导读:本文包含了文物拼接论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像处理,角度,角边长,凹凸函数
文物拼接论文文献综述
史宝珠[1]（2019）在《基于角边特征的非规则文物碎片自动拼接算法》一文中研究指出随社会经济的蓬勃高速发展,近年来我国文物收藏一直在持续升温。与此同时与文物收藏相关的技术如文物修复技术也在持续高速发展。利用信息技术加速文物修复工作,降低文物修复的成本是当前文物收藏热背景下的文物修复技术发展的主要方向。而利用信息技术进行文物修复离不开图像数据的获取与处理。因此如何进一步提升图像数据的获取与处理能力,使其更好的适应人们的生产生活需求,是业界和科研机构的努力方向,也是收藏热催生的文物修复技术发展的迫切需要。本文针对人工复原文物碎片存在的尝试次数多、拼接速度慢、复原准确性与完成度低的问题,提出了一种依据碎片的角度与边长特征,进行文物碎片自动拼接复原的算法。本文主要研究内容如下:1.针对图像数据获取不准确、遗漏等问题,提出了图像预处理优化方法和信息链检索方法。对于要处理的碎片图像,在前期获取图像信息时往往是以亮的为图像信息暗的为背景信息。为了减少外界因素对于信息提取的影响,本文采用全局阈值分割法进行图像信息提取;为了减少细小碎片数据信息的影响,本文采用强化、开集、加厚的图像处理技术进行图像信息细化;为了后期图像数据处理更加简便,本文运用类边界跟踪法和链码Freeman方法进行图像特征信息提取。通过以上图像预处理优化技术的使用,使得图像特征信息提取更加精确、高效。2.针对碎片图像拼接过程中拼接效率低、准确度不高的问题,本文提出了基于角度和边长特征的拼接方法以及震荡函数误差弥补方法。首先根据角度值进行粗匹配,再根据边长值进行细匹配,最后依据凹凸函数进行遗漏弥补,依据震荡函数进行缝隙弥补。通过与特征点、近似多边形拟合、角序列匹配等碎片自动拼接算法相比,本文所提算法的拼接准确率、拼接完成度与拼接耗时至少提高了 10%。通过多次对比实验与算法改善,证明本文算法在文物碎片拼接过程中不但解决了拼接准确率问题,而且还减少了繁琐的计算过程,使得拼接效率大大提高。该算法不仅可以用于二维纸质文物碎片的拼接,还可以用于叁维立体文物碎片的拼接。该算法能够广泛的应用于刑侦、文物复原等领域,能有效、快速地解决非规则碎片拼接相关问题。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2019-06-01）
刘小通[2]（2019）在《面向文物复原的残差网络识别与多特征拼接技术研究》一文中研究指出计算机辅助文物复原可以提高文物修复工作效率并降低文物二次破坏。对兵马俑类复杂文物,碎片的部位识别和匹配拼接是其关键技术。在碎片部位识别中,深度学习有较好的识别效果,但浅层网络识别精度较低而深层网络会出现一定程度的网络退化问题;在碎片匹配拼接中,对于具有复杂几何轮廓的碎片,基于单一特征往往难以取得较好的拼接效果。针对这些问题,本文以兵马俑文物碎片为研究对象,展开相关研究。主要包括:(1)针对兵马俑文物碎片部位类型难以判断的问题,提出了一种基于残差学习的叁维卷积神经网络模型并应用于文物点云类型识别领域。本文对叁维卷积神经网络进行了优化改进,引入了残差学习,有效避免了深层叁维卷积神经网络退化问题,一定程度上提高了物体点云类型识别的精度,并将叁维残差神经网络应用到兵马俑碎片点云数据中,进行兵马俑碎片类型识别。实验结果表明,叁维残差神经网络方法在兵马俑点云碎片识别任务中,识别准确率达到83.59%,满足碎片类型识别要求。(2)针对具有复杂几何轮廓特征文物碎片,使用单一特征进行碎片匹配精度不高的问题,提出了一种基于轮廓线多特征约束的碎片拼接算法。