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一种基