Advertisement

改进的快速倒角距离变换算法——基于MATLAB的加速方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本文介绍了一种在MATLAB环境中实现的改进型快速倒角距离变换算法，通过优化策略有效提升了计算效率和速度。 作者通过在图像上移动前向掩码并跳过不必要的操作来改进原始的 Chamfer 算法。这些被省略的操作包括那些会导致单元格中添加无穷大的最少值计算。对于包含大量非特征条目或边界处缺乏有意义特征的大规模二值图像，该算法表现出更高的效率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改进的快速倒角距离变换算法——基于MATLAB的加速方法
    优质
    本文介绍了一种在MATLAB环境中实现的改进型快速倒角距离变换算法，通过优化策略有效提升了计算效率和速度。 作者通过在图像上移动前向掩码并跳过不必要的操作来改进原始的 Chamfer 算法。这些被省略的操作包括那些会导致单元格中添加无穷大的最少值计算。对于包含大量非特征条目或边界处缺乏有意义特征的大规模二值图像，该算法表现出更高的效率。
     
  • 二维快速行进算法：利用快速行进法计算距离图-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现二维快速行进算法，用于高效计算网格环境中的距离图。通过优化路径规划和机器人导航中的距离变换问题，提供了一种快速、准确的解决方案。 使用快速行进算法计算到一组点的距离图。以恒定速度 T=1 求解二维 eikonal 偏微分方程（PDE）。这种方法虽然不够通用，但对于学习来说非常合适。
     
  • 基于改进快速霍夫变换的车道线检测方法*(2014年)
    优质
    本文提出了一种基于改进快速霍夫变换的新型车道线检测算法。该方法在保持实时性的前提下提高了车道线检测的准确性和鲁棒性，适用于各种复杂道路环境。 本段落研究了智能交通系统中的车道线快速检测算法。首先将车道线图像进行灰度化处理，并使用中值滤波去除噪声；随后利用索贝尔算子对灰度图进行二值化处理；接着根据车道线的特点及霍夫变换的需求，设定感兴趣区域；最后，在该区域内应用霍夫变换提取车道线，采用最小二乘法拟合直线，并剔除干扰的虚假线条。实验结果表明，基于改进快速霍夫变换算法在检测时间上优于经典霍夫变换方法，并且增强了算法的鲁棒性。
     
  • FFT-GPU-Accel: 由CUDA加速的快速傅立叶变换算法
    优质
    FFT-GPU-Accel是一款基于CUDA技术的高性能快速傅里叶变换工具，能够显著提高大规模数据处理的速度和效率。 FFT-GPU-Accel 是一种利用CUDA加速的快速傅里叶变换算法。该算法基于FFT的蝶形公式，并充分利用了GPU多核心的优势以及同一层级运算因子互不干扰的特点，实现了高效的并行化优化处理。在相同测试机器上，其运行速度可达到MATLAB(R2017b)的数十倍。 核心算法依据快速傅里叶变换中的蝶形公式设计。对于N元待转换信号来说，蝶形公式的运算分为logN层级进行，在每一层中，各子运算间的因子互不干扰。通过合理使用CUDA的__syncthreads()函数，可以利用GPU单个线程纵向处理每一个独立的运算因子。 在优化过程中还特别注意到了旋转因子Wn^k在蝶形公式中的大量重复出现现象，并对这些旋转因子进行了预处理工作。由于这些预处理数据是静态不变的，因此考虑将其存储于纹理单元中以提高效率。
     
