自适应分块细节水平的多分辨率体绘制方法

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ecognition 多尺度分割原理

ecognition 多尺度分割原理摘要：一、引言二、eCognition多尺度分割原理1.多尺度分割的意义2.ESP插件的作用3.均值方差法的应用三、最优分割尺度的选择1.基于均值方差法的最优分割尺度选择2.具体操作步骤四、总结正文：一、引言eCognition是一款基于图像分析的软件，其核心功能之一就是多尺度分割。

多尺度分割在地理信息系统、遥感图像处理、生物医学图像分析等领域有着广泛的应用。

本文将详细介绍eCognition多尺度分割的原理，以及如何选择最优分割尺度。

二、eCognition多尺度分割原理1.多尺度分割的意义多尺度分割是为了更好地理解和分析图像中的复杂场景，通过在不同尺度下对图像进行分割，可以获得不同细节层次的图像信息。

这有助于我们更准确地识别和分类图像中的目标物体。

2.ESP插件的作用ESP（尺度参数估计）插件是eCognition中用于自动估计最优分割尺度的工具。

它处理的数据是输入图像，通过计算图像中不同像素值之间的空间距离，生成距离变换图，并基于该距离变换图计算相应的灰度共生矩阵。

3.均值方差法的应用在eCognition中，均值方差法被用于选择最优分割尺度。

均值方差法的基本原理是，当均值方差达到最大时，所对应的分割尺度为最优。

具体操作步骤如下：1）计算每个分割尺度下的对象均值和方差。

2）随着分割尺度的增大，观察均值方差的变化趋势。

3）当均值方差达到最大时，对应的分割尺度即为最优分割尺度。

三、最优分割尺度的选择1.基于均值方差法的最优分割尺度选择通过上述均值方差法的操作，我们可以得到最优分割尺度。

选择合适的最优分割尺度，可以提高图像分割的效果，使目标物体的边界更加清晰，提高后续图像处理和分析的准确性。

2.具体操作步骤1）打开eCognition软件，导入需要分割的图像。

2）选择多尺度分割工具，设置分割参数。

3）在分割参数设置中，选择ESP插件，并设置相应的参数。

4）执行分割操作，得到不同尺度的分割结果。

雷达知识科普：成像雷达与分辨率

雷达知识科普：成像雷达与分辨率高分辨成像雷达已成为遥感和军事监视的重要工具。

与低分辨率相比，高分辨率成像可以分辨出更精细的细节，这一点可以非常有效地加以利用。

中等分辨率的雷达传感器只允许探测物体，如飞机，并估计位置和相对速度。

随着沿航迹分辨率（在飞机轨迹方向上）和跨航迹分辨率（垂直于飞机轨迹）的提高，越来越多的物体部分被分开分辨，从而显示出更高水平的细节。

事实上，非常精细的分辨率可以识别或分类一个物体。

本章定义了雷达图像分辨率，并介绍了实现沿航迹高分辨率的方法。

这些组合在一起可以产生高分辨率的2D图像。

如果雷达系统的分辨率比物体的尺寸要小得多，那么它就可以用来制作物体及其结构的散射图或“雷达图像”。

由于雷达发射机的相位相干特性，图像由具有幅值和相位的复数值组成。

一般情况下，图像形成后，将相位值丢弃，并将其大小以灰度图像的形式显示。

这类似于光学照片，尽管有重要的区别，如频率和照明方向。

然而，在雷达图像中，如果分辨率足够高，就可以推断出物体的大小、形状和方向以及更详细的特征。

生成雷达图像的方法与光学相机中使用的方法有很大的不同。

雷达图像的精细分辨率是通过交叉(距离)的精细分辨率(通过宽带雷达传输实现)和通过孔径合成的沿轨迹精细分辨率的结合来实现的。

正如我们所看到的，合成孔径雷达(SAR)已经成为民用和军用遥感领域不可缺少的工具。

1. 如何定义分辨率雷达传感器产生的图像质量主要由分辨距离较近的物体的能力来衡量。

这种能力可以用分辨率差和单元大小来定义。

分辨距离是指在雷达图像中，两个回波面积相等的散射体可被分开并仍可被识别为独立散射体的最小距离。

散射体可能是单个物体，如两架独立的飞机，也可能是单个物体的组成部分，如单个飞机的机头、驾驶舱、发动机、机翼和尾部。

散射体的这种分离通常用跨航迹分量Dr和方位角或沿航迹分量Da （与雷达径向视线成直角的分量）来表示。

1分辨率单元格是一个矩形，其边Dr和Da定义了单元格的大小（图1）。

MICAPS4帮助文档

MICAPS4.0 用户手册
目录
0 快速入门手册.........................................................................................................................6 0.1 安装.............................................................................................................................. 6 0.2 快速配置......................................................................................................................6 0.2.1 数据源配置.......................................................................................................6 0.2.2 综合图配置.......................................................................................................7 0.2.3 单站雷达默认配置（工具栏）...................................................................... 