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GCT变换及几何图形形状相似性判定
被引量:
9
1
作者
吴绍根
王康
+1 位作者
路利军
刘娅琴
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2016年第12期1671-1684,共14页
目的人类的视觉能力可以轻易地判定两个几何图形形状的相似性,但是,这对于计算机来说仍是一个开问题。在计算机视觉应用中,不仅需要对图形形状进行分类和相似性判定,还需要对图形形状的相似性度量给出与人类的视觉判断一致的结果,这是...
目的人类的视觉能力可以轻易地判定两个几何图形形状的相似性,但是,这对于计算机来说仍是一个开问题。在计算机视觉应用中,不仅需要对图形形状进行分类和相似性判定,还需要对图形形状的相似性度量给出与人类的视觉判断一致的结果,这是目前图形形状表示和分类算法没有较好解决的问题。方法通过GCT变换,将图形形状从实数空间的坐标表示变换到复数空间的复数特征向量表示,进而将判定两个几何形状的相似性问题转化为判定它们的复数空间特征向量的相似性问题。GCT变换不仅可以判定图形形状的相似性,它还是可逆的,它可以近似重建原图形形状。结果 GCT变换具有位移、尺度和旋转不变性,它不仅可以判定几何图形形状的相似性,给出与人类视觉判断一致的相似性结果,而且在两个几何图形形状相似的情况下,还能计算出它们的角度旋转和尺度缩放。结论对于封闭的几何形状,如果几何形状的中心点位于几何形状的内部且过中心点的任一直线与该几何形状有且只有两个交点,理论证明和实验验证,GCT变换可以高效准确地判定这类几何图形形状的相似性,并给出与人类视觉判定一致的结果。
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关键词
gct
变换
几何形状
复数空间
特征向量
形状相似性判定
原文传递
基于GCT模型的洞庭湖一般垸划分
2
作者
李想
孟熊
+1 位作者
刘烨
唐超
《中国农村水利水电》
北大核心
2023年第7期87-93,共7页
一般垸是洞庭湖特有的堤垸形式,但随着社会经济发展,各个一般垸的防洪保护对象已存在较大差异,急需进一步确定洞庭湖一般垸在防洪划区时所归属的类别,以制定相应的防洪措施。通过GCT图形几何变换,结合人口密度、每千米堤防保护人数、堤...
一般垸是洞庭湖特有的堤垸形式,但随着社会经济发展,各个一般垸的防洪保护对象已存在较大差异,急需进一步确定洞庭湖一般垸在防洪划区时所归属的类别,以制定相应的防洪措施。通过GCT图形几何变换,结合人口密度、每千米堤防保护人数、堤防等级、蓄洪损失、耕地面积、重要性参数,建立一般垸的防洪保护区、蓄滞洪区形状相似性判定模型,完成洞庭湖区230个一般垸划分。防洪保护区参考值6维雷达图的各项参数依次为900人/km2,0.46人/km,2级堤防,32元/m^(3),666.67 hm^(2)耕地,重要性2分;蓄滞洪区参考值6维雷达图的各项参数依次为600人/km2,0.18人/km,4级堤防,32元/m^(3),66.67 hm^(2)耕地,重要性1分。运用Matlab对数据进行归一化处理,将每一个一般垸的6项参数划为范围在1~5以内的无量纲,并绘制成6维雷达图,同时完成与防洪保护区参考值6维雷达图的相似性判定,判定结果为不相似的一般垸,继续与蓄滞洪区参考值6维雷达图进行相似性判定,仍然不相似的,判定为洪泛区。划分结果表明,防洪保护区67个、蓄滞洪区53个、洪泛区110个。通过对结果进行进一步分析,提出了模型修改意见与后续一般垸规划建议,为洞庭湖区一般垸拟开展的防洪保护区、蓄滞洪区、洪泛区划分工作提供了参考。
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关键词
洞庭湖区
一般垸
防洪区划
gct
变换
相似性判定
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职称材料
基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法
3
作者
赵亮
高静怀
+2 位作者
李振
张伟
田亚军
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期289-307,共19页
垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演...
垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中,如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换,能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题,提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先,采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取,构造融入相空间角度信息的特征数据集;然后,利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类;最后,对分类结果进行反变换,完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离,并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明,本文方法角度分辨率高、抗噪能力强,波场分离结果的保真保幅性好,这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.
