导读:本文包含了薄板样条论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:薄板,刚性,汉字,矩形,图像,插值,柔性。
薄板样条论文文献综述
王勇,章定国,范纪华,黎亮[1](2019)在《基于B样条插值法的柔性矩形薄板的动力学分析》一文中研究指出采用B样条插值方法研究柔性矩形薄板的动力学特性。考虑薄板的面外变形、面内变形以及面外变形引起的面内变形,利用B样条插值方法对柔性薄板的变形场进行离散,以拉格朗日方程为基础推导出作大范围运动柔性薄板的动力学方程,并运用MATLAB软件对薄板动力学仿真问题进行编程。通过动力学仿真,对比分析了B样条插值法、假设模态法以及有限元法的仿真结果,验证了B样条插值方法的正确性,并表明B样条插值法在处理柔性薄板的大变形问题的计算精度上具有优良性能和推广潜力。(本文来源于《振动工程学报》期刊2019年05期)
陈佳瑜,况立群,庞敏,韩燮[2](2019)在《基于轮廓线与薄板样条的叁维自动化建模方法》一文中研究指出为了提高既有模型的利用率,同时摆脱现有叁维模型复用技术中对人工选取控制点的依赖,提出了一种基于轮廓线与薄板样条的叁维自动化建模方法。该方法以单幅图像为驱动,首先检索到与图像相似的叁维模型并进行投影;然后提取输入的图片和投影图的轮廓,利用轮廓长度比例对应关系把两个轮廓对应起来;其次进行坐标归一化,在模型上找到最终控制点;最后构造网格表面的能量方程,对模型进行薄板样条变形,实现图像上物体的叁维重建。通过在SHREC12和普林斯顿的叁维模型数据集上进行实验验证,结果表明,图像轮廓能很好地指导模型实现变形,变形算法时间复杂度更小,同时在重建过程中大幅减少了用户交互操作。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年04期)
孙康[3](2019)在《基于薄板样条函数的图像拼接算法研究》一文中研究指出图像拼接是对两幅或多幅存在重迭区域的图像进行拼接的技术,也是计算机视觉领域中图像处理相关的一项关键技术。图像拼接对于生成高分辨率全景图像以及视频至关重要。近几年,随着一些优秀的图像拼接技术被提出,相关问题又逐渐成为计算机图形图像处理领域中的热点。图像拼接最直接的效果就是增加图像的视野,而为了获取大视野图像目前比较可行的方案有两种,一种是采用广角镜头进行拍摄,另一种就是采用普通视角的镜头多次拍摄后进行图像拼接。尽管广角镜头可以一次性拍摄得到大视野图像,但昂贵的设备价格导致其只能用在特定的场合。而图像拼接的局限在于拼接效果与计算速度。本文将图像拼接过程分为两个部分,即配准与融合,分别介绍了相关步骤的常用算法,并针对图像的对齐过程进行了细致的研究。为了对齐具有视差容限的图像,近年来研究者们提出了一些优秀的图像拼接技术。其中一种方法是基于薄板样条函数(Thin-Plate Splines,TPS)的弹性局部配准算法(Elastic Local Alignment,ELA),该算法在保证对齐精度的前提下大大提高了图像拼接的速度。然而,在某些视差较大的情况下,该算法很容易在重迭区域的边缘产生可见的失真,使结果看起来不自然。本文的主要工作如下:(1)研究了图像拼接问题目前国际现状,重点分析了当前最佳拼接效果的代表方法弹性局部配准算法。(2)结合基于薄板样条函数的图像对齐算法,提出了一种基于变形函数的权重优化算法。该算法有效地减轻了拼接图像重迭区域附近的图像失真现象,进一步提高了拼接图像的视觉效果。(3)针对当前图像分辨率越来越高的实际情况,提出了一种自适应稀疏匹配特征点加速图像拼接的算法。该算法在提高图像拼接速度的同时保证了拼接图像的对齐精度。在实验中,对800万像素的图像进行拼接,图像变形对齐环节耗时由原来的20秒缩短到了3秒。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-04-01)