9 0.2.4 模式剖面默认配置（工具栏）...................................................................... 9 0.2.5 累积降水默认配置（工具栏）.................................................................... 10 0.2.6 表格数据默认配置（工具栏）.....................................................................11 0.2.7 模式探空默认配置.........................................................................................11 0.2.8 基础地图信息配置.........................................................................................12 0.2.9 交互层“另存为”保存................................................................................ 13 0.2.10 系统启动配置与出图配置.......................................................................... 14 0.2.11 传真图配置.................................................................................................15

【国家自然科学基金】_自适应剖分_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词推荐指数闭合 1 超材料 1 谱元法 1 自适应 1 网格依赖性 1 约束delaunay四面体剖分 1 约束delaunay三角剖分 1 电磁覆盖范围 1 电磁性能仿真 1 点云 1 柄体算子 1 有限元 1 最优控制问题 1 星形算子 1 数学形态学 1 插值 1 拟谱方法 1 拓扑缺陷 1 弱间断解 1 开启 1 参数反演 1 体模型 1 三角剖分 1 三维地质建模 1 s参数 1
科研热词三角剖分间断有限元方法遗传算法近似曲率边折叠自适应方法自适应分块网格简化约束边点云模拟退火最小二乘法曲面重建曲率自适应早熟无参投影散乱点云径向基函数形状特征局部优化孔洞修补多种群增加采样双边滤波器双曲守恒律方程几何重建八叉树任意多边形 delaunay三角剖分
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
科研热词自适应三角剖分颜色模型非结构网格负载平衡视觉欺骗自适应算法自适应有限元网格生成约束delaunay三角化粒子滤波器积分网像离散边界破坏目标跟踪点源2.5维电场漏电感有限单元有限元拱坝并行自适应结构网格计算并行算法尺度外存算法图像的非均匀剖分后验误差变压器动态网格剖分信息隐藏信息伪装交互操作二维区域 z-z方法 bsp
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

【计算机应用】_计算误差_期刊发文热词逐年推荐_20140726

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人体模型临界可见误差两级模糊pid 三维重建三次样条函数三向交错网格一维抛物型方程 vba matlab vba monte-carlo模拟 matlab markov链 maple hfft g-稳定 excel d-收敛 ct图像 cauchy-riemann方程
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
机器人最速下降感器网络无标记点方向susan特征斜坡文字图像数值解数值模拟支持向量机打印机截断误差循环平稳信号异常检测建模方法层间插值小波匹配误差实时仿真子域精细积分隐格式多尺度空间多分辨率外信息传递函数墨料基态x(x=li-ne,hc,h2c)体系图解方法各向异性扩散可靠度分析变频多联机空调变时滞微分代数方程双对称矩阵参数估算单支方法医学图像处理匹配化学反应动力学化学动力学初值问题分块对角占优矩阵分块三对角矩阵光流场先验知识催化剂失活信道估计体绘制体数据可视化低密度检验码传递函数人类视觉系统人体运动跟踪

