导读:本文包含了边特征论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:曲面重建,棱边重建,点云扩展
边特征论文文献综述
汪思腾,孙殿柱,李延瑞,沈江华,林伟[1]（2019）在《棱边特征曲面拓扑逼近重建算法》一文中研究指出针对含有棱边特征的曲面模型难以正确重建这一问题,提出一种基于网格曲面延拓求交重建棱边特征区域的算法.首先对点云进行邻域高斯映射聚类分析,剔除棱边特征点,对剩余点云以种子点增长算法实现平坦连通区域的分割;然后将增益优化后的边界样点邻域点集作为曲面局部样本,采用叁次Bézier曲线延伸方向为制导对点云进行扩展,提高曲面延拓区域的光滑性;最后对延拓后的平坦区域重建结果进行求交,采用曲面裁剪的方法重建棱边特征.以斯坦福大学提供的采样点云作为曲面重建数据,实验结果表明,在重建含有棱边特征曲面的过程中,该算法可有效地避免孔洞与棱边凹痕等错误的出现,且对非均匀采样数据具有良好的适应性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年06期）
史宝珠[2]（2019）在《基于角边特征的非规则文物碎片自动拼接算法》一文中研究指出随社会经济的蓬勃高速发展,近年来我国文物收藏一直在持续升温。与此同时与文物收藏相关的技术如文物修复技术也在持续高速发展。利用信息技术加速文物修复工作,降低文物修复的成本是当前文物收藏热背景下的文物修复技术发展的主要方向。而利用信息技术进行文物修复离不开图像数据的获取与处理。因此如何进一步提升图像数据的获取与处理能力,使其更好的适应人们的生产生活需求,是业界和科研机构的努力方向,也是收藏热催生的文物修复技术发展的迫切需要。本文针对人工复原文物碎片存在的尝试次数多、拼接速度慢、复原准确性与完成度低的问题,提出了一种依据碎片的角度与边长特征,进行文物碎片自动拼接复原的算法。本文主要研究内容如下:1.针对图像数据获取不准确、遗漏等问题,提出了图像预处理优化方法和信息链检索方法。对于要处理的碎片图像,在前期获取图像信息时往往是以亮的为图像信息暗的为背景信息。为了减少外界因素对于信息提取的影响,本文采用全局阈值分割法进行图像信息提取;为了减少细小碎片数据信息的影响,本文采用强化、开集、加厚的图像处理技术进行图像信息细化;为了后期图像数据处理更加简便,本文运用类边界跟踪法和链码Freeman方法进行图像特征信息提取。通过以上图像预处理优化技术的使用,使得图像特征信息提取更加精确、高效。2.针对碎片图像拼接过程中拼接效率低、准确度不高的问题,本文提出了基于角度和边长特征的拼接方法以及震荡函数误差弥补方法。首先根据角度值进行粗匹配,再根据边长值进行细匹配,最后依据凹凸函数进行遗漏弥补,依据震荡函数进行缝隙弥补。通过与特征点、近似多边形拟合、角序列匹配等碎片自动拼接算法相比,本文所提算法的拼接准确率、拼接完成度与拼接耗时至少提高了 10%。通过多次对比实验与算法改善,证明本文算法在文物碎片拼接过程中不但解决了拼接准确率问题,而且还减少了繁琐的计算过程,使得拼接效率大大提高。该算法不仅可以用于二维纸质文物碎片的拼接,还可以用于叁维立体文物碎片的拼接。该算法能够广泛的应用于刑侦、文物复原等领域,能有效、快速地解决非规则碎片拼接相关问题。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2019-06-01）
史宝珠,李美安[3]（2019）在《基于角边特征的纸质碎片自动拼接复原算法》一文中研究指出针对人工复原纸质文物碎片存在尝试次数多、拼接速度慢、复原准确性与完成度低等问题,提出一种依据碎片角度与边长特征进行纸质文物碎片自动拼接复原的算法。首先,将碎片图像进行预处理并根据碎片的角度值进行粗匹配,得到角度值相等的碎片图像;然后,在粗匹配的基础上,利用碎片的角边长进行细匹配减少重迭情况,得到碎片图像的基本匹配结果;最后,利用凹凸函数对方向相对的碎片图像情况进行遗漏弥补,并运用震荡函数对最终匹配图像进行缝隙弥补得到完整拼接结果。理论分析和碎片拼接仿真实验结果表明,与特征点、近似多边形拟合、角序列匹配等碎片自动拼接算法相比,所提算法的拼接准确率、拼接完成度与拼接耗时分别至少提高了12个百分点、11个百分点与10个百分点。所提基于角边特征的碎片拼接算法减少了繁琐的图像计算步骤,精确了碎片匹配结果,使得在实际文物修复等工程中能够实现非规则碎片高效、高精准的匹配。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年02期）