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关键词
垂直地震剖面(VSP)
波场分离
CURVELET变换
广义Curvelet变换
K-means聚类
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职称材料
基于改进SAGGAN模型的齿轮故障分类方法研究
4
作者
刘洋
但斌斌
+2 位作者
易灿灿
严旭果
薛家成
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第12期2185-2194,共10页
针对齿轮故障样本获取困难,导致深度学习驱动故障分类模型的可靠性和准确性不足这一问题,提出了一种基于改进自注意力门单元生成对抗网络(SAGGAN)的半监督齿轮故障分类模型。首先,为增强改进SAGGAN模型的特征表示能力,提升齿轮故障的半...
针对齿轮故障样本获取困难,导致深度学习驱动故障分类模型的可靠性和准确性不足这一问题,提出了一种基于改进自注意力门单元生成对抗网络(SAGGAN)的半监督齿轮故障分类模型。首先,为增强改进SAGGAN模型的特征表示能力,提升齿轮故障的半监督分类效果,在自注意力生成对抗网络(SAGAN)的基础上,引入了门控通道转换模块(GCT)、改进自注意力门控模块(SAG)和预训练的Inception V3分支;然后,使用齿轮故障实验装置采集齿轮断齿、磨损、周节误差和正常四种状态下的振动信号,并将数据划分为训练集、验证集与测试集;最后,将计算结果与现有的半监督分类方法:TripleGAN、Bad-GAN、Reg-GAN、SF-GAN进行了对比,并对改进模块进行了消融实验研究。研究结果表明:在标签样本为40、60、80、100时,改进SAGGAN模型的整体分类准确率分别为89%、90%、92%、94.25%,远高于其他四种方法,特别在只有少量标签样本情况下的优越性更为明显。以上结果揭示了改进的SAGGAN模型在齿轮故障分类领域中的实用性和优越性。
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关键词
齿轮故障
模式分类
自注意力门单元生成对抗网络
半监督学习
自注意力生成对抗网络
门控通道转换模块
自注意力门控模块
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职称材料
融合门控变换机制和GAN的低光照图像增强方法
被引量:
5
5
作者
何银银
胡静
+1 位作者
陈志泊
张荣国
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期247-255,共9页
针对低光照图像增强过程中存在的配对图像数据依赖、细节损失严重和噪声放大问题,提出结合门控通道变换机制和生成对抗网络(GAN)的低光照图像增强方法AGR-GAN,该方法可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练。首先,设计特征提取网络...
针对低光照图像增强过程中存在的配对图像数据依赖、细节损失严重和噪声放大问题,提出结合门控通道变换机制和生成对抗网络(GAN)的低光照图像增强方法AGR-GAN,该方法可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练。首先,设计特征提取网络,该网络由多个基于门控通道变换单元的多尺度卷积残差模块构成,以提取输入图像的全局上下文特征和多尺度局部特征信息;然后,在特征融合网络中,采用卷积残差结构将提取的深浅层特征进行充分融合,再引入横向跳跃连接结构,最大程度保留细节特征信息,获得最终的增强图像;最后,引入联合损失函数指导网络训练过程,抑制图像噪声,使增强图像色彩更自然匀称。实验结果表明,该方法在主观视觉分析和客观指标评价方面相较其他算法均具有显著优势,其能有效提高低光照图像的亮度和对比度,减弱图像噪声,增强后的图像更清晰且色彩更真实,峰值信噪比、结构相似度和无参考图像质量评价指标平均可达16.48 dB、0.93和3.37。
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关键词
低光照图像增强
卷积残差结构
门控通道变换单元
无监督学习
生成对抗网络
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职称材料
题名
GCT变换及几何图形形状相似性判定
被引量:
9
1
作者
吴绍根
王康
路利军
刘娅琴
机构
广东轻工职业技术学院
南方医科大学生物医学工程学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2016年第12期1671-1684,共14页
基金
国家自然科学基金项目(81501541)
广东省产学研项目(2013B090500104)
广东省重点科技项目(2013A022100009)~~
文摘