扩散模型超分辨率原理

扩散模型超分辨率原理扩散模型超分辨率原理超分辨率是指通过一系列算法和技术手段，将低分辨率的图像或视频提升至高分辨率的过程。

在计算机视觉和图像处理领域，超分辨率技术具有重要的应用价值。

其中，扩散模型是一种常用的超分辨率原理。

扩散模型是基于图像自相似性的超分辨率算法，通过利用低分辨率图像中的自相似性信息来恢复高分辨率图像。

其基本原理是：在低分辨率图像中，存在着许多重复的纹理、结构和特征，这些重复的信息可以用来推断缺失的高频细节，从而提高图像的分辨率。

具体而言，扩散模型通过以下步骤实现超分辨率：1. 图像预处理：首先，对低分辨率图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。

2. 图像分割：将低分辨率图像分割成多个小块，每个小块的大小通常为8x8或16x16像素。

3. 自相似性分析：对每个小块进行自相似性分析，寻找与其相似的其他块，以确定它们之间的关系。

4. 扩散模型建立：基于自相似性分析的结果，建立扩散模型，将低分辨率图像中的自相似信息应用于高分辨率图像。

5. 超分辨率重建：根据扩散模型，对每个小块进行插值和修复操作，恢复缺失的高频细节，从而生成高分辨率图像。

扩散模型超分辨率原理的核心在于自相似性分析和扩散模型的建立。

自相似性分析通常使用块匹配算法，如块匹配算法、块匹配3D算法等，通过计算两个块之间的相似度得到它们之间的关系。

扩散模型的建立则是根据自相似性分析的结果，使用插值和修复算法对低分辨率图像进行重建。

扩散模型超分辨率原理具有一定的局限性。

首先，自相似性分析需要消耗大量的计算资源，对于大尺寸图像或视频处理，计算时间较长。

其次，扩散模型对图像的自相似性要求较高，对于一些复杂的场景或内容较少的图像，效果可能不如预期。

此外，扩散模型对于运动模糊或噪声干扰较大的图像也存在一定的局限性。

尽管存在一定的局限性，扩散模型超分辨率原理仍然是一种有效的超分辨率算法。

它可以在一定程度上提高图像的观感质量，使图像更加清晰、细腻。

多分辨率LOD模型的简化算法

多分辨率ＬＯＤ模型的简化算法摘要：对HOPPE视区裁剪算法中包围球的建立方法进行了改进，提出一种基于视角变化和LOD技术的视区动态包围球裁剪算法。

使用该算法构造基于TIN 地形的多分辨率LOD模型，避免了节点误判及大量无谓的节点分解计算，提高了实时漫游地形建模速度。

关键词：地形可视化；HOPPE算法；TIN地形；LOD模型；简化1引言地形是人类社会赖以生存并从事一切实践活动的根基。

地形可视化技术是计算机图形学的一个重要应用领域和研究方向，一直是人们的研究热点。

在图形三维显示中，往往采用不规则三角网（TIN：Triangulated Irregular Network）表示地形表面，如图1。

地形漫游建模的特点：准确性。

观察者能根据某一时刻，所观察到的部分地形，判断其在整张地形图中的位置。

要求生成的模型要在一定的视觉误差范围内；真实性。

地形表面模型的生成应根据相对观察者视点的远近，给予多分辨率，距离视点远的分辨率低，距离视点近分辨率高。

目前，基于当前计算机硬件的发展现状，对于实现具有特征的大数据量地形实时漫游，既要保持视觉效果，又要提供较高的刷新频率，仍是一大难题。

从建模的角度来解决大数据量地形的实时显示问题，是目前解决这个问题的重要方法[1]。

其中，构造、简化地形表面的多分辨率LOD模型是一个非常重要的手段。

细节层次模型（Layer of Details，LOD）是一种表达多种不同精度水平的数字高程模型。

LOD技术利用人眼的视觉冗余特性，按照视线方向和距离视点的远近及地物本身的复杂程度不同，对地形场景的不同部分采用不同程度的细节层次进行描述。

这种描述方法，不仅符合人眼的视觉观察特性，更大大的减小的地形绘制过程中需要处理的三角形数量，加速了地形的实时绘制速度。

本文主要对TIN地形进行视区裁剪时，常使用的HOPPE算法进行改进，提出一种基于视角变化和LOD技术的视区动态包围球裁剪算法。

使用该算法构造基于TIN地形的多分辨率LOD模型，避免了节点误判及大量无谓的节点分解计算，提高了实时漫游地形建模速度。

自适应多尺度融合特征-概述说明以及解释

自适应多尺度融合特征-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下思路进行编写：概述部分主要介绍本文的研究背景、意义以及研究目标。