王晶,刘朗,李澄,项腾飞,郑顺丽[4]（2017）在《绿色植被红边特征的研究（英文）》一文中研究指出通过系统分析绿色植被在紫外可见波段光谱的产生机理,得出绿峰和红边是由叶绿素产生的。从叶绿素的结构上看,它属于卟啉类化合物,为了进一步探究红边产生的机理,合成了四苯基卟啉、四(4-甲氧基苯基)卟啉、四(4-磺酸钠苯基)卟啉、四吡啶基卟啉、四甲基卟啉、四(4-甲氧基苯基)卟啉合锌和四(4-甲氧基苯基)卟啉合铜,并采用紫外可见光谱、红外及核磁进行表征。通过对其紫外可见光谱的系统分析,提出"红边"不仅限于叶绿素,而是卟啉类化合物特有的光谱特征,红边是由卟啉环a2u(π)-eg(π*)跃迁产生的Q带所致。其位置不仅与卟啉的浓度相关,与卟啉化合物外侧取代基类型也有关系,金属卟啉对红边的位置影响较大。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2017年12期）
曾少锋,李玉鉴,刘兆英[5]（2017）在《基于边特征的学习完全图匹配模型》一文中研究指出传统的线性学习图匹配模型具有易于训练和能够求解最优匹配的优点,但是没有考虑图的结构信息,从而限制了其匹配精度.为克服这一缺点,提出一种新的线性学习图匹配模型——基于边特征的学习完全图匹配模型(ELC-GM),其中,边特征由边上采样点的特征描述,而采样点的特征是通过一种包含旋转不变因子的形状上下文特征描述的.ELC-GM先对模型进行有监督的训练,再用Kuhn-Munkres算法求解边匹配,进而用Hungarian解码算法将边匹配转换为点匹配.实验结果表明,ELC-GM的训练效果稳定,匹配精度即使在形变和噪声条件下也能得到一定提升.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2017年02期）
林祥国,宁晓刚[6]（2017）在《融合直角点和直角边特征的高分辨率遥感影像居民点提取方法》一文中研究指出提出了一种融合直角点和直角边两种特征的高分辨率遥感影像居民点提取方法:首先,分别检测高分辨率遥感影像的角点和直线段,通过两种特征交叉验证确定直角点和直角边,并对二者进行栅格化;然后,基于局部直角点和直角边点的密度和距离特征生成居民点指数图像;最后,通过指数图像二值化、栅格转矢量、剔除小图斑等操作确定居民点多边形。使用3景影像进行了试验。试验结果表明,本文方法提高了居民点提取精度,其正确率、完整率、质量等3个指标的平均值比已有方法的相关值分别高6.76%、10.12%、12.14%。(本文来源于《测绘学报》期刊2017年01期）
秦占飞,常庆瑞,申健,于洋,刘佳岐[7]（2016）在《引黄灌区水稻红边特征及SPAD高光谱预测模型》一文中研究指出叶绿素含量是评估水稻长势和产量的重要参数。为了实现快速而准确的叶绿素含量估测,以宁夏引黄灌区宁粳43号水稻为试验对象,通过不同的氮素水平试验,测定了水稻在拔节期、抽穗期和乳熟期的冠层高光谱反射率和叶片绿色度土壤、作物分析仪器开发(soil and plant analyzer development,SPAD)值,分析了水稻不同时期冠层光谱的红边变化特征,并建立了SPAD的估测模型。结果表明,水稻叶片SPAD值随供氮水平的增加而增加,随生育期的变化表现为至抽穗期达到最高,而后逐渐降低。冠层光谱反射率随供氮水平的提高在可见光波段降低,在近红外波段增加。冠层光谱的红边位置、红边幅值和红边面积从拔节期到抽穗期呈现出"红移",至乳熟期呈"蓝移"现象,叁个红边参数均随氮素水平的提高而增加。水稻拔节期是以红边面积为变量建立的模型对SPAD预测能力较好,而抽穗期和乳熟期则是以红边位置为参数建立的模型精度较高,与南方稻田叶绿素估算模型有所差异。利用高光谱技术对水稻SPAD值进行定量反演,可为西北地区水稻长势遥感监测提供理论依据。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2016年09期）