目的人类的视觉能力可以轻易地判定两个几何图形形状的相似性,但是,这对于计算机来说仍是一个开问题。在计算机视觉应用中,不仅需要对图形形状进行分类和相似性判定,还需要对图形形状的相似性度量给出与人类的视觉判断一致的结果,这是目前图形形状表示和分类算法没有较好解决的问题。方法通过GCT变换,将图形形状从实数空间的坐标表示变换到复数空间的复数特征向量表示,进而将判定两个几何形状的相似性问题转化为判定它们的复数空间特征向量的相似性问题。GCT变换不仅可以判定图形形状的相似性,它还是可逆的,它可以近似重建原图形形状。结果 GCT变换具有位移、尺度和旋转不变性,它不仅可以判定几何图形形状的相似性,给出与人类视觉判断一致的相似性结果,而且在两个几何图形形状相似的情况下,还能计算出它们的角度旋转和尺度缩放。结论对于封闭的几何形状,如果几何形状的中心点位于几何形状的内部且过中心点的任一直线与该几何形状有且只有两个交点,理论证明和实验验证,GCT变换可以高效准确地判定这类几何图形形状的相似性,并给出与人类视觉判定一致的结果。
关键词
gct
变换
几何形状
复数空间
特征向量
形状相似性判定
Keywords
gct transform
geometric shape
complex space
feature vector
shape similarity determination
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于GCT模型的洞庭湖一般垸划分
2
作者
李想
孟熊
刘烨
唐超
机构
湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司
湖南省洞庭湖水利事务中心
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2023年第7期87-93,共7页
基金
湖南省水利科技项目(XSKJ2021000-30)
湖南省重大水利科技项目(XSKJ2021000-01)。
文摘
一般垸是洞庭湖特有的堤垸形式,但随着社会经济发展,各个一般垸的防洪保护对象已存在较大差异,急需进一步确定洞庭湖一般垸在防洪划区时所归属的类别,以制定相应的防洪措施。通过GCT图形几何变换,结合人口密度、每千米堤防保护人数、堤防等级、蓄洪损失、耕地面积、重要性参数,建立一般垸的防洪保护区、蓄滞洪区形状相似性判定模型,完成洞庭湖区230个一般垸划分。防洪保护区参考值6维雷达图的各项参数依次为900人/km2,0.46人/km,2级堤防,32元/m^(3),666.67 hm^(2)耕地,重要性2分;蓄滞洪区参考值6维雷达图的各项参数依次为600人/km2,0.18人/km,4级堤防,32元/m^(3),66.67 hm^(2)耕地,重要性1分。运用Matlab对数据进行归一化处理,将每一个一般垸的6项参数划为范围在1~5以内的无量纲,并绘制成6维雷达图,同时完成与防洪保护区参考值6维雷达图的相似性判定,判定结果为不相似的一般垸,继续与蓄滞洪区参考值6维雷达图进行相似性判定,仍然不相似的,判定为洪泛区。划分结果表明,防洪保护区67个、蓄滞洪区53个、洪泛区110个。通过对结果进行进一步分析,提出了模型修改意见与后续一般垸规划建议,为洞庭湖区一般垸拟开展的防洪保护区、蓄滞洪区、洪泛区划分工作提供了参考。
关键词
洞庭湖区
一般垸
防洪区划
gct
变换
相似性判定
Keywords
Dongting Lake Area
general polder
flood control zoning
gct transform
ation
similarity determination
分类号
TV87 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法
3
作者
赵亮
高静怀
李振
张伟
田亚军
机构
西安交通大学信息与通信工程学院
海洋油气勘探国家工程研究中心
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期289-307,共19页
基金
科技部国家重点研发计划重点项目(2020YFA0713403,2020YFA0713400)资助。
文摘
垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中,如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换,能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题,提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先,采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取,构造融入相空间角度信息的特征数据集;然后,利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类;最后,对分类结果进行反变换,完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离,并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明,本文方法角度分辨率高、抗噪能力强,波场分离结果的保真保幅性好,这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.
