基于改进随机蕨算法的GIS增强现实应用研究

随机蕨算法由于其简单高效,实时性好的特点,在计算机视觉领域得到了广泛的应用。但是其在构造二值特征过程中采用的基于像素点灰度值比较的方法对图像变形的适应性较差。本文基于方向梯度直方图对光照变化,图像变形鲁棒性较好的特点,利用统计方向梯度直方图取代像素灰度值进行比较,以此构造特征点二值特征。基于改进的随机蕨算法,本文设计了一种将增强现实技术(AR)应用于GIS的框架模型。实验结果表明,经过改进的随机蕨算法对目标识别的正确率得到了有效提升,且算法的实时性较好,适用于GIS的增强现实应用。     

基于地图色域特征的色域映射算法研究

分析了地图色彩跨媒介传递出现偏色现象的原因。对地图色域特征进行了研究,提出了一种基于地图色域特征的地图种类划分方法,并指出针对每类地图设计相应色域映射算法的重要性。设计了一种面向线型设色地图的色域映射算法,该算法引入Sigmoidal型函数对地图进行明度压缩,对其色域点拟合出一条直线,把直线与明度轴交点作为映射中心点进行色域压缩。将该算法与ICC绝对色度意图映射法和SGCK算法进行对比,结果表明该方法较好于前两者并能够很好保持地图的整体色貌及颜色对比度,可以提高地图跨媒介色彩再现效果。     

一种多参数可控的随机复合半色调算法

此处提出了一种融合AM算法和FM算法优势、避免二者劣势的多参数可控随机复合半色调算法。该算法在避免莫尔条纹的同时降低了印刷复制难度,采用通用模板实现加网,节省了工作量。首先对加网角度模型、网点百分率以及网点排列模型进行了解析,提出了算法建模思想。通过设计通用模板或阈值矩阵以及构建网点单元精确定位算法,具体阐述了文中所提算法的建立过程。利用文中所提算法设计实验,对分色图像进行半色调化和叠印模拟。实验证明,文中所提算法是一种多项指标优于传统AM算法和FM算法的半色调方法。     

若干极高调网点的二次分配重组算法

以5种图像极高调网点分布为例,构建了一种图像极高调二次分配的网点重组算法。首先提出了极高调网点的二次分配思想,根据5种极高调网点形态建立半色调坐标阵系,并在坐标阵系中确定网点点位的区域代码。然后通过构建接收点位和交换源点位的数学模型,具体阐述约束条件下点位交换实现二次分配的方法。通过实验设计,利用所提算法对半色调图像极高调网点进行重组,实现了微小网点的聚集,避免了印刷晒版时的网点丢失,对真实还原图像阶调层次具有良好效果。     

面向小间距地图注记的智能识别研究

在充分分析地图注记特点的基础上,设计针对小间距地图注记的智能识别系统,提出分析投影积分高坡值个数的文本图像倾斜校正方法,并且,基于地图注记为印刷稿字体,其相同字号字体占位一致的特点,提出基于间距积分分割文本行图像的方法,最后利用现有小型OCR系统常用的基于结构化和统计信息相结合的特征提取方法构建特征字库,基于此特征数据库对提取的地图注记字符进行识别。