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西北农林科技大学
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找到 5 条结果
摘要:针对传统的混合表面形状恢复算法存在较大误差的问题,提出一种透视投影下从单幅图像混合表面明暗信息恢复形状的新算法.采用Phong反射模型来描述物体表面反射特性,假设光源处于相机的光心处,建立透视投影下的图像辐照度方程.然后由辐照度方程构造包含物体深度信息的Hamilton-Jacobi偏微分方程,引入局部高阶LLF通量分裂格式和五阶WENO格式逼近微分方程的粘性解,最终得到物体表面三维形状.实验结果表明,与传统算法相比,新算法的恢复高度的最大误差和平均误差均显著降低....
摘要:从多角度拍摄同一物体所得不同视角图像中的关键点的匹配对图像三维重建至关重要.为了得到精准的角点匹配对,提出了基于图像尖锐度角点匹配的新算法.该算法分为3个步骤:第1,为最大限度避免噪声的干扰,使用Canny算子先检测图像,进而使用8邻域轮廓追踪算法追踪边缘点得到边缘轮廓线.第2,计算轮廓线的尖锐度获取图像中的关键角点.第3,先粗匹配利用零均值归一化互相关法建立不同图像角点间一对多的关系,再进行精匹配采用优化后减少迭代次数的松弛迭代法得到一对一匹配点对.实验表明,该算法能够在提高运行效率的同时提高角点匹配的精准度,最终得到角点精匹配对....
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用“合并访问”、“多级规约求和”、“负载均衡”和“指令优化”等策略优化并行算法.实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率....
摘要:为解决嵌入式平台上形状特征提取算法运算量大、耗时长,实时性不高的问题,提出一种基于嵌入式GPU架构的并行形状特征提取算法,并采用指令级优化、数据传输优化、访存优化等多种优化策略进行优化;设计串、并行算法的对比分析试验,并行算法相对于串行算法,最高加速比为596倍,试验结果表明,基于GPU并行优化形状特征提取算法在保证特征提取有效性的前提下,极大的提高算法的运行速度,进而能够提高整个模式识别过程的实时性....
[硕士论文] 邢彩燕
软件工程 西北农林科技大学 2018(学位年度)
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