赵佳佳,冯美臣,杨武德,李广信,王超[8]（2015）在《倒伏胁迫下冬小麦冠层光谱及红边特征》一文中研究指出倒伏已成为影响小麦减产的主要因素之一,实时监测倒伏胁迫对小麦生长具有重要意义。通过人工模拟不同倒伏级别处理,利用光谱观测数据,分析了倒伏冬小麦光谱和红边参数变化特征。结果表明,倒伏小麦冠层光谱反射率较正常小麦整体增高,近红外波段比可见光波段增加明显,且倒伏级别越大反射率越高,表明冬小麦受倒伏胁迫后,冠层光谱对其响应敏感;倒伏小麦红边位置发生蓝移,红边幅值和红边面积则呈增大趋势。因此,可利用高光谱技术实现对冬小麦倒伏的实时监测。(本文来源于《山西农业科学》期刊2015年06期）
刘桃菊,张笑东,胡雯君,江绍琳,唐建军[9]（2014）在《水稻冠层光谱红边特征及其与叶片氮素营养状况的关系》一文中研究指出氮素是影响作物生长发育和产量形成最重要的营养元素。施氮过多,容易造成农田污染;施氮过少,不能保证作物产量和品质。因此,氮肥运筹已成为作物生产管理中最主要的农艺措施。高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段连续性强、光谱信息量大等特点。利用反射光谱数据来估测水稻氮素状况已经成为水稻长势监测的一种重要手段。基于高光谱遥感数据提取红边参数,分析红边位移现象,结合基于冠层植被特征建立的氮素估测模型,可以快速、非破坏性地诊断水稻冠层的氮素营养状况。红边是作物最重要的光谱特征,在描述红边特征的参数中,与植被关系密切的主要有红边位置、红谷位置、红边幅值、红谷反射率等,通过其特征参数监测和估算作物的生长情况是农学成分光谱遥感监测作物长势与估产的主要途径之一。本试验以超级杂交稻品种淦鑫203和常规早稻品种中早35为材料,设置5个不同施氮水平,折合纯N分别为:0Kg N/hm~2,135Kg N/hm~2,165Kg N/hm~2,195Kg N/hm~2,225Kg N/hm~2,随机区组设计,3次重复,氮肥以尿素作肥源,氮肥运筹为基肥40%,分蘖肥30%,穗肥20%,粒肥10%。磷肥每处理90KgP_2O_5/hm~2全部作基肥,钾肥每处理150KgK_2O/hm_2,基肥60%,穗肥40%。在水稻拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期,选择天气晴朗、无风或风速很小时测定冠层光谱,并选取有代表性的水稻植株,同步测定叶片和植株的含氮量,研究不同施氮量条件下不同时期水稻冠层光谱的红边特征,并分析冠层光谱红边特征参数与氮素营养状况的关系,结果表明:水稻从移栽后到抽穗,随着水稻植株的持续生长,因而整个群体的光合能力不断增强,红谷反射率逐渐减小,在抽穗后,叶片的养分开始向穗部转移,冠层的叶绿素不断减小,此时,红谷反射率开始上升,到灌浆期时达到最大;施氮处理与不施氮处理有明显差异,施氮处理红谷反射率下降上升明显,不施氮处理红谷反射率变化较平稳。红边参数与施氮量的关系也很密切,水稻在孕穗期之前,红边随施氮量增加向长波方向移动,即"红移",孕穗期之后"红移"现象基本消失,抽穗期后发生"蓝移",5个不同的处理随施氮量的变化,"红移"和"蓝移"的程度也存在明显差异,尤其在施氮处理与不施氮处理差异较明显。(本文来源于《2014年中国作物学会学术年会论文集》期刊2014-10-29）
张旭,张学昌,唐觉明[10]（2013）在《点云对称边特征的最优化提取技术》一文中研究指出针对点云对称边特征提取精度问题和严格对称问题通常不能满足要求的情况,提出点云对称边特征的最优化提取技术。根据CAD模型定制的模板中包含后续求解的相关信息。配准模板与点云数据,根据模板中点和切矢构建一系列平面,再利用其对点云数据进行切片获得一系列二维截面数据。对每一截面数据进行优化求解获取边点。将求解的一系列边点以对称中心为界分为两半,一半以模板中的对称轴为中心做镜像获得参数化的点,将参数化的点与另一半边点一起构成目标点。对这些目标点进行整体的约束优化,获得最优边曲线。根据对称轴对最优边曲线做镜像获得另一边的边曲线。运行示例证明了该方法的可行性,运行结果表明,提取的对称边特征在满足精度的同时保证了严格的对称。(本文来源于《中国机械工程》期刊2013年05期）
