福建省自然科学基金(2012J01262)
- 作品数：9 被引量：39H指数：4
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- 手绘图风格的三维模型线条渲染被引量：2
- 2015年
- 现有的三维模型线条渲染方法,由于模型是网格结构,渲染得到线条图由大量的小线段组成,导致图形中有许多明显的棱角和孤立线段.提出了一种新的手绘图风格的三维模型线条渲染方法,将观察到的三维模型转化成简洁、自然的线条图.算法首先采用Suggestive Contours方法得到模型的特征线段集,通过分析线段的空间信息,将小线段连接成若干长线条,并用三次B样条曲线插值这些线条,然后引入B样条小波对线条进行简化.实验结果表明,本文的方法可以很好地连接这些线段集,得到平滑、简洁的手绘风格模型线条图.
- 许嘉翰陈昭炯
- 关键词：非真实感渲染
- 位置信息关联的一类线画草图特征提取与识别
- 2014年
- 针对Eitz线画草图识别算法在提取局部特征时没有考虑像素的空间位置信息、分类阶段未选取有效核函数等问题,本文提出一种融合位置信息的类hog局部特征提取算法,旨在更好地区分不同位置上具有相似梯度方向分布的特征;其后采用词包模型对图像进行描述.分类阶段采用直方图交核作为核函数,应用SVM分类器进行分类识别.实验结果表明,本文所提取的局部特征数量少、维数低,有效地降低了运算量.同时还能在大多数情况下提高线画草图的识别率.
- 王益红陈昭炯
- 关键词：HOG特征
- 基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法
- 2013年
- 视觉注意力是人类感知系统中一个十分重要的特性,但目前基于人类视觉感知机理的隐写算法大多只考虑亮度、对比度和掩蔽效应等低层因素.文中将视觉注意力模型引入隐写算法中,提出一种新的基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法.算法先采用均方差分析图像的局部复杂性,在复杂性较大的区域引入Itti模型构造注意力显著图,进而利用视觉熵来定量刻画注意力特性,并将图像分块处理,图像块按照不同的局部复杂程度和注意力等级分成3种类型,最终利用LSB方法进行隐写.大量实验结果表明,文中算法在嵌入大量信息后仍能保持较好的视觉感知效果,且能抵抗一类通过直方图对比的隐写分析方法.
- 康年锦陈昭炯
- 关键词：视觉感知隐写
- 基于帝国分裂的帝国竞争算法优化被引量：7
- 2013年
- 帝国竞争算法(ICA)是一种受帝国竞争行为启发的新的群智能优化算法。在ICA的迭代过程中,帝国个数不断减少,导致群体多样性降低,这对于高维多模优化问题的求解是不利的,算法容易陷入局部最优。为了克服这个缺陷,引入一种帝国分裂机制,同时增加扰动策略,使算法性能显著提高,在求解高维优化问题上取得明显的改进效果。对多个标准测试函数进行了实验,结果验证了该算法的优良特性,表明适当的分裂策略和扰动策略对于提高ICA的性能是有效的。
- 郭婉青叶东毅
- 关键词：优化算法
- 基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法被引量：4
- 2012年
- 针对现有彩色图像隐写算法大多将灰度图像的算法直接用于彩色通道,未能运用彩色视觉感知机理的问题,提出一种YUV空间上的、基于视觉感知机理的大容量彩色图像盲隐写算法。主要方法是在Y分量上通过标准差来分析载体图像的局部复杂性,利用视觉感知机理将信息分成两部分隐写于Y和V分量中,灵活性较差的U分量则作为隐写信息的通道指示器,无需大的改变。大量实验结果表明,所提算法与其他方法相比在嵌入大容量信息后依然能够保持很好的不可感知性,而且可以抵抗直方图对比和RS隐写分析方法,因而所提算法是合理、简洁、有效的。
- 康年锦陈昭炯
- 关键词：彩色图像大容量视觉感知YUV空间
- 基于模糊数风险最小化的拓展决策粗糙集模型被引量：10
- 2014年
- 决策粗糙集模型中损失函数一般是基于单值的。考虑到实际决策问题中损失函数的不确定特征,为了处理一般的情形,引入模糊数来表示损失函数。从模糊数学的角度出发,通过一系列模糊运算得出决策阈值α、β的模糊分布,并据此给出决策规则。同时,对比区间决策粗糙集模型,给出获得更紧凑的阈值α、β上、下确界的方法。最后,通过一个石油投资的例子来阐明该模型的应用过程。
- 衷锦仪叶东毅
- 关键词：模糊数
- 引入边缘信息的纹理传输改进算法被引量：2
- 2013年
- 本文针对Efros等人提出的块缝合纹理合成与传输算法,在搜索匹配块的过程中未考虑目标图块边缘信息这一不足之处,提出了一种改进算法.新算法在原有的搜索误差匹配公式中,通过计算梯度的方式增加了边缘信息处理项,同时整个传输过程还引入了亮度重映射的匹配预处理策略.实验结果表明,改进后算法的传递效果优于传统算法,尤其是目标图的边缘轮廓部分传递效果有比较明显的改善.
- 文慧陈昭炯
- 关键词：纹理合成纹理传输
- 一种带规范知识引导的改进人工蜂群算法被引量：8
- 2013年
- 针对数值函数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法.受文化算法双层进化空间的启发,利用信度空间中的规范知识引导搜索区域,自适应调整算法的搜索范围,提高算法的收敛速度和勘探能力.为保持种群多样性,设计一种种群分散策略,平衡群体的全局探索和局部开采能力,并且在各个进化阶段采用不同的方式探索新的位置.通过对多种标准测试函数进行实验并与多个近期提出的人工蜂群算法比较,结果表明该算法在收敛速度和求解质量上均取得较好的改进效果.
- 林小军叶东毅
- 关键词：人工蜂群算法文化算法
- 基于蚁群聚类算法的优化与改进被引量：6
- 2013年
- 传统的蚁群聚类算法将聚类数据的每一维属性都等同看待,而在实际的应用中各维属性对聚类的贡献率不一,具有主次之分,若将所有属性赋予相同的权重,将对聚类的效果造成影响.为了克服这个缺陷,本文将主成份分析(PCA)方法引入到蚁群聚类当中,利用PCA计算属性的贡献率并以此构建属性的权重.在此基础上,结合一个新的初始化策略,提出了一种属性带权的改进蚁群聚类算法.通过对多个UCI数据集的测试,验证了本算法的有效性.实验结果表明,合理的权重分配能够有效的提高蚁群聚类的质量.
- 林金灼叶东毅
- 关键词：蚁群聚类算法贡献率