可以从以下几个方面展开：首先，可以简要介绍计算机视觉领域的发展趋势和挑战。

随着计算机视觉的迅速发展，图像处理和分析技术在各个领域得到广泛应用。

然而，在实际应用中，图像数据的多尺度特性存在困扰，例如目标的尺寸变化、视角变化、光照条件等。

这些因素给图像处理和分析任务带来了很大的挑战。

接着，可以引入自适应多尺度融合特征的概念。

自适应多尺度融合特征是通过融合不同尺度的图像特征来提高图像处理和分析任务的性能。

通过从不同的尺度上获取图像的特征信息，可以更好地理解图像内容，提高图像处理和分析任务的准确度和鲁棒性。

然后，可以强调自适应多尺度融合特征的研究意义和应用价值。

自适应多尺度融合特征能够解决图像处理和分析中的多尺度问题，对于目标检测、图像分类、图像生成等任务都具有重要的作用。

通过合理的融合策略和算法，可以充分利用图像中不同尺度的信息，提高算法的性能和鲁棒性，进一步推动计算机视觉技术的发展。

最后，可以明确本文的研究目标和内容安排。

本文旨在研究自适应多尺度融合特征在图像处理和分析任务中的应用，探索有效的融合策略和算法。

具体而言，在本文中将从不同尺度的特征提取、融合策略设计、实验验证等方面展开研究。

通过实验评估和对比分析，验证自适应多尺度融合特征的有效性和性能。

综上所述，本章将详细介绍自适应多尺度融合特征的研究背景、意义和研究目标，并对后续章节进行了简要的介绍。

通过本文的研究，有望为解决图像处理和分析中的多尺度问题提供有效的方法和思路，推动计算机视觉技术的进一步发展。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分是整篇文章的核心，它可以帮助读者更好地理解文章的脉络和逻辑结构。

本文采用以下结构：第一部分是引言。

在引言中，我们首先对自适应多尺度融合特征进行了概述，介绍了它在图像处理和计算机视觉领域的应用。

viewme-um004_-zh-e说明书

开发画面的层次结构 .......................................................................... 43 创建模板以确保一致性 ...................................................................... 43 设计画面 ............................................................................................... 43 规划语言 .....................................................................................................44 规划报警 .....................................................................................................44 为操作员提供信息 ....................................................................................45 规划趋势 .....................................................................................................45 规划配方 .....................................................................................................45 设计安全系统............................................................................................ 46

visual modflow用户手册[整理版]

visual modflow用户手册[整理版] VisualMODFLOW专业地下水流动和污染物运移模拟的集成三维图形模拟环境Waterloo Hydrogeologic许可证Waterloo Hydrogeologic公司(WHI)保留这个软件复制品的所有权。