边特征论文开题报告
（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：
随社会经济的蓬勃高速发展,近年来我国文物收藏一直在持续升温。与此同时与文物收藏相关的技术如文物修复技术也在持续高速发展。利用信息技术加速文物修复工作,降低文物修复的成本是当前文物收藏热背景下的文物修复技术发展的主要方向。而利用信息技术进行文物修复离不开图像数据的获取与处理。因此如何进一步提升图像数据的获取与处理能力,使其更好的适应人们的生产生活需求,是业界和科研机构的努力方向,也是收藏热催生的文物修复技术发展的迫切需要。本文针对人工复原文物碎片存在的尝试次数多、拼接速度慢、复原准确性与完成度低的问题,提出了一种依据碎片的角度与边长特征,进行文物碎片自动拼接复原的算法。本文主要研究内容如下:1.针对图像数据获取不准确、遗漏等问题,提出了图像预处理优化方法和信息链检索方法。对于要处理的碎片图像,在前期获取图像信息时往往是以亮的为图像信息暗的为背景信息。为了减少外界因素对于信息提取的影响,本文采用全局阈值分割法进行图像信息提取;为了减少细小碎片数据信息的影响,本文采用强化、开集、加厚的图像处理技术进行图像信息细化;为了后期图像数据处理更加简便,本文运用类边界跟踪法和链码Freeman方法进行图像特征信息提取。通过以上图像预处理优化技术的使用,使得图像特征信息提取更加精确、高效。2.针对碎片图像拼接过程中拼接效率低、准确度不高的问题,本文提出了基于角度和边长特征的拼接方法以及震荡函数误差弥补方法。首先根据角度值进行粗匹配,再根据边长值进行细匹配,最后依据凹凸函数进行遗漏弥补,依据震荡函数进行缝隙弥补。通过与特征点、近似多边形拟合、角序列匹配等碎片自动拼接算法相比,本文所提算法的拼接准确率、拼接完成度与拼接耗时至少提高了 10%。通过多次对比实验与算法改善,证明本文算法在文物碎片拼接过程中不但解决了拼接准确率问题,而且还减少了繁琐的计算过程,使得拼接效率大大提高。该算法不仅可以用于二维纸质文物碎片的拼接,还可以用于叁维立体文物碎片的拼接。该算法能够广泛的应用于刑侦、文物复原等领域,能有效、快速地解决非规则碎片拼接相关问题。
（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。
边特征论文参考文献
[1].汪思腾,孙殿柱,李延瑞,沈江华,林伟.棱边特征曲面拓扑逼近重建算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].史宝珠.基于角边特征的非规则文物碎片自动拼接算法[D].内蒙古农业大学.2019
[3].史宝珠,李美安.基于角边特征的纸质碎片自动拼接复原算法[J].计算机应用.2019
[4].王晶,刘朗,李澄,项腾飞,郑顺丽.绿色植被红边特征的研究（英文）[J].光谱学与光谱分析.2017
[5].曾少锋,李玉鉴,刘兆英.基于边特征的学习完全图匹配模型[J].计算机辅助设计与图形学学报.2017
[6].林祥国,宁晓刚.融合直角点和直角边特征的高分辨率遥感影像居民点提取方法[J].测绘学报.2017
[7].秦占飞,常庆瑞,申健,于洋,刘佳岐.引黄灌区水稻红边特征及SPAD高光谱预测模型[J].武汉大学学报(信息科学版).2016
[8].赵佳佳,冯美臣,杨武德,李广信,王超.倒伏胁迫下冬小麦冠层光谱及红边特征[J].山西农业科学.2015
[9].刘桃菊,张笑东,胡雯君,江绍琳,唐建军.水稻冠层光谱红边特征及其与叶片氮素营养状况的关系[C].2014年中国作物学会学术年会论文集.2014
[10].张旭,张学昌,唐觉明.点云对称边特征的最优化提取技术[J].中国机械工程.2013