该算法对碎片散乱点云数据进行Delanuay叁角剖分,并对构建的叁角网格数据提取叁维轮廓曲线及曲线上的特征点;然后针对提取的特征点的不同特征构造特征矢量,并引入逻辑回归方法融合多特征构造特征点匹配约束函数;其次使用构造特征点匹配约束函数以及叁维轮廓线形成特征矢量建立多碎片动态匹配算法;最后通过碎片匹配算法进行叁维轮廓线匹配,并通过刚体变化及ICP配准算法将轮廓匹配的碎片进行拼接。实验表明,该算法针对碎片轮廓线保存完整的碎片具有较好的拼接效果,且能够一次性完成多个碎片的拼接工作。(3)设计并实现了兵马俑文物复原系统。将算法应用于兵马俑文物复原过程中,支持兵马俑文物碎片从类型识别到整体拼接的流程,为文物实体拼接提供指导。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
张勇,耿国华,周明全[3]（2019）在《热核信号驱动的文物碎片断裂面拼接方法》一文中研究指出为了进一步减少文物碎片拼接误差,特别是轮廓特征线不完整或不连续的碎片,提出一种热核信号(heat kernel signature)驱动的文物碎片断裂面拼接方法,首先根据断裂面局部曲率值设置初始特征点,并对初始特征点集合进行适当扩展,计算特征点的热核信号,根据热核信号值获得特征点匹配对,最终进行碎片准确拼接。通过与相关算法实验对比,本文方法产生拼接误差缩小至8%～33%,表明本文方法产生的拼接误差更小,对于那些不能完整呈现断裂面轮廓的碎片具有更好的拼接效果。(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
袁洁[4]（2018）在《基于多特征融合的文物碎片拼接算法研究》一文中研究指出计算机辅助文物虚拟复原技术主要应用于破损文物的拼合,该技术不仅有效缩短了文物复原的周期而且避免了人工复原对文物的再次破坏,因此相关研究也成为计算机图形学领域的研究热点。基于传统几何驱动的碎片拼接技术,依赖于碎片断裂部位几何信息的完整性及准确性,对断裂部位存在缺损的文物碎片容易失效。针对该问题,本文将拓扑特征和多特征融合应用于文物碎片拼接,围绕断裂部位不同程度受损的碎片拼合问题,展开相关研究。本文研究工作主要包括:(1)针对断裂部位边缘受损而引起的轮廓曲线无法充分表示断裂面几何特征的文物碎片拼接问题,提出一种基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片自动拼接方法。首先,依据Morse-Smale复形理论构建并简化碎片断裂面的拓扑图;然后,定义基准点和0值面,利用目标点之间的对应高度差值,将拓扑图中四边形曲面构造成为能够有效表示断裂面特征的描述符;最后,基于凹凸互补性计算初始特征四边形匹配集的误差,筛选出最优匹配集,确定邻接碎片关系。实验结果表明,针对断裂面结构信息较完整的破碎文物模型,该方法可取得较满意的拼接结果。(2)为了有效解决由于碎片断裂部位受损造成几何特征缺失,采用传统的单一几何特征驱动方法难以拼合的问题,提出了一种基于断裂部位轮廓线双向距离场的文物碎片自动拼接方法。该算法融合碎片表面纹饰信息和断裂部位的多种几何特征,并且引入欧式距离一致性和凹凸互补性的多层约束条件,从而构造出能够有效判断碎片之间邻接关系的特征描述符,判断出碎片之间的邻接关系。另外,特征提取过程中采用非均匀采样,减少了均匀采样过程中的冗余点,提高了碎片拼合的效率。实验结果表明,该方法不仅避免了传统的断裂面拼合方法数据量大而带来的高时间代价,而且针对断裂部位存在不同程度缺损但表面纹饰结构清晰的碎片拼合具有一定的优势。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