王亚蒙[4](2019)在《基于风格迁移与薄板样条变形的扩充汉字样本库的算法研究》一文中研究指出随着人工智能的快速发展,汉字识别在信息录入与分析、办公室自动化等方面发挥了重要的作用。然而由于自然环境下采集的汉字样本具有复杂的光线纹理和不同程度的变形扭曲,所以使得自然环境下的汉字识别研究面临了巨大的挑战。现阶段通常采用的汉字识别方法是基于深度学习来实现的,而基于深度学习的方法在进行网络训练时需要提供丰富的汉字样本库。由于现有的汉字样本库存在样本数量少和样本单一的问题,如果采用现有的汉字样本库进行网络,就会出现过拟合的情况,同时训练出来的网络模型也难以在实际场景中得到有效的应用。由此可见,建立一个大规模并且具有代表性的汉字样本库是开展自然环境下汉字识别研究的前提与基础。由于采用的传统方法(例如扫描、拍照等手段)采集汉字样本,在人力物力以及时间成本上都面临着极大的开销,而且在汉字样本标定时的效率也十分低下。因此,本文提出了基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的算法自动生成汉字样本。本文结合汉字识别的应用场景,重点对扩充光线样本的方法和扩充变形样本的方法进行了研究学习,最终提出了一种基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的算法。本文完成的主要工作如下:1.针对自然环境中汉字识别受光照影响的问题,提出了通过扩充具有真实感光照纹理的汉字样本的方法,来减少光照产生的影响。本文结合汉字识别的应用场景,对扩充具有光照样本的方法还进行了研究,提出了采用图像风格迁移的方法生成具有不同光照纹理的汉字样本图像。图像风格迁移的方法是基于卷积神经网络实现的,首先,提取内容图像(汉字原图像)和风格图像(光照纹理图像)的特征向量,并计算它们的激活块;其次,对于每一个内容块计算最匹配的风格块;再次,将每个内容块与其最匹配的风格块交换;最后,重建完整的内容块得到风格化的图像结果,从而达到生成具有真实感光照纹理的汉字样本的目的。2.针对自然环境中汉字识别受图像扭曲变形影响的问题,提出了通过扩充具有不同程度扭曲变形的汉字样本的方法,来减少扭曲变形的影响。本文结合汉字识别的应用场景,对扩充具有不同程度扭曲变形的汉字样本方法进行了研究,提出了采用薄板样条变形的插值算法来生成具有扭曲变形的汉字样本图像。首先,在原图像和目标图像中采用SIFT特征匹配,得到两张图像匹配的N对特征点坐标;然后,通过薄板样条变形将原图像的N个坐标点形变到目标图像中对应位置,同时给出整个空间来实现汉字图像的形变;最后,达到生成不同程度变形和扭曲的汉字样本的目的。3.针对自然环境下汉字识别受光照和扭曲变形影响的问题,提出了通过扩充自然环境下的汉字样本的方法。本文结合汉字识别的应用场景,提出了基于风格迁移与薄板样条变形的算法,来生成更为丰富的、能够模拟自然环境下(光照、纹理、倾斜、扭曲变形)采集的具有真实纹理的汉字样本库。由于在采集汉字样本时光照阴影会随着拍摄角度的变化而变化,因此本文提出的扩充汉字样本的方法是先合成汉字纹理图像,再对汉字纹理图像变形,最终得到既具有真实感纹理又具有不同程度变形的汉字样本。采用上述算法模拟生成自然环境下的汉字图像,从而新建一个具有代表性的汉字数据集。4.采用相机采集自然环境下的汉字图像,建立一个小类别的汉字样本库。同时,采用上述算法模拟生成一个同样类别的汉字样本库,然后通过LeNet网络训练两个新建立的数据集。实验结果表明,本文提出的基于风格迁移与薄板样条的扩充汉字样本库的方法是可行的。不仅解决了自然环境下汉字样本不足的问题,同时还减少了光照和变形对自然环境下汉字识别效果的影响。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2019-01-01)