关键词
垂直地震剖面(VSP)
波场分离
CURVELET变换
广义Curvelet变换
K-means聚类
Keywords
Vertical Seismic Profile(VSP)
Wavefield separation
Curvelet
transform
Generalized Curvelet
transform
(
gct
)
K-means clustering
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于改进SAGGAN模型的齿轮故障分类方法研究
4
作者
刘洋
但斌斌
易灿灿
严旭果
薛家成
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
武汉科技大学精密制造研究院
宝钢股份中央研究院(武钢有限技术中心)
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第12期2185-2194,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52205537)。
文摘
针对齿轮故障样本获取困难,导致深度学习驱动故障分类模型的可靠性和准确性不足这一问题,提出了一种基于改进自注意力门单元生成对抗网络(SAGGAN)的半监督齿轮故障分类模型。首先,为增强改进SAGGAN模型的特征表示能力,提升齿轮故障的半监督分类效果,在自注意力生成对抗网络(SAGAN)的基础上,引入了门控通道转换模块(GCT)、改进自注意力门控模块(SAG)和预训练的Inception V3分支;然后,使用齿轮故障实验装置采集齿轮断齿、磨损、周节误差和正常四种状态下的振动信号,并将数据划分为训练集、验证集与测试集;最后,将计算结果与现有的半监督分类方法:TripleGAN、Bad-GAN、Reg-GAN、SF-GAN进行了对比,并对改进模块进行了消融实验研究。研究结果表明:在标签样本为40、60、80、100时,改进SAGGAN模型的整体分类准确率分别为89%、90%、92%、94.25%,远高于其他四种方法,特别在只有少量标签样本情况下的优越性更为明显。以上结果揭示了改进的SAGGAN模型在齿轮故障分类领域中的实用性和优越性。
关键词
齿轮故障
模式分类
自注意力门单元生成对抗网络
半监督学习
自注意力生成对抗网络
门控通道转换模块
自注意力门控模块
Keywords
gear fault
pattern classification
self-attention and gate unit generated adversarial network(SAGGAN)
semi-supervised learning
self-attention generative adversarial network(SAGAN)
gated channel
transform
ation(
gct
)
self-attention gate modules(SAG)
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
融合门控变换机制和GAN的低光照图像增强方法
被引量:
5
5
作者
何银银
胡静
陈志泊
张荣国
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
北京林业大学信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期247-255,共9页
基金
国家自然科学基金(32071775)
博士科研启动基金(20202057)
山西省自然科学基金(202203021211206,202203021211189)。
文摘
针对低光照图像增强过程中存在的配对图像数据依赖、细节损失严重和噪声放大问题,提出结合门控通道变换机制和生成对抗网络(GAN)的低光照图像增强方法AGR-GAN,该方法可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练。首先,设计特征提取网络,该网络由多个基于门控通道变换单元的多尺度卷积残差模块构成,以提取输入图像的全局上下文特征和多尺度局部特征信息;然后,在特征融合网络中,采用卷积残差结构将提取的深浅层特征进行充分融合,再引入横向跳跃连接结构,最大程度保留细节特征信息,获得最终的增强图像;最后,引入联合损失函数指导网络训练过程,抑制图像噪声,使增强图像色彩更自然匀称。实验结果表明,该方法在主观视觉分析和客观指标评价方面相较其他算法均具有显著优势,其能有效提高低光照图像的亮度和对比度,减弱图像噪声,增强后的图像更清晰且色彩更真实,峰值信噪比、结构相似度和无参考图像质量评价指标平均可达16.48 dB、0.93和3.37。
关键词
低光照图像增强
卷积残差结构
门控通道变换单元
无监督学习
生成对抗网络
Keywords
low-light image enhancement
convolution residual structure
Gated Channel
transform
ation(
gct
)unit
unsupervised learning
Generative Adversarial Network(GAN)
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GCT变换及几何图形形状相似性判定
吴绍根
王康
路利军
刘娅琴
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2016
9
原文传递
2
基于GCT模型的洞庭湖一般垸划分
李想
孟熊
刘烨
唐超
《中国农村水利水电》
北大核心
2023
0
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职称材料
3
基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法
赵亮
高静怀
李振
张伟
田亚军
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
4
基于改进SAGGAN模型的齿轮故障分类方法研究
刘洋
但斌斌
易灿灿
严旭果
薛家成
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
5
融合门控变换机制和GAN的低光照图像增强方法
何银银
胡静
陈志泊
张荣国
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
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