袁洁,周明全,耿国华,张雨禾[5]（2018）在《基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片拼接算法》一文中研究指出针对计算机辅助文物虚拟复原中由于破损文物断裂部位边缘受损而引起的轮廓线不能充分表示断裂面几何特征的问题,提出了一种基于断裂面拓扑特征的破碎文物自动拼接算法.首先,定义碎片模型顶点显着度指标函数,提取断裂面特征点,依据Morse-Smale复形理论构建并简化断裂面的几何拓扑图;然后,通过定义基准点与0值面,从而计算目标点的对应高度差值,将拓扑图中四边形曲面构造成为能完整表示断裂面几何特征的特征描述符,并根据凹凸互补性计算初始特征四边形匹配集的误差,筛选出最优匹配集;最后,采用四元组方法计算旋转、平移矩阵,利用穷举搜索法实现碎片的精确拼接.实验结果表明,该方法针对断裂部位边缘受损的破碎文物模型可获得较满意的拼接效果.(本文来源于《自动化学报》期刊2018年08期）
袁洁,周明全,耿国华,张雨禾[6]（2018）在《基于轮廓线双向距离场的文物碎片拼接算法》一文中研究指出在文物碎片自动拼接中,由于断裂部位受损造成几何特征缺失,传统基于几何驱动拼接算法难以拼合。为此,提出一种基于断裂部位轮廓线双向距离场的文物碎片自动拼接算法。通过提取文物碎片表面的显示脊线,从而得到碎片的纹饰特征,采用最小逼近误差法提取表面纹饰轮廓上的特征点,依据顶点曲度值获取断裂面特征点,构建碎片断裂面轮廓线至表面特征点和断裂面特征点的双向距离场,引入欧式距离一致性和凹凸互补性的约束,构造特征描述符,定义匹配度函数获取特征点匹配对集合,使用四元数算法计算刚体变换矩阵,以迭代最近点法实现精确拼合。实验结果表明,与传统断裂面拼接算法相比,该算法能节省拼合时间,且拼合误差较小。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年06期）
张雨禾[7]（2017）在《散乱点云特征提取方法与部位缺损文物碎片拼接技术研究》一文中研究指出利用数字化手段实现文物虚拟复原,能够有效缩短文物复原周期的同时,避免人工复原对文物的二次破坏,因此相关研究也成为计算机图形学领域的研究热点。文物虚拟复原的核心即文物邻接碎片的搜索与拼合,传统几何特征驱动的碎片拼接技术,依赖于碎片断裂部位几何信息的完整性及准确性,因此针对断裂部位缺损的文物碎片容易失效。特征提取是碎片拼接的基石,特征提取的优劣直接决定了后续碎片拼接中形状表达与匹配的准确率。好的特征提取算法,将给特征的相似性度量、邻接匹配对的判定、搜索及空间坐标的精确对齐带来明显优势。因此,本文以点云模型为研究对象,重点研究了散乱点云模型的特征提取方法,并将多特征融合应用于文物碎片自动拼接,旨在解决断裂部位存在缺损文物碎片的自动拼接问题。本文主要研究工作包括:(1)针对传统点云特征提取方法中,曲面拟合质量直接影响特征提取有效性的问题,提出一种基于局部重建的散乱点云谷脊特征提取方法。通过构建紧附于潜在曲面、能反映点局部几何特征信息的叁角网格,利用微分“化曲为直”的本质特性,估计点数据的曲率;然后以定义“谷脊点为主方向上的曲率极值点”为判据,多尺度地提取谷脊特征。实验结果表明,该算法能有效避免由于曲面拟合依赖于先验知识,导致曲面拟合质量影响特征提取有效性的问题,对邻域尺度及噪声不敏感,所提取出的谷脊特征能有效表达和刻画点云模型的几何形状。(2)针对现有点云特征提取方法对于潜在曲面形状差异较敏感的问题,提出一种采用 DBSCAN 聚类(Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的散乱点云特征提取方法。利用反k近邻定义一种新的特征检测算子,然后引入特征的全局约束性定义;最后采用DBSCAN聚类算法对点进行聚类分析提取特征点。