该许可证允许你在以下条件下使用该软件复制品:1、版权说明本软件受加拿大版权法和相关国际协定条款保护。

因此，你必须象对待一本书一样对待该软件，但有一例外。

为了让你能长期使本软件，保证你的投资不受损失。

Waterloo Hydrogeologic公司授权你可以复制软件的文档副本。

说该软件“象一本书”， Waterloo Hydrogeologic公司的意思是，比如，任何人可以使用该软件，并且它可以自由地从一台计算机移到另一台计算机上，只要它不是同时在两台计算机上使用。

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2、保证Waterloo Hydrogeologic公司保证，在正常使用情况下，从购买之日起30天内磁盘材料和文件在材料和制造工艺上不会受到损坏，一旦材料和制造工艺上有缺损，Waterloo Hydrogeologic公司将给你替换缺损的磁盘和文件。

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【计算机应用与软件】_多分辨率分析_期刊发文热词逐年推荐_20140722

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词阈值消噪计算机视觉自适应软门限缺素空间颜色信息相关反馈番茄特征提取模糊增强小波变换小波分析多分辨率图像划分多分辨率分析图像检索图像增强图像去噪
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4
2011年科研热词推荐指数核fisher判别分析(kfda) 1 小波变换 1 人脸识别 1 contourlet变换 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词多分辨率分析标记控制的分水岭掌纹强制最小技术小波分析对象基元多投影显示图像融合图像分割分布式系统互动投影 top-down
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词非下采样轮廓波变换边缘检测轮廓波变换融合规则小波变换多分辨率分析图像融合医学图像体绘制传输函数
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词小波变换高分辨率图像过分割多聚焦图像融合图像分割分水岭算法全变分
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词小波分析随机振动诱发电位网格细分纹理特征曲面重构散乱数据小波包多分辨率分析多分辨率去噪协同仿真分布式仿真信息获取低频二叉树 hla

一种散乱数据点的多分辨率曲面重构方法

一种散乱数据点的多分辨率曲面重构方法贺凌轩;徐刚;吴昌明【摘要】给出一种基于细分曲面技术实现散乱数据点的多分辨率曲面重构的方法.在曲面重构过程中,依据灰度图像边缘检测思想分析散乱数据特征值,将这些特征值生成纹理特征曲线进行曲面细分,从而形成了多分辨率网格模型结构.经过测试,该方法不仅重构曲面时间短,同时构造出的细分曲面能较好地反映原始数据的细节特征.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2010(027)004【总页数】4页(P257-260)【关键词】曲面重构;散乱数据;纹理特征;网格细分;二叉树【作者】贺凌轩;徐刚;吴昌明【作者单位】徐州空军学院,江苏,徐州,221003;徐州空军学院,江苏,徐州,221003;徐州空军学院,江苏,徐州,221003【正文语种】中文0 引言基于散乱数据点重构三维曲面是CAD/CAM领域倍受关注的研究课题。

已提出的曲面重建方法主要包括插值方法、拟合方法、三角片逼近方法、神经网络方法等等［1-6］。

而本文是采用细分曲面的方法，来构建多分辨率曲面模型。

细分曲面虽然在动画造型［7］等方面已取得了很好的应用，但其在逆向工程建模方面的研究还较少，文献［8，9］在这方面进行了一些有益的探索。

文献［8］提出的点云数据细分曲面重建方法相当复杂:首先从散乱点构造密集的三角网格用于估计待建表面的拓扑结构，然后通过求解庞大的非线性能量方程组来求出细分曲面控制网格的顶点位置，因此其曲面重建时间竟达十几个小时。

文献［9］的细分曲面重建方法是迭代求解细分曲面控制网格顶点位置，该方法虽然花费的时间较少，但未考虑待建曲面的特征信息，不能反映出待构物体的细节特征，因此该方法的适用范围很小。

