国家科技支撑计划(2013bah12f00)
- 作品数：6 被引量：14H指数：2
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- 相关机构：辽宁工程技术大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于AP聚类图像分块的角点检测改进方法被引量：1
- 2015年
- 将已有改进的Harris角点检测方法应用于图像拼接时,在单一尺度下检测角点会存在角点信息丢失、角点位置不准确和对噪声敏感致使检测率不高等缺点。为此,结合双边滤波和多尺度检测,提出一种Harris角点检测改进方法。采用双边滤波器代替原有的高斯低通滤波器,以增强方法的鲁棒性,引入近邻传播聚类方法将图像分块,避免因阈值问题造成角点分布不均,并将多尺度概念引入到改进方法中,判断候选角点是否为真实角点,剔除伪角点,使得角点检测更加精确。在VS2010+Open CV平台上进行实验,结果表明,与基于图像分块的多尺度Harris角点检测方法相比,该方法在去伪角点、漏检、准确度等方面取得了更好的效果,且具有更好的抗噪性。
- 刘文进张蕾孙劲光
- 关键词：双边滤波多尺度图像分块角点检测
- 近邻传播聚类优化的角点检测改进算法被引量：1
- 2016年
- 针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波(BF)角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法——近邻传播聚类算法(AP聚类算法),对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。
- 刘文进张蕾孙劲光
- 关键词：HARRIS算法双边滤波多尺度角点检测
- 基于空间网格细分的不规则场景的光线跟踪
- 2014年
- 针对不规则场景中光线跟踪算法绘制速度慢的问题,在深入学习和比较近些年的光线跟踪加速算法的基础上,提出了一种改进的网格细分的光线跟踪算法。首先,设置矩形场景包围盒,剔除对场景没有影响的外部光线,进而简化求交运算;其次,采用新方法创建空间网格,该方法可使空间单元数量和存储空间复杂度都限定在一定范围内;最后,对网格进行细分,这一步骤消除了传统空间网格算法忽略部分空白区域对加速效果产生的不良影响,极大完善了传统空间网格算法。通过实验证明,该方法能有效提高光线在空白空间的穿行速度,不仅提高了时间效率,而且减少了空间开销。
- 孙劲光刘佳桐
- 关键词：光线跟踪空间网格网格细分
- 真实感雪场景模拟被引量：3
- 2016年
- 在分析现有的降雪和积雪模拟方法的基础上,提出了一种新的粒子属性设置方式,对降雪过程的绘制速度进行了优化,并且创新性地运用阴影形成原理,模拟了风力较为稳定的条件下,建筑物背阴处的积雪情况。将降雪和积雪过程看成是两个独立的阶段,分别采用不同的方法进行模拟。降雪方面,主要是采用了粒子系统,为粒子添加了纹理样式这一属性,并运用了显示列表等优化技术,使得绘制效率得到了显著提高;积雪方面,引入噪声技术,并结合多级粒子系统,再现了现实生活中背阴处无积雪的情况。实验表明,模拟方法效果逼真,实时性良好,适合应用于需要进行实时渲染的虚拟环境。
- 孙劲光侯加利
- 关键词：粒子系统降雪
- 基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法被引量：9
- 2013年
- 受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78.8%,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68.4%,增加了约9%的精度。
- 孙劲光马志芳孟祥福
- 关键词：文本挖掘情感分类云模型文本特征提取
- 新型烟花模拟方法
- 2016年
- 在分析现有的烟花模拟方法的基础上,引入渲染到纹理技术。以多次绘制屏幕纹理的方式,渲染烟花运动过程中产生的尾焰,结合粒子系统方法,使得烟花的模拟速度得到了有效提升;用该方法以及曲线数学模型模拟出了树形、海豚形状的新型烟花。实验结果证明,该方法在模拟烟花数量较多的情况下,较传统方法能够体现出更好的实时性。
- 孙劲光侯加利
- 关键词：粒子系统实时性