实验结果表明,该算法无需局部曲面的拟合或重建,且结果不依赖于特征的尖锐度,提取特征时同时考虑点的局部几何信息及全局约束性,因此针对曲面形状差异较大的模型具有一定的优越性。(3)针对点云特征提取中,特征度量阈值的自适应计算及特征线重建中的保形问题,提出一种基于统计学的散乱点云特征线提取方法。该方法定义了一种新的特征检测算子,通过构建基于泊松分布的曲面遍历模型提出一种泊松边界区域生长法,以标定潜在特征点;然后对潜在特征点的区域信息进行分析提取特征点;最后,提出一种基于L1中值的特征线重建算法,通过重建特征点的潜在形状构建特征线。实验结果表明,该算法能够自适应地计算不同的特征度量阈值,有效解决了传统方法采用统一特征度量阈值导致特征尖锐度敏感的问题,且所生成的特征线能够有效保持特征点的潜在形状,针对形状较复杂模型具有较强的优越性。(4)针对现有点云简化算法在大规模精简时较平滑区域易形成孔洞,及简化后模型易丢失原曲面形状导致体积收缩的问题,提出一种保几何特征的点云简化方法。利用泊松边界区域生长法检测特征点,并获得潜在曲面的平均弯曲度信息;然后利用共享近邻聚类算法(Shared Nearest Neighbor,SNN)对非特征点处局部曲面弯曲度进行分析,综合考虑点采样密度及局部曲面弯曲度,采用不同的简化策略删除冗余点。实验结果表明,该算法不但避免了在大规模精简时较平滑区域易形成孔洞的问题,且简化后的模型能够尽可能保持原曲面的潜在形状,降低简化误差。(5)针对断裂部位存在缺损文物碎片的自动拼接问题,提出一种基于形状骨架图匹配的文物碎片自动拼接方法,利用文物碎片特征线刻画碎片表面几何纹理,将邻接碎片的匹配问题转化为碎片表面几何纹理中非完整几何纹元的互补匹配问题。首先根据几何纹理的完整性设计非完整几何纹元的互补匹配约束条件;然后利用视觉骨架剪枝法提取非完整纹元的形状骨架,基于形状骨架图语法及匹配约束条件判定非完整纹元互补匹配对;最后将碎片上非完整几何纹元的顺序作为上层约束确定邻接碎片。实验结果表明,该方法能够有效解决断裂部位存在缺损文物碎片的自动拼接问题,针对几何纹理局部曲率变化较小的碎片效果较好。(6)针对断裂部位存在缺损、几何纹理局部曲率变化较大碎片的自动拼接问题,提出一种基于自适应邻域的多特征融合文物碎片自动拼接方法。该方法基于自适应邻域机制融合碎片断裂部位及原曲面上的多种特征,将断裂部位“轮廓线”的匹配转化为断裂部位“轮廓带”的匹配,通过自适应邻域的匹配确定碎片的邻接关系;另外,采用Coarse-to-Fine策略逐级搜索邻接碎片,提高了邻接碎片搜索效率。实验结果表明,该算法能有效融合碎片上的多特征,针对断裂部位存在缺损、几何纹理局部曲率变化较大的碎片具有一定的优越性。(本文来源于《西北大学》期刊2017-06-01）
王栋娟[8]（2017）在《青铜器文物碎片虚拟拼接技术研究及几何特征提取》一文中研究指出由于年代久远等原因,相当多的青铜器出土时存在破损情况,利用计算机辅助碎片虚拟拼接是青铜器文物修复保护和数字化处理的关键技术之一。针对青铜器具有非刚体性,且碎片的结构特征或纹理特征往往不明显,导致碎片模型匹配困难的问题,本文就青铜器碎片虚拟拼接技术展开如下研究:(1)提出青铜器碎片分类拼接思路。依据青铜器薄壁文物碎片的特点将其按照是否具有明显叁维特征以及碎片大小分为二维碎片和叁维碎片,并且后续拼接采用分类拼接方式,即分别在二维平面和叁维空间进行匹配。(2)提出利用曲率特征虚拟拼接青铜器小碎片的方法。对青铜器小碎片分别进行轮廓提取,并在平滑处理提取结果的基础上计算其曲率;以曲率的局部极大值点作候选角点,再根据支撑域消除圆角点和伪角点;计算相邻两角点间的弦长,以弦长作为特征序列进行匹配;在平移旋转过程中利用向量模的不变性进行匹配精化处理,得到青铜器小碎片的最终拼接结果。结果表明该方法能够有效提高拼接效率和匹配效果。