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LATE水平集图像分割模型的矩形窄带法被引量：1: 2019年; 窄带法是水平集图像分割的一种常见的加速方法.传统窄带仍然存在冗余的计算区域;传统窄带法与LATE (Local Approximation of Taylor Expansion)水平集模型结合时,图像分割效率反而可能下降.针对这些问题,本文提出了一种基于LATE水平集图像分割模型的矩形窄带法.在每次LATE水平集迭代之前,对水平集做如下窄带处理.首先找出水平集的所有过零点;然后对过零点做活动约束,剔除不活动的过零点,有效缩小窄带范围;再对活动约束的过零点生成矩形窄带;对重叠的矩形窄带进行合并优化,使得矩形窄带总面积尽可能小.最后,在矩形窄带范围内求解水平集微分方程,更新水平集,完成本次迭代.在水平集演化的不同阶段,对传统窄带法的窄带面积与本文矩形窄带面积进行了比较.随着迭代次数增加,矩形窄带面积与传统窄带法的窄带面积之比逐渐减小到0,说明矩形窄带法有效地减少了冗余计算量.针对不同程度的灰度不均匀图像,本文方法与LATE方法、结合LATE模型的直接窄带法、以及结合LATE模型的DTM窄带法进行了比较.直接窄带法和DTM窄带法的分割速度反而慢于LATE方法.对灰度严重不均匀的图像,直接窄带法和DTM窄带法的分割质量受到了较大影响.本文方法在保持较好分割效果的条件下,分割速度快于LATE方法.本文的矩形窄带方法有效地降低了算法复杂度,提高了图像分割效率.; 曾笑云杨晟院潘园园刘洋左国才; 关键词：灰度不均匀

高次有限元方程的一种并行预条件子: 2008年; 偏微分方程(PDEs)是大规模科学工程计算与数值仿真中的基本数学模型,有限元方法是数值求解偏微分方程的一类重要的离散化方法,高次有限元又是其中的一类常用有限元。针对一类基本的PDE模型(Poission方程)的高次有限元方程,设计了一种基于辅助变分问题的并行预条件子,并从理论上严格证明了该预条件子的条件数的一致有界性,数值实验验证了理论结果的正确性及相应预条件共轭梯度(PCG)法的高效性和鲁棒性。; 杨晟院肖映雄舒适钟柳强; 关键词：预条件子

一种国画真伪鉴别方法及系统: 本发明涉及一种国画真伪鉴别方法及系统，涉及国画真伪鉴别领域。该方法包括：采集国画真迹的多个预设区域的宣纸纸纹特征；采集待鉴定画作上多个与所述预测区域相同位置的宣纸纸纹特征；通过灰度值比对算法对各所述国画真迹的预设区域与所...; 邹娟王求真杨晟院尹涛汪国强尹智斌黄家文刘洋; 文献传递

基于Essentially Non-Oscillatory方法的双正交小波变换图像压缩研究: 对于包含许多剧烈跳跃的图像，由标准的小波变换产生的粗尺度小波系数进行重构，效果不理想，尤其在图像的剧烈跳跃处会产生Gibbs’现象。为消除这种现象，我们采用双正交小波变换结合Essentially Non-Oscilla...; 杨晟院; 关键词：滤波器图像压缩延拓; 文献传递

一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法及系统: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法及系统，包括：构建药物关系网；结合药物关系网和二维多目标进化算法生成初始筛选集合；对筛选集合中的个体进行交叉变异，更新筛选集合，记录当前更新次数；根据两个目标优化函数计...; 邹娟付刘伟向懿林琦安晨杨晟院郑金华; 文献传递

基于数据相关性的STL曲面网格快速重建算法被引量：8: 2009年; 通过分析大量STL文件中的三角形单元数据,发现文件中顺序相邻的2个独立的三角形网格单元至少共一个顶点的概率大约是0.84～0.99,共2个顶点的概率大约是0.67～0.75,表明相邻网格单元数据存在强相关性以及大量的冗余信息.利用这种数据相关性,从概率的角度给出了一条检查冗余点的有效途径,进而得到一种快速的STL三角形曲面网格重建算法.新的曲面网格数据文件存储容量为原来的25%左右,有效地去除了冗余数据.实验结果表明了该算法的高效性及鲁棒性.; 杨晟院舒适; 关键词：STL文件三角形网格网格重建数据相关性

一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法及系统: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法及系统，包括：构建药物关系网；结合药物关系网和二维多目标进化算法生成初始筛选集合；对筛选集合中的个体进行交叉变异，更新筛选集合，记录当前更新次数；根据两个目标优化函数计...; 邹娟付刘伟向懿林琦安晨杨晟院郑金华; 文献传递

C语言教学中关于自加运算符理解的误区被引量：1: 2013年; C语言教学过程中普遍存在一个对C语言中自加运算符的错误认识,根据C99规范对该错误进行详细分析,指出后缀加运算符与前缀加运算符的本质区别,解释C语言中令人颇难理解的一个特性。; 刘新杨晟院; 关键词：C语言

基于GPN径向基神经网络的边缘检测方法被引量：1: 2020年; 在基于神经网络的边缘检测模型中,大部分模型的检测效率不高,检测效果也有待提升.本文受人眼视觉系统特性的启发,提出了一种新的基于GPN(Gaussian Positive-Negative)径向基神经网络的边缘检测方法.首先,本文构造了一种新型的基于GPN径向基神经网络,将图像中经高斯滤波预处理后的每个像素点作为GPN径向基神经网络的中心点,并将其输入神经网络;然后,在每层之间使用卷积神经网络的部分特性进行处理,经过扩展层和隐层计算后输出结果;最后根据输出结果利用轮廓跟踪的方法将边缘提取出来.本文在检测效果以及效率这2个方面进行了相应的数值实验.针对合成图像以及部分灰度不均匀图像,相较于脉冲耦合神经网络模型、遗传神经网络模型以及卷积神经网络模型,本文模型在效率上得到了提升,且边缘的连通性更好.实验结果表明,本文提出的基于GPN径向基神经网络的边缘检测方法是一种新的、有效的边缘检测方法,比传统的神经网络边缘检测方法效率更高,且在检测效果上也有所提升.; 刘洋杨晟院钟雅瑾; 关键词：径向基神经网络卷积神经网络边缘检测人眼视觉系统

基于STL文件的三角形表面网格的特征线提取被引量：16: 2008年; 特征线的提取是表面网格优化的关键技术之一。本文的主要目的是从CAD下的STL(Stereolithography)文件中提取3D表面网格的特征线。通过对二面角进行统计分析,给出了一种自适应获取特征线阀值的方法,并结合周长比值法有效地提取3D表面网格的特征线。实验表明这些特征线能很好地保持3D表面的轮廓。; 杨晟院舒适朱少茗; 关键词：STL文件特征线二面角

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