本文引入了图像处理技术，来分析散乱点特征值，通过细分散乱点特征值周围的三角网格的方法，使网格模型的不同区域用不同的分辨率来表示网格模型，靠近特征值近的区域用较多的三角片来描述，而其他远离特征值的区域则用较少的三角片来描述，这样既降低了网格模型的复杂度，加快了处理速度，又保证了重构曲面空间几何特征不受影响。

COMSOL使用技巧_V1.0_2013-02

COMSOL 使用技巧中仿科技公司CnTech Co.,Ltd目录一、1.11.21.31.41.51.6二、2.12.22.32.4三、3.13.23.33.43.5四、4.14.24.34.44.5五、5.15.25.3六、6.16.26.36.46.5七、几何建模................................................................................................................................. - 1 -组合体和装配体................................................................................................................. - 1 -隐藏部分几何..................................................................................................................... - 2 -工作面................................................................................................................................. - 3 -修整导入的几何结构......................................................................................................... - 4 -端盖面............................................................................................................................... - 11 -虚拟几何........................................................................................................................... - 12 -网格剖分............................................................................................................................... - 14 -交互式网格剖分............................................................................................................... - 14 -角细化............................................................................................................................... - 16 -自适应网格....................................................................................................................... - 16 -自动重新剖分网格........................................................................................................... - 18 -模型设定............................................................................................................................... - 19 -循序渐进地建模............................................................................................................... - 19 -开启物理符号................................................................................................................... - 19 -利用装配体....................................................................................................................... - 21 -调整方程形式................................................................................................................... - 22 -修改底层方程................................................................................................................... - 23 -求解器设定........................................................................................................................... - 25 -调整非线性求解器........................................................................................................... - 25 -确定瞬态求解的步长....................................................................................................... - 26 -停止条件........................................................................................................................... - 27 -边求解边绘图................................................................................................................... - 28 -绘制探针图....................................................................................................................... - 29 -弱约束的应用技巧............................................................................................................... - 31 -一个边界上多个约束....................................................................................................... - 31 -约束总量不变................................................................................................................... - 32 -自定义本构方程............................................................................................................... - 34 -后处理技巧........................................................................................................................... - 36 -组合图形........................................................................................................................... - 36 -显示内部结果................................................................................................................... - 37 -绘制变形图....................................................................................................................... - 38 -数据集组合....................................................................................................................... - 39 -导出数据........................................................................................................................... - 39 -函数使用技巧....................................................................................................................... - 43 -7.17.27.37.4八、8.18.2九、9.19.2十、10.110.210.310.4十一、11.111.211.311.411.511.6随机函数........................................................................................................................... - 43 -周期性函数....................................................................................................................... - 44 -高程函数........................................................................................................................... - 45 -内插函数........................................................................................................................... - 46 -耦合变量的使用技巧........................................................................................................... - 48 -积分耦合变量................................................................................................................... - 48 -拉伸耦合变量................................................................................................................... - 49 -ODE 的使用技巧................................................................................................................... - 50 -模拟不可逆形态变化....................................................................................................... - 50 -反向工程约束................................................................................................................... - 51 -MATLAB 实时链接................................................................................................................ - 52 -同时打开两种程序GUI................................................................................................. - 52 -在COMSOL 中使用MATLAB 脚本................................................................................ - 52 -在MATLAB 中编写GUI ................................................................................................. - 53 -常用脚本指令................................................................................................................ - 54 -其他................................................................................................................................... - 56 -局部坐标系.................................................................................................................... - 56 -应力集中问题................................................................................................................ - 56 -灵活应用案例库............................................................................................................ - 57 -经常看看在线帮助........................................................................................................ - 57 -临时文件........................................................................................................................ - 58 -物理场开发器................................................................................................................ - 59 -一、几何建模COMSOL Multiphysics 提供丰富的工具，供用户在图形化界面中构建自己的几何模型，例如1D 中通过点、线，2D 中可以通过点、线、矩形、圆/椭圆、贝塞尔曲线等，3D 中通过球/椭球、立方体、台、点、线等构建几何结构，另外，通过镜像、复制、移动、比例缩放等工具对几何对象进行高级操作，还可以通过布尔运算方式进行几何结构之间的切割、粘合等操作。

