兴趣信号变化的技术。该技术将视频中肉眼无法感知的微弱变化放大到容易观察的视觉效果,以及进一步挖掘出有价值的信息。文章介绍了不同的微小运动放大技术,以及他们各自的优势。在此基础上,探讨了运动放大在心率检测、人脸微表情识别、视频中声音恢复等方面的应用,并分析了他们的实际应用价值。
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- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法
- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法,针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题,首先对点云进行滤波处理;然后,通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型;其次,根据旋转角度与配准误差...
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- 文献传递
- 一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法
- 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法,包括:在初始化轮廓下,对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换;设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项;将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作...
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- 文献传递
- 泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法被引量:7
- 2017年
- 为减小离群点对点云配准精确度的影响,避免点云配准迭代计算过程中陷入局部最小值,基于鲁棒性准则函数点云配准框架提出泰勒级数准则函数鲁棒性点云配准算法.该方法分为泰勒级数准则函数的提出和配准初始值的确定2个方面.泰勒级数准则函数中,考虑各准则函数限制离群点影响来提高配准精确度的内因,对权值递减速率较合理的Cauchy准则函数进行泰勒级数展开,构造泰勒级数准则函数解决离群值问题;配准初始值的确定中,通过计算待匹配点云数据集的重心,根据重心信息确定平移向量,解决局部最小值问题.数值实验结果表明,泰勒级数准则函数配准误差较最小二乘法、Huber、Tukey和Cauchy准则函数更小,在配准精度上有了较大的提高,并且误差值稳定收敛;引入插值算法对点云数据进行处理,对后续的配准精度有一定的改善.
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- 关键词:点云配准泰勒级数准则函数离群点
- 一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法
- 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法,包括:在初始化轮廓下,对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换;设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项;将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作...
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- 文献传递
- 一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法
- 本发明公开了一种基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法,针对三维点云配准中点云尺度不一致和配准精确度的问题,提出基于几何重心和质心距离比不变性的多尺度点云配准方法:首先,对点云数据进行滤波处理,减小噪声和离群...
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- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法
- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法,针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题,首先对点云进行滤波处理;然后,通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型;其次,根据旋转角度与配准误差...
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