  • 基于LAMBDA算法的GPS整周模糊度快速解算改进方法
    优质
    本研究提出了一种改进的LAMBDA算法，旨在提高GPS定位系统中整周模糊度的解算速度和精度，适用于实时动态定位。 针对LAMBDA算法在实时解算GPS整周模糊度过程中存在的浮点解偏差大、搜索范围广的问题，本段落采用Tikhonov正则化方法对LAMBDA算法进行了改进。通过对宽巷双差观测方程和L1双差观测方程中未知参数的系数矩阵进行奇异值分解，并利用分解后的协方差矩阵替代经典LAMBDA算法中的协方差矩阵来搜索整周模糊度，该算法提高了浮点解精度并缩小了模糊度搜索范围。为了验证改进后方法的有效性，对实际GPS基线观测数据进行了实验分析。结果显示：改进的LAMBDA算法显著提升了浮点解的精度，并且在无需初始化时间的情况下能够达到100%的成功率来固定整周模糊度，从而实现快速厘米级定位功能。
     
  • 离散傅里叶变换与快速算法分析
    优质
    《离散傅里叶变换与快速算法分析》一书深入探讨了信号处理领域中的基础理论和高效计算方法，重点介绍了离散傅里叶变换及其快速算法的原理、应用及最新进展。 离散傅里叶变换及其快速算法是一份非常有用的资源，希望能对大家有所帮助。
     
  • 【算法图解】——改进的快速排序
    优质
    本篇文章介绍了对传统快速排序算法进行优化的方法，旨在提高其在特定情况下的性能表现。通过理论分析与实验验证相结合的方式，展示了改进后的算法在实际应用中的优越性。 快速排序 思路： 如果列表为空或者只有一个元素，则无需进行排序。 选择首元素作为基准值。 创建两个空列表：`less = []`用于存放小于基准值的元素；`high = []`用于存放大于基准值的元素。 遍历整个列表，将小于基准值的元素放入 `less` 列表，将大于基准值的元素放入 `high` 列表。 注意： 在循环过程中可能会遇到与基准值相等的元素。这些相等的元素可以放在任意一边（比如和较小的一边），但要确保不要重复遍历已经作为基准处理过的首元素，否则会导致每次对 `less` 的排序都以最初的基准值为标准而无法改变，从而陷入死循环。 因此，在进行比较时应该从列表中的第二个元素开始： ```python for i in range(1, len(alist)): ``` 错误代码：未提供具体示例。 正确代码和优化方法需根据具体的实现细节来确定。
     
  • 基于插入排序的快速排序改进算法
    优质
    本文提出了一种结合了插入排序优势的快速排序改进版算法，旨在优化小规模数据处理效率，减少基本操作步骤，并保持其在大规模数据集中的高性能。 快速排序主要使用partition函数，在此程序里对快速排序进行了改进：在调用partition将数组进行分组的时候，如果子数组的个数小于k，则不再继续执行快速排序，直接返回结果；这里的k值由用户自定义设定。然后对基本有序的数组进行插入排序，这样可以大大提高快速排序的效率。
     
  • 快速傅里叶变换：基于radix-2的FFT算法-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种高效的快速傅里叶变换（FFT）实现方法，采用基于radix-2的算法，并使用MATLAB进行开发。 编写此函数的目的是为了理解和解释FFT算法及radix2过程的应用方法。该函数接受您要进行FFT分析的信号作为输入，并将其设定为m位长度。 即使不提供具体的信号或点数，也可以调用这个函数，默认设置为：y = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t)，以及 m=3。 在该函数中，您可以观察到内置的顺序反转步骤的应用情况（除了这一部分外没有其他具体操作）。您还将看到如何采用蝴蝶树结构来实现算法。 有关更多详细信息，请查阅此函数的帮助文档。未来可以考虑将此功能扩展为支持选择性基数或其他建议的功能改进方式，并请留意任何相关的改进建议。
     
  • 关于离散傅里叶变换快速算法的研究及MATLAB实现.pdf
    优质
    本文档探讨了离散傅里叶变换（DFT）的快速计算方法及其在信号处理中的应用，并详细介绍了利用MATLAB软件进行高效算法实现的技术细节。 离散傅里叶变换快速算法的研究与MATLAB算法实现.pdf讲述了对离散傅里叶变换的快速算法进行研究，并在MATLAB环境中实现了相应的算法。文档内容聚焦于提高计算效率，优化代码性能等方面，适合相关领域的研究人员和技术人员参考学习。