【国家自然科学基金】_视点绘制_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

stable diffusion 分辨率算法

stable diffusion 分辨率算法稳定的扩散分辨率算法（Stable diffusion resolution algorithm）是一种用来改善图像分辨率的技术。

在数字图像处理中，分辨率是指图像中显示的细节和清晰度水平。

分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富。

稳定的扩散分辨率算法旨在提高图像的分辨率，使得用户能够更好地观察和分析图像中的细节。

在理解稳定的扩散分辨率算法之前，我们先来了解一下数字图像中的分辨率。

数字图像由像素组成，每个像素都包含一定的信息。

图像的分辨率由每个单位长度（通常为英寸）上的像素数量决定。

例如，分辨率为300像素/英寸表示在图像的每一英寸上有300个像素。

增加分辨率可以提高图像的清晰度和细节，但也会增加图像的大小和计算复杂度。

稳定的扩散分辨率算法基于图像的局部特征进行操作，通过增加像素的数量和改变像素的值来提高图像的分辨率。

这个过程涉及到三个主要的步骤：初始化、扩散和融合。

下面我们将逐步详细介绍这些步骤。

首先是初始化步骤。

在这一步中，我们需要对图像进行初始化设置，以便准备进行后续的处理。

其中一个关键的设置是确定扩散的程度，这将影响到算法对图像进行扩散的强度。

另外，我们还需要选择一个合适的初始图像，该图像包含了我们希望保留的细节信息。

接下来是扩散步骤。

扩散是稳定的扩散分辨率算法的核心部分。

在这一步中，算法将对图像进行多次迭代，并根据图像的局部特征调整像素的值。

这个过程类似于图像的模糊操作，但是与传统的图像模糊不同的是，稳定的扩散分辨率算法会根据像素的周围信息进行加权，以便保留图像的细节。

最后是融合步骤。

融合是将经过扩散处理的图像与原始图像进行融合的过程。

这个过程旨在将经过扩散处理的图像中的细节与原始图像中的细节进行合并，以便得到一个更加细节丰富的图像。

在融合过程中，我们需要考虑图像的对比度和亮度的变化，以避免产生不自然的效果。

通过上述步骤，稳定的扩散分辨率算法可以有效地提高图像的分辨率，使得细节更加清晰可见。

【浙江省自然科学基金】_信息可视化_期刊发文热词逐年推荐_20140812

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
2009年科研热词推荐指数序号颅面复原 1 1 视景仿真 1 2 虚拟植物生长模型 1 3 联锁分块 1 4 细节层次 1 5 粒子群算法 1 6 番茄 1 7 特征点 1 8 森林经理学 1 9 树木符号 1 10 林分可视化 1 11 数字高程模型 1 径向基函数插值 1 实时渲染 1 大规模地形建模 1 多分辨率模型 1 坐标变换 1 可视化 1 动态粒子群算法 1 信息熵 1 作物栽培管理 1 人脸识别 1 专家系统 1 struts 1 spring 1 jni 1 hibetnate 1 delaunay三角剖分 1 autodesk dwf、混合编程、可视化、activex数据对象 1 arcview 1
推荐指数 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2014年科研热词非线性特征提取跨国并购知识图谱直接体绘制特征提取特征增强概念设计智能电网数据可视化抽象采样点态势管理态势图生成态势图片态势图播放态势图建模态势可视化基于核函数的方法判别随机近邻嵌入共引分析信息可视化推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

基于扩散的自适应超分辨率重建

基于扩散的自适应超分辨率重建摘要：从各向异性角度分析了P?M模型、L1范式（TV模型）、L2范式（调和模型）的不足，通过扩散模型建立超分辨率重建的偏微分方程，提出一种非线性各向异性和超分辨率重建组合的模型。

