方向场

摘要： 文中提出了一种基于梯度法的指纹方向场的FPGA实现方式,该方案主要由Sobel算子模块及区域方向计算模块组成。通过Sobel算子模块得到指纹图像像素点的一阶梯度;采用区域方向计算模块对指纹图像进行分块,并利用方差法计算得到各指纹分块区域的方向值。通过对所述模块进行综合及仿真,验证其功能的实现。结合方向场质量评价方法,分析不同分块区域大小对所提取方向场质量的影响。通过与传统方向模板法得到的实验结果进行对比评估,由实验结果可知,该方案可为后续指纹图像处理提供强坚固性的纹线方向特征信息。

摘要： 图像风格转化在计算机视觉领域广受关注,其研究目标在于将输入图像利用计算机转化为具有某种特定艺术风格的图像.线描画作为一种古老的画种,它通过简单的线条勾勒物体的轮廓,具有简约、抽象的风格.本文提出一种基于方向场正则化的线描画生成算法,该算法由4部分构成:1)采用非局部平均滤波对输入图像进行预处理;2)计算输入图像的方向场,并基于自表示的思想对方向场进行Tikhonov正则化,为了提高运算速度,采用Sherman-Morrison-Woodbury公式来对正则化算法进行加速;3)以正则方向场作为引导,对预处理图像作高斯差分滤波;4)根据人类视觉系统的非线性特点,设计感知阈值(Perceptual thresholding)算法来对高斯差分滤波的结果进行阈值处理,得到二值化的线描画图像.仿真实验表明,该算法可将输入图像转化为线条流畅且能有效表达输入图像主要信息的线描画图像.

摘要： 常微分方程是体现数学语言的一种工具,使用计算机软件可以大大促进其研究.论文给出了MATLAB软件在常微分方程求解析解、数值解以及做方向场中的应用.

摘要： 针对铁路视频监控系统人工监控容易产生疏漏的问题,研究计算机智能铁路入侵检测系统,而铁轨的自动识别算法是实现该系统的关键技术.通过对铁轨特征进行分析,提出了基于邻域灰度变化的方向场检测算法,经实验验证,该算法用于铁轨自动识别效果显著且鲁棒性好,在绝大多数场景和天气状况下都可准确识别出铁轨,对智能铁路入侵检测系统的实施具有重要意义.

摘要： 目的 目前的指纹分类模型存在操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、无法充分利用指纹特征信息等问题,而进行快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中至关重要.方法 传统的机器学习方法大多假设已标注数据与未标注数据的分布是相同的,而迁移学习允许源空间、任务空间在测试集和训练集中的分布是不同的,并且迁移学习仅专注目标任务的训练,使得网络模型根据需求更具个性化.因此,本文提出一种基于迁移学习的轻量级指纹分类模型.该模型结合迁移学习,首先采用梯度估计的方法求取指纹图像的方向场图并且做增强处理;然后将扩展的指纹方向场图数据集用于本文提出的轻量级Finger-SqueezeNet的预训练,使其达到一定的分类效果,从而初步实现网络模型参数的调整;最后保留预训练模型部分的网络参数不变,使用指纹图像数据集NIST-DB4对Finger-SqueezeNet网络进行参数微调(fine tuning).结果 在使用相同的指纹数据集在本文提出的纯网络模型进行分类训练后发现,未采用迁移学习方法对网络模型进行预训练得到的平均分类结果为93％,而通过预训练后的网络模型可以达到98.45％,最终采用单枚指纹测试的方法得到的测试结果达到95.73％.对比同种类型的方法以及验证标准后可知,本文的指纹分类模型在大幅度减少网络参数的同时仍能达到较高的准确率.结论 采用指纹类内迁移学习方法和轻量级神经网络相结合进行分类,适当利用了指纹特征信息,而且有望使指纹分类模型拓展到移动端.

摘要： 针对现有扣件定位方法速度慢、定位不准确的问题,结合无砟轨道的特点,提出一种无砟轨道扣件快速匹配定位算法;该算法针对传统匹配算法运算量大、匹配结果不准确的缺点,采用梯度法求取扣件图像的方向场,并根据钢轨区域方向场的各向一致性,锁定扣件感兴趣区域,实现图像裁剪,减少模板搜索空间;模板匹配则通过计算模板和图像方向场对应点之间的绝对值距离实现扣件匹配定位,并利用方向场采样、基于统计方法确定搜索起点位置、随机抽样一致性等方法提高匹配速度和精度;实验结果表明,该算法匹配速度快、鲁棒性强,能够满足扣件检测识别中对扣件匹配的实时性和准确性的要求,与传统的模板匹配定位方法相比,速度提高了30％左右,且对于不同光线条件下的匹配成功率均大于95％.

摘要： 为了提高流场校测效率,通常采用电动移测的方式对风洞动压场、方向场等指标进行测量.本文以5.5m×4m声学风洞为例,借助CFD手段探索了其二自由度流场校测移测架对方向场的影响.CFD计算结果表明移测架导轨和方向排架对风洞方向场具有一定的影响,必须予以重视.