(3)提出结合主成分分析和快速傅里叶变换进行青铜器叁维碎片虚拟拼接的方法。将轮廓曲线表示为若干特征曲线段序列,并将每段分别从世界坐标系变换到用PCA方法建立的局部坐标系下,然后投影到其中的两个坐标平面上;以该两个坐标平面上轮廓投影点的傅里叶级数和能量值为依据进行粗匹配;将基于粗匹配得到的过渡矩阵将两个待匹配碎片的轮廓线经坐标变换后投影到第叁个坐标平面,通过寻找其最长公共边进行精匹配,从而得到匹配结果。(4)设计和开发了青铜器文物几何特征尺寸提取系统。该系统操作简易,能快速地提取青铜器几何特征量,包括口径、底径、高度等,为后续人工修复青铜器提供可靠数据资料。(本文来源于《中北大学》期刊2017-04-10）
卢浩然,张宇,牛苗苗,税午阳,周明全[9]（2015）在《基于Leap motion的叁维文物虚拟拼接方法》一文中研究指出利用叁维激光扫描方式采集文物几何信息正变得越来越普遍,借助计算机技术可以实现破碎文物的虚拟复原。针对全自动几何驱动虚拟文物拼接的不足,提出一种利用Leap motion实现碎片交互拼接的方法。通过Leap Motion获得的数据实现手的运动模拟,交互地控制碎片模型的运动,实现两个碎片的初匹配。拼接结果将实时反馈给用户,用户可以通过控制碎片的位置优化碎片间的拼接关系。进一步采用最近点迭代算法实现两个碎片的精确匹配。将拼接结果作为新的碎片迭代地实现多个碎片的匹配和拼接。实验结果表明,该方法可以降低自动拼接技术对数据的高度依赖性实现邻接文物碎片的拼接。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2015年12期）
孙家泽[10]（2015）在《群体智能算法及在叁维文物虚拟拼接中的应用》一文中研究指出群体智能算法在求解工程领域的复杂优化问题中已经得到广泛认可。然而因其源于生物模拟而且包含复杂的随机群体行为,目前缺乏严谨的收敛证明,存在收敛速度慢、早熟等现象,理论的缺乏阻碍其发展和应用。传统叁维文物碎片虚拟拼接中面临相邻碎片识别能力不强和整体拼接方法鲁棒性差的问题,其数学模型都是复杂优化问题。本文对群体智能优化算法全局收敛性进行研究,研究保证全局收敛的新型算法,针对叁维文物模型虚拟拼接中的优化问题开展基于群体智能的最优化应用研究。主要贡献包括：(1)提出了两种改进的社会认知优化算法,提高了算法的全局收敛能力针对传统社会认知优化算法缺少全局收敛的理论分析及开发和开采能力有待进一步提高的问题,对算法的全局收敛性给出了证明,引入混沌群体和精英群体,提出了一种保证收敛的自然认知优化算法；在算法邻域搜索中引入量子行为搜索机制,提出了具有量子行为的认知优化算法。新算法全局收敛性得到保证,收敛速度得到提高,为应用范围的扩展奠定理论基础。(2)提出了一种混沌细菌群体趋药性优化算法,提高了算法的开发能力针对细菌群体趋药算法理论分析缺乏和收敛速度慢的问题,给出细菌趋药算法和细菌群体趋药算法全局收敛性证明,提出了一种混沌细菌群体趋药算法,在细菌群体中加入混沌搜索群体,两群同步迭代,分享最优搜索结果,提高细菌群体中个体的多样性,提高算法的全局收敛性和收敛速度。(3)提出了多特征提取和智能融合匹配识别方法,提高了文物相邻碎片的识别能力针对文物特征信息不准确的问题,采用文物多特征提取算法提取文物的多特征,提出了基于证据推理和区间数的多特征智能融合匹配识别方法,解决了单一特征信息模糊不确定带来的误匹配问题,提高了特征提取的精度,提升了文物相邻碎片的识别能力,为文物的全局拼接奠定基础。(4)提出了基于群体智能的全局最优匹配和智能配准的拼接方法,提高了拼接方法的健壮性针对传统整体拼接缺少全局考虑、碎片不存在包含关系和对应点难以确定的问题,对两类全局匹配问题利用离散自然认知优化算法进行优化求解,用改进的离散混沌细菌群体趋药算法得到最优的粗匹配点对,利用混沌细菌群体趋药算法得到最优坐标变换,提高了匹配算法的全局优化能力和健壮性,提高了配准的精度和效率,扩展了配准算法的使用范围。综上,研究包括算法收敛研究和算法应用研究两个方面。理论上对所提群体智能算法给出全局收敛性证明,提高算法的性能和适用性；应用上针对叁维文物模型拼接过程中的关键问题提出了基于群体智能优化算法的解决方案,促进了群体智能算法在叁维模型处理中的应用。(本文来源于《西北大学》期刊2015-06-01）