王亚,南晓晓[5](2018)在《薄板样条配准及插值GPU实现》一文中研究指出针对叁维图像的形变及插值耗时问题,本文提出在CPU+GPU异构平台上实现叁维图像的薄板样条(TPS)形变及叁线性插值。实验证明:在GPU上并行实现薄板样条(TPS)形变和叁线性插值,能够有效的提高算法的运行效率。(本文来源于《科技经济市场》期刊2018年06期)
关少亚,孟偲,万元宇,贾佳,王田苗[6](2018)在《基于薄板样条函数的电磁定位系统位姿校正方法》一文中研究指出电磁定位系统(EM)凭借其精度高、反应灵活、操作简便、价格便宜以及无遮挡效应等优点,被广泛应用于各种需要进行跟踪定位的领域。在介入手术中,EM可以很好地解决因人体组织对介入器械的遮挡而无法进行精确光学定位的问题,能够对介入器械的位姿进行精确定位。但EM是通过电磁感应原理对介入器械进行跟踪定位,因此手术环境中存在的铁磁性物质产生的干扰磁场会导致EM的磁场产生畸变,从而影响其定位精度。对EM的定位原理进行了分析,通过分析EM受干扰前后传感器在相同位置的位姿变化,提出一种基于薄板样条函数的电磁定位系统校正方法,对EM受干扰后的位姿进行校正,并通过实验验证该方法的有效性。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2018年11期)
杜雪莹,龚伦,刘兆邦,章程,刘含秋[7](2019)在《基于自适应薄板样条全变分的肺CT/PET图像配准》一文中研究指出全变分正则项虽然能够在具有滑移运动的肺等胸腹部器官图像配准时校正边界不连续位移场,但仍然无法保留图像的局部特征,损失配准精度。针对肺图像CT单模配准和CT/PET双模配准,通过像素点空间位置权重将薄板样条能量算子与全变分算子进行空间加权建立自适应薄板样条全变分正则项。然后,将正则项与CRMI相似性测度以及L-BFGS优化方法结合建立非刚性配准算法。通过DIR-Lab 4D-CT公共数据集和CT/PET临床数据集上的实验结果表明,提出的方法能够在保证边界不连续运动的同时保证图像内部的平滑性,具有更高的配准精度。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年03期)
商志刚,马晓川,王俊斌[8](2018)在《基于薄板样条插值法的MEMS陀螺仪温度补偿模型辨识》一文中研究指出MEMS陀螺仪以其优异的性能及廉价的成本,被广泛地应用于水下航行器中;然而传感器的温度变化严重影响测量精度,因此,对其温度补偿模型准确辨识具有重要意义。本文利用基于可持续激励准则的快速标定算法获取标定参数,然后利用薄板样条插值方法建立MEMS陀螺仪温度补偿模型,并将该方法辨识结果与多项式拟合算法的辨识结果进行对比,实验验证,利用本文所提出算法辨识得到的传感器温度补偿模型,有效改善了MEMS陀螺仪测进精度。(本文来源于《声学学报》期刊2018年03期)
唐逸之,罗闪,冉清,康鋆鹏,冯结青[9](2017)在《基于多薄板样条的多视角非刚性配准算法》一文中研究指出为解决多视角配准中带有低频非刚性形变的深度数据容易产生累积误差、重迭区域未对齐等问题,提出一种基于多薄板样条的多视角非刚性配准算法.首先通过局部迭代最近点刚性配准算法得到重迭视角深度数据之间的对应点;然后基于多薄板样条的全局优化能量公式为每个视角求解一个薄板样条变换,使所有对应点之间距离的平方和最小;最后将优化后的薄板样条变换应用于每个视角的深度数据.通过在优化模型中引入初始点位置约束,该算法能使配准后的数据尽可能保持初始形状.为了加快求解速度,迭代地求解每个薄板样条变换,并且在优化过程中增量式地引入径向基函数.实验室结果表明,文中算法有较高的精度和效率,能够有效地减少累积误差并且提升重迭区域的对齐效果.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2017年12期)