摘要： 模型的方向场有非常重要的应用,如纹理合成和非真实感绘制等。方向场还可以作为对模型的一种参数化.随着点云模型广泛的应用,寻找一种在点云模型上计算方向场的方法变得十分有意义。Alexa等人[1]介绍了一种计算点云模型方向场的方法。本文中对该方法中计算距离dist时的搜索方法进行了改进,不但可以降低算法的时间复杂性,大大减少计算时间以满足交互的要求,而且改善结果方向场的质量,使其更符合模型的表面特征.

摘要： 针对高分辨遥感影像复杂场景中道路难以提取的问题，提出了一种基于纹理方向特征的道路分割方法。首先利用影像的象素力思想来构建结构张量以求取影像的方向场。然后根据道路纹理的强方向性以及道路纹理方向同道路切线方向的同一性,对影像方向场上的强方向性区域进行适度平滑和方向扩散。最后通过分析方向场结构张量的特征值对扩散后的方向矢量场进行分割便得到相应的道路区域。实验结果表明,经过提取后的道路纹理方向可以作为道路提取的重要证据,能有效提高道路提取过程对汽车、绿化带、阴影等地物的抗干扰性。

摘要： 文章介绍风洞流场动压稳定系数、试验段轴向静压梯度、速度场、方向场不均匀性、紊流度等流场指标测试原理、测试方法、所用的测试仪器及测试结果.

摘要： 等高线的矢量化是地形图自动识别的难点之一.等高线矢量化后会产生一定数量的断点,通过对等高线的分析,提出了基于广义梯度向量场主动轮廓模型(Generalizedgradientvectorflowsnakes)的等高线的修复算法.根据断点处的方向场,对断点进行分析,给出了寻找同一条等高线上的断点对的方法.最后,运用该算法对等高线进行修复,实验证明,该方法能很好地实现等高线的修复.

摘要： 自动的指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification Systems,缩写为AFIS)是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分.指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础.本文依据Gabor滤波器的频率选择和方向选择特性,介绍了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了新的指纹脊线平均频率计算方法和指纹脊线结构注册方法.算法经Fingdb指纹库得到了验证.

摘要： 自动的指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification Systems,缩写为AFIS)是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分.指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础.本文依据Gabor滤波器的频率选择和方向选择特性,介绍了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了新的指纹脊线平均频率计算方法和指纹脊线结构注册方法.算法经Fingdb指纹库得到了验证.

摘要： 自动的指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification Systems,缩写为AFIS)是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分.指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础.本文依据Gabor滤波器的频率选择和方向选择特性,介绍了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了新的指纹脊线平均频率计算方法和指纹脊线结构注册方法.算法经Fingdb指纹库得到了验证.

摘要： 自动的指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification Systems,缩写为AFIS)是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分.指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础.本文依据Gabor滤波器的频率选择和方向选择特性,介绍了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了新的指纹脊线平均频率计算方法和指纹脊线结构注册方法.算法经Fingdb指纹库得到了验证.

摘要： 本发明涉及大气监测技术领域，公开了风场空间分布转化为风场时间方向的方法，空间风向上各点的风向均可分解为水平向与垂直向，将水平向的各角度风向转化为二维平面呈现，二维平面的水平向为时间方向，垂直向为空间方向，以形成二维平面的时空表现形式；进一步公开了气溶胶浓度时空分布与风场时空分布的叠加方法。本发明揭示了大气气溶胶的空气动力学过程，通过将风场数据的合理算法转换，使之与大气气溶胶浓度探测数据坐标逻辑一致，通过二维平面叠加显示，以一种直观可视化的形式展示出大气气溶胶浓度与风场的内在联系。

摘要： 本申请公开了一种边缘场驱动液晶显示面板。该边缘场驱动液晶显示面板包括：第一基板，其具有第一玻璃层和位于第一玻璃层上的第一取向膜；第二基板，其面向第一基板并且具有第二玻璃层和位于第二玻璃层上的第二取向膜；以及液晶层，其位于第一取向膜和第二取向膜之间。第一玻璃层的第一主光轴和第二玻璃层的第二主光轴彼此不平行并且具有夹角α。第一取向膜和第二取向膜具有不平行的摩擦角度，所述不平行的摩擦角度构造为减少边缘场驱动液晶显示面板中的漏光和色偏。

摘要： 本发明涉及一种用于对高层大气速度场、温度场、压力场和粒子辐射率等进行被动式遥感探测的方法，其特征是通过在迈克耳逊干涉仪的两臂加设宽场玻璃、在两臂全反射镜前分别设置λ/4波板、在分束器出射口设置λ/4波板及四面角锥棱镜、成像镜、四分区检偏器和四分区CCD的方式，在四分区检偏器的四个偏振分区位相差依次递增π/4情况下，通过一次测量获得风场同一目标的四个干涉强度值，继而计算出高层大气风场速度和温度，并据此反演得出风场的压力场和粒子辐射率的数值，从而获知速度场、温度场和压力场分布等信息，其显著特点是静态宽场、无运动部件、消色差、消温差，可实现大气风场干涉图四强度的同时、实时和多方向、全方位探测。