文物拼接论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
计算机辅助文物复原可以提高文物修复工作效率并降低文物二次破坏。对兵马俑类复杂文物,碎片的部位识别和匹配拼接是其关键技术。在碎片部位识别中,深度学习有较好的识别效果,但浅层网络识别精度较低而深层网络会出现一定程度的网络退化问题;在碎片匹配拼接中,对于具有复杂几何轮廓的碎片,基于单一特征往往难以取得较好的拼接效果。针对这些问题,本文以兵马俑文物碎片为研究对象,展开相关研究。主要包括:(1)针对兵马俑文物碎片部位类型难以判断的问题,提出了一种基于残差学习的叁维卷积神经网络模型并应用于文物点云类型识别领域。本文对叁维卷积神经网络进行了优化改进,引入了残差学习,有效避免了深层叁维卷积神经网络退化问题,一定程度上提高了物体点云类型识别的精度,并将叁维残差神经网络应用到兵马俑碎片点云数据中,进行兵马俑碎片类型识别。实验结果表明,叁维残差神经网络方法在兵马俑点云碎片识别任务中,识别准确率达到83.59%,满足碎片类型识别要求。(2)针对具有复杂几何轮廓特征文物碎片,使用单一特征进行碎片匹配精度不高的问题,提出了一种基于轮廓线多特征约束的碎片拼接算法。该算法对碎片散乱点云数据进行Delanuay叁角剖分,并对构建的叁角网格数据提取叁维轮廓曲线及曲线上的特征点;然后针对提取的特征点的不同特征构造特征矢量,并引入逻辑回归方法融合多特征构造特征点匹配约束函数;其次使用构造特征点匹配约束函数以及叁维轮廓线形成特征矢量建立多碎片动态匹配算法;最后通过碎片匹配算法进行叁维轮廓线匹配,并通过刚体变化及ICP配准算法将轮廓匹配的碎片进行拼接。实验表明,该算法针对碎片轮廓线保存完整的碎片具有较好的拼接效果,且能够一次性完成多个碎片的拼接工作。(3)设计并实现了兵马俑文物复原系统。将算法应用于兵马俑文物复原过程中,支持兵马俑文物碎片从类型识别到整体拼接的流程,为文物实体拼接提供指导。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
文物拼接论文参考文献
[1].史宝珠.基于角边特征的非规则文物碎片自动拼接算法[D].内蒙古农业大学.2019
[2].刘小通.面向文物复原的残差网络识别与多特征拼接技术研究[D].西北大学.2019
[3].张勇,耿国华,周明全.热核信号驱动的文物碎片断裂面拼接方法[J].陕西师范大学学报(自然科学版).2019
[4].袁洁.基于多特征融合的文物碎片拼接算法研究[D].西北大学.2018
[5].袁洁,周明全,耿国华,张雨禾.基于Morse-Smale拓扑特征的文物碎片拼接算法[J].自动化学报.2018
[6].袁洁,周明全,耿国华,张雨禾.基于轮廓线双向距离场的文物碎片拼接算法[J].计算机工程.2018
[7].张雨禾.散乱点云特征提取方法与部位缺损文物碎片拼接技术研究[D].西北大学.2017
[8].王栋娟.青铜器文物碎片虚拟拼接技术研究及几何特征提取[D].中北大学.2017
[9].卢浩然,张宇,牛苗苗,税午阳,周明全.基于Leapmotion的叁维文物虚拟拼接方法[J].系统仿真学报.2015
[10].孙家泽.群体智能算法及在叁维文物虚拟拼接中的应用[D].西北大学.2015