王勇[10](2017)在《基于B样条插值法的柔性矩形薄板刚柔耦合动力学分析》一文中研究指出寻找高效率、高精度的柔性体变形场离散方法一直是多体系统动力学领域亟待解决的问题。目前假设模态法和有限元法两种离散方法应用很广泛。假设模态法优点是计算效率高,然而它的局限性在于对于复杂的柔性体结构很难求出振型函数。有限元法的缺点是对于复杂问题的分析计算耗费资源巨大。因此,对于多体系统动力学问题我们仍需要关注和探索新的变形场离散方法。本文研究了刚柔耦合多体系统动力学的位移场离散方法,目的是为了进一步拓展柔性多体系统动力学的变形场理论。本文的内容有:1.采用B样条插值方法描述柔性矩形薄板的位移场,以Lagrange方程为基础推导旋转柔性矩形薄板的耦合动力学方程,并运用MATLAB软件对薄板动力学仿真问题进行编程。进行动力学仿真,对比分析B样条插值法、假设模态法以及有限元法的仿真结果,验证B样条插值法的有效性。通过改变薄板弹性模量采用同样方法研究薄板横向变形较大时B样条插值法的计算精度。2.分析柔性薄板作大范围平动时基点加速度在连体坐标系下分量对薄板动力学行为的影响。采用B样条插值法研究简支薄板动力学特性。通过改变薄板弹性模量采用同样方法研究薄板横向变形较大时B样条插值法的计算精度。3.对薄板动力学频率特性进行分析和研究。采用B样条插值方法求得柔性薄板自由振动前四阶固有频率,分析固有频率变化规律。再将一定角速度范围内运用B样条插值方法、假设模态法以及有限元法计算得到的柔性薄板第一阶固有频率进行比较,探究B样条插值方法在柔性薄板频率计算问题上的可推广性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-12-01)
薄板样条论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
为了提高既有模型的利用率,同时摆脱现有叁维模型复用技术中对人工选取控制点的依赖,提出了一种基于轮廓线与薄板样条的叁维自动化建模方法。该方法以单幅图像为驱动,首先检索到与图像相似的叁维模型并进行投影;然后提取输入的图片和投影图的轮廓,利用轮廓长度比例对应关系把两个轮廓对应起来;其次进行坐标归一化,在模型上找到最终控制点;最后构造网格表面的能量方程,对模型进行薄板样条变形,实现图像上物体的叁维重建。通过在SHREC12和普林斯顿的叁维模型数据集上进行实验验证,结果表明,图像轮廓能很好地指导模型实现变形,变形算法时间复杂度更小,同时在重建过程中大幅减少了用户交互操作。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
薄板样条论文参考文献
[1].王勇,章定国,范纪华,黎亮.基于B样条插值法的柔性矩形薄板的动力学分析[J].振动工程学报.2019
[2].陈佳瑜,况立群,庞敏,韩燮.基于轮廓线与薄板样条的叁维自动化建模方法[J].计算机仿真.2019
[3].孙康.基于薄板样条函数的图像拼接算法研究[D].兰州大学.2019
[4].王亚蒙.基于风格迁移与薄板样条变形的扩充汉字样本库的算法研究[D].浙江工业大学.2019
[5].王亚,南晓晓.薄板样条配准及插值GPU实现[J].科技经济市场.2018
[6].关少亚,孟偲,万元宇,贾佳,王田苗.基于薄板样条函数的电磁定位系统位姿校正方法[J].北京航空航天大学学报.2018
[7].杜雪莹,龚伦,刘兆邦,章程,刘含秋.基于自适应薄板样条全变分的肺CT/PET图像配准[J].计算机工程与应用.2019
[8].商志刚,马晓川,王俊斌.基于薄板样条插值法的MEMS陀螺仪温度补偿模型辨识[J].声学学报.2018
[9].唐逸之,罗闪,冉清,康鋆鹏,冯结青.基于多薄板样条的多视角非刚性配准算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2017
[10].王勇.基于B样条插值法的柔性矩形薄板刚柔耦合动力学分析[D].南京理工大学.2017