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基于格式塔心理学和Euler spiral的轮廓修复算法
被引量：
1
1
作者
张桂梅
刘丕玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第8期2534-2537,2560,共5页
现有的轮廓修复方法假设已知遮挡发生的位置,且未考虑人类认知特性。针对该问题,提出一种结构较完整的轮廓修复方法。算法首先检测T型节点确定遮挡发生的位置;根据格式塔心理学的完形法则提出组合约束条件,据此将T型节点进行组合。对平...
现有的轮廓修复方法假设已知遮挡发生的位置,且未考虑人类认知特性。针对该问题,提出一种结构较完整的轮廓修复方法。算法首先检测T型节点确定遮挡发生的位置;根据格式塔心理学的完形法则提出组合约束条件,据此将T型节点进行组合。对平滑轮廓遮挡,基于Euler spiral,并以曲率变化最小作为能量最小化准则,修复局部缺失的轮廓;对角点轮廓遮挡,利用过角点的两条曲线的可见部分构造两条Euler spiral,根据Eulerspiral的扩展性对构造的两条Euler spiral进行延拓并求交,从而修复角点遮挡轮廓。方法能自动确定遮挡发生的位置,能够对T型节点进行正确组合,使轮廓修复更符合人类视觉感知;对角点轮廓遮挡采用Euler spiral的扩展性进行修复,能克服角点轮廓修复仅适合于修复轮廓为直线或圆弧的规则物体。应用模拟图像和真实图像验证了方法的有效性。
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关键词
轮廓修复
EULER
SPIRAL
格式塔心理学
角点
轮廓
遮挡
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职称材料
基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
2
作者
郝思彧
陈荣涛
+1 位作者
王皖勇
张轲
《热加工工艺》
2025年第14期151-157,共7页
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网...
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网络(1D-CNN)修复方法,通过编码进行特征提取,噪声抑制,通过解码恢复信号长度,重建受损区域,修复缺失数据,从而实现受损轮廓的修复。结果表明:相较于其它方法,一维卷积神经网络在修复精度和计算效率方面均表现出优势,可有效修复焊接过程中受损的坡口轮廓数据。其修复的平均均方差(MSE)仅0.1757,单帧轮廓修复时间不大于0.0031 s,完全满足焊缝实时跟踪要求。
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关键词
编解码
一维卷积神经网络
轮廓修复
焊缝实时跟踪
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职称材料
题名
基于格式塔心理学和Euler spiral的轮廓修复算法
被引量：
1
1
作者
张桂梅
刘丕玉
机构
南昌航空大学计算机视觉研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第8期2534-2537,2560,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61063030)
江西省自然科学基金资助项目(2010GZS0168)
+1 种基金
江西省科技支撑计划项目(2009BGA00800)
江西省教育厅科技项目(GJJ11512)
文摘
现有的轮廓修复方法假设已知遮挡发生的位置,且未考虑人类认知特性。针对该问题,提出一种结构较完整的轮廓修复方法。算法首先检测T型节点确定遮挡发生的位置;根据格式塔心理学的完形法则提出组合约束条件,据此将T型节点进行组合。对平滑轮廓遮挡,基于Euler spiral,并以曲率变化最小作为能量最小化准则,修复局部缺失的轮廓;对角点轮廓遮挡,利用过角点的两条曲线的可见部分构造两条Euler spiral,根据Eulerspiral的扩展性对构造的两条Euler spiral进行延拓并求交,从而修复角点遮挡轮廓。方法能自动确定遮挡发生的位置,能够对T型节点进行正确组合,使轮廓修复更符合人类视觉感知;对角点轮廓遮挡采用Euler spiral的扩展性进行修复,能克服角点轮廓修复仅适合于修复轮廓为直线或圆弧的规则物体。应用模拟图像和真实图像验证了方法的有效性。
关键词
轮廓修复
EULER
SPIRAL
格式塔心理学
角点
轮廓
遮挡
Keywords
contour completion
Euler spiral
gestalt psychology
occluded corner contour
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
2
作者
郝思彧
陈荣涛
王皖勇
张轲
机构
上海交通大学焊接与激光制造研究所
出处
《热加工工艺》
2025年第14期151-157,共7页
基金
国家自然基金资助项目(51875354)
工信部船舶绿色涂装关键技术与装备研发专项(工信部装函[2019]359号)。
文摘
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网络(1D-CNN)修复方法,通过编码进行特征提取,噪声抑制,通过解码恢复信号长度,重建受损区域,修复缺失数据,从而实现受损轮廓的修复。结果表明:相较于其它方法,一维卷积神经网络在修复精度和计算效率方面均表现出优势,可有效修复焊接过程中受损的坡口轮廓数据。其修复的平均均方差(MSE)仅0.1757,单帧轮廓修复时间不大于0.0031 s,完全满足焊缝实时跟踪要求。
关键词
编解码
一维卷积神经网络
轮廓修复
焊缝实时跟踪
Keywords
encoder-decoder
1D-CNN
contour data repair
real-time weld seam tracking
分类号
TG409 [金属学及工艺]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于格式塔心理学和Euler spiral的轮廓修复算法
张桂梅
刘丕玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
1
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下载PDF
职称材料
2
基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
郝思彧
陈荣涛
王皖勇
张轲
《热加工工艺》
2025
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