【摘 要】
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为了保证森林场景可视化时的真实感,同时保持动态森林场景生成时间的恒定性,提出一种多风格融合的复杂森林场景自适应可视化方法。利用基于视距的模型分布函数来控制树木模型的分布比例,从而建立多风格融合的森林可视化模型;在此基础上,根据复杂森林场景中树木生长模型的计算时间、3维树木绘制时间的估算结果,以及树木的视觉重要性,确定生成森林场景的最佳方案。该方法能够使复杂动态森林场景的生成时间保持较好的稳定性,并
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为了保证森林场景可视化时的真实感,同时保持动态森林场景生成时间的恒定性,提出一种多风格融合的复杂森林场景自适应可视化方法。利用基于视距的模型分布函数来控制树木模型的分布比例,从而建立多风格融合的森林可视化模型;在此基础上,根据复杂森林场景中树木生长模型的计算时间、3维树木绘制时间的估算结果,以及树木的视觉重要性,确定生成森林场景的最佳方案。该方法能够使复杂动态森林场景的生成时间保持较好的稳定性,并且在可视化过程中根据仿真效果动态调整绘制策略。为了验证该方法的有效性和实用性,将本文方法在动态生长的森林
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近年来,考虑到基于偏微分方程的图像处理具有更强的局部自适应特性和高度的灵活性,因此该方法成为继小波图像处理之后新的研究热点。在对热扩散模型和TV(total variation)模型分析的基础上,针对这两个模型在图像平滑区域及边缘或纹理区域扩散所表现出的不同特性和优势,提出一种基于图像局部特性的自适应混合图像放大模型。该模型以双线性插值后的放大图像为初始值,根据像素点梯度特性在平滑区域和边缘或纹理
GPU(图形处理单元)可以快速有效地处理海量数据,因此在近些年成为图形图像数据处理领域的研究热点。针对现有GPU渲染中处理含有大量相同或相似模型场景时存在资源利用率低下和带宽消耗过大的问题,在原有GPU渲染架构的基础上提出了一种基于CUDA(统一计算设备架构)的加速渲染方法。根据现有的GPU渲染模式构建对应的模型,通过模型找出其不足,从而引申出常量内存的概念;然后分析常量内存的特性以及对渲染产生的
本文主要针对后进生的转化,简单提出几点方法:竞赛法、表扬法、有爱心、尊重学生、肯定学生等,以供参考。
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最大流模型是图像分割领域强有力的工具。近年来,一种基于连续的最大流模型被提出并有效应用于图像分割。然而,该模型的空间流约束变量为全局常数,未与图像的结构特征相联系。同时,源和汇的初始值计算量大,模型的数值实现效率不甚理想。针对这些问题,结合图像的结构、统计特征和预处理算法(包括分片常数算法和最大类间方差—直方图算法),给出了连续最大流图像分割模型及算法。实验结果验证了本文算法的有效性,能够提高分割
针对目前基于飞行时间(TOF)原理的3维相机实现物体完整表面的3维点云重建过程中,多视角散乱点云配准精度低的问题,提出一种优化配准方法。该方法通过构建一个目标功能函数,并结合相邻点云的转换矩阵对该目标函数进行最小化求解,直接获取任意位置的点云到基准点云所处坐标系的绝对转换矩阵,避免了对连续点云之间的配准而引起误差的累加。对不同的物体进行实验,实验结果表明,该方法在保证点云配准速度的同时,提高了多视
受对象性测度和视觉显著度的启发,提出一种适用于单目图像2D转3D的对象窗深度中心环绕分布假设,给出融合对象性测度和视觉显著度的单目图像深度估计算法。首先计算图像的视觉显著度并将其映射成深度;其次在图像上随机采样若干个窗,并计算这些窗的对象性测度;再次,定义一个能量函数用于度量深度和对象性测度对彼此的影响程度,并通过迭代优化的方法改进深度和对象性测度的估计结果;最后,根据深度信息进行3D视频合成。实
针对目前词袋(BoF)特征压缩算法忽略编码矢量之间空间关系的问题,本文给出了压缩算法与金字塔模型相配合的图像分类步骤。同时以多个公开图像数据集为实验对象,对典型词袋特征压缩算法的性能进行比较性研究报道。实验结果表明,压缩算法对于视觉单词数目以及编码方法具有良好的鲁棒性;其中基于子空间方法的压缩算法在高层图像特征空间中的分类性能最优,在多个图像数据集上的分类性能最优,时间开销最小。
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生态学作为一门迅速发展的学科，已经渗透到许多领域，成为涉及自然科学和社会科学的重要学科。本文结合生态学的学科特点，从生态学课程内容的设置、强化实践教学、完善评价体系等
随着大学生就业压力的居高不下，大学生就业指导工作愈发受到重视。但是新形势下大学生就业指导工作依然存在若干问题，并亟待解决。本人研究了大学生就业新形势、就业指导工作现