该模型在图像平坦区域具有线性各向同性扩散，能够有效消除噪声，在图像边缘区域具有非线性各向异性扩散保留边缘，有效减少了滤波产生的阶梯效应和P?M模型过渡平滑忽略细节的现象。

仿真结果表明，该模型能够有效地提高图像重建质量，能在消除噪声的同时保留边缘，具有很好的鲁棒性。

关键词：P?M模型；L1范式；各向同性；各向异性；超分辨率重建中图分类号：TN911?34；TP391 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2017）10?0107?04Abstract：The disadvantages of P?M model，L1 norm （TV model）and L2 norm （harmonic model）are analyzed in the aspect of anisotropy. The partial differential equation for super?resolution reconstruction is established with diffusion model. A model combining the nonlinear anisotropy and super?resolution reconstruction is proposed. The model has thecharacteristics of linear isotropic diffusion in the flat area of the image，which can eliminate the noise effectively，and has nonlinear anisotropic diffusion preserving edge in the edge area of the image，which can effectively reduce the staircase effect produced by filtering and avoid the phenomenon that the details of P?M model is neglected due to transition smooth. The simulation results show that the model can improve the image reconstruction quality effectively，eliminate the noise while remaining the edge，and has good robustness.Keywords：P?M model；L1 norm；isotropy；anisotropy；super?resolution reconstruction0 引言随着高清显示技术的发展，人们对图像清晰度以及图像所含信息量的要求越来越高，超分辨率（Super?Resolution，SR）重建在不提升硬件设备的基础上通过单帧或者多帧序列低分辨率（Low?Resolution，LR）图像重建出一帧或者多帧高分辨率（High?Resolution，HR）图像。

运用Blender的多重分辨率修改模型细节

运用Blender的多重分辨率修改模型细节Blender是一款功能强大的开源3D建模软件，它提供了众多工具和功能，可以帮助用户创造出惊人的3D艺术品和模型。

其中一个非常有用的功能是多重分辨率修改模型细节。

通过使用多重分辨率，我们可以在不改变模型基本形状的情况下，对细节进行修改和调整。

在本教程中，我们将探索如何使用Blender的多重分辨率来改善模型的细节。

在Blender中，多重分辨率是一种修改模型细节的方法，它通过在不同的分辨率级别上对模型进行渲染来实现。

每个级别都代表了模型的一个分辨率版本，具有不同的面数和细节水平。

通过在不同级别之间进行切换，我们可以添加或减少细节，以满足我们的需求。

首先，让我们创建一个简单的模型来演示多重分辨率的使用。

我们可以选择任何基本形状，比如立方体或球体。

在模型创建完成后，我们可以进入编辑模式并使用不同的工具来修改模型的形状和结构。

例如，我们可以使用顶点编辑工具来移动、旋转或缩放顶点，从而改变模型的外观。

现在，我们可以开始使用多重分辨率来调整模型的细节。

首先，我们需要将模型转换为多重分辨率类型。

我们可以在属性编辑器中的"对象数据"选项卡中找到多重分辨率面板。

点击"添加"按钮来添加一个新的分辨率级别。

一旦我们添加了一个新的分辨率级别，我们可以在编辑模式下对其进行修改。

我们可以使用Subdivide工具来增加模型的面数，从而增加细节。

我们还可以使用Smooth工具来平滑模型的表面，以使其看起来更加流畅。

如果我们想减少模型的面数和细节，我们可以使用Decimate工具。

这个工具可以根据不同的参数设置来减少模型的面数，同时保持尽可能多的细节。

它可以很好地帮助我们优化模型，并提高渲染和处理效率。

除了使用工具进行修改，我们还可以在多重分辨率面板中调整分辨率级别的设置。

我们可以改变面数百分比、顶点百分比和边数百分比来控制不同级别之间的面数和细节水平。