摘要： 本发明涉及大气监测技术领域，公开了风场空间分布转化为风场时间方向的方法，空间风向上各点的风向均可分解为水平向与垂直向，将水平向的各角度风向转化为二维平面呈现，二维平面的水平向为时间方向，垂直向为空间方向，以形成二维平面的时空表现形式；进一步公开了气溶胶浓度时空分布与风场时空分布的叠加方法。本发明揭示了大气气溶胶的空气动力学过程，通过将风场数据的合理算法转换，使之与大气气溶胶浓度探测数据坐标逻辑一致，通过二维平面叠加显示，以一种直观可视化的形式展示出大气气溶胶浓度与风场的内在联系。

摘要： 本申请提供一种流场能量捕获方向的校正方法、计算机可读存储介质、流场能量捕获方向的校正系统及流场能量捕获转化设备。其中流场能量方向的矫正方法包括：获取流场能量方向变化过程中被监测参数的检测值，和流场能量方向的检测值，被监测参数包括流场相关参数和/或用于捕获流场能量且对流场能量进行转化的流场能量捕获转化设备的运行参数。根据被监测参数的检测值，确定补偿值。利用补偿值，对流场能量方向的检测值进行补偿，可以有效解决流场能量方向的检测值与实际流场能量的最大方向的实际值存在偏差的问题，以使确定的流场能量最大的方向更加精准，从而可以提高流场能量捕获转化设备的能量转化效率。

摘要： 本申请公开了一种边缘场驱动液晶显示面板。该边缘场驱动液晶显示面板包括：第一基板，其具有第一玻璃层和位于第一玻璃层上的第一取向膜；第二基板，其面向第一基板并且具有第二玻璃层和位于第二玻璃层上的第二取向膜；以及液晶层，其位于第一取向膜和第二取向膜之间。第一玻璃层的第一主光轴和第二玻璃层的第二主光轴彼此不平行并且具有夹角α。第一取向膜和第二取向膜具有不平行的摩擦角度，所述不平行的摩擦角度构造为减少边缘场驱动液晶显示面板中的漏光和色偏。

摘要： 本发明涉及一种用于对高层大气速度场、温度场、压力场和粒子辐射率等进行被动式遥感探测的方法，其特征是通过在迈克耳逊干涉仪的两臂加设宽场玻璃、在两臂全反射镜前分别设置λ/4波板、在分束器出射口设置λ/4波板及四面角锥棱镜、成像镜、四分区检偏器和四分区CCD的方式，在四分区检偏器的四个偏振分区位相差依次递增π/4情况下，通过一次测量获得风场同一目标的四个干涉强度值，继而计算出高层大气风场速度和温度，并据此反演得出风场的压力场和粒子辐射率的数值，从而获知速度场、温度场和压力场分布等信息，其显著特点是静态宽场、无运动部件、消色差、消温差，可实现大气风场干涉图四强度的同时、实时和多方向、全方位探测。

摘要： 本发明具有方向一致性的纹理图像的方向场估计方法，包括以下步骤：步骤1：样本采集：采集样本的尺寸设为m×m，样本包括具有方向一致性的纹理图像子区域以及不包括纹理或具有其他类型纹理的子图像组成；步骤2：样本的方向标注；步骤3：使用Adaboost算法训练K+1类M层级联分类器；步骤4：利用训练好的分类模型对待处理纹理图像进行预测，给出方向估计。本发明方法将传统的纹理图像方向场估计问题转换为对局部图像的识别问题，采用的Haar特征和AdaBoost算法具有较好的实时性，为此类问题给出了全新的视角和详细的方法说明。

摘要： 本发明具有方向一致性的纹理图像的方向场估计方法，包括以下步骤：步骤1：样本采集：采集样本的尺寸设为m×m，样本包括具有方向一致性的纹理图像子区域以及不包括纹理或具有其他类型纹理的子图像组成；步骤2：样本的方向标注；步骤3：使用Adaboost算法训练K+1类M层级联分类器；步骤4：利用训练好的分类模型对待处理纹理图像进行预测，给出方向估计。本发明方法将传统的纹理图像方向场估计问题转换为对局部图像的识别问题，采用的Haar特征和AdaBoost算法具有较好的实时性，为此类问题给出了全新的视角和详细的方法说明。

摘要： 本发明适用于图形处理技术领域，提供了一种结合方向扩散的指纹方向场提取方法，该方法基于点方向相似度加权线性投影分析来计算指纹块的方向。基于指纹图像块方向一致性估计，对指纹块质量进行评价，设计一种基于块质量分级机制和复合窗口策略下的指纹图像方向场提取方法：高质量块方向被优先估计，低质量块方向最后估计，在对较低质量的块方向进行估计时，结合块邻域优先级，将被优先估计的高质量块方向信息在复合窗口策略下扩散到待估计低质量块中，从而有效提高低质量块的方向估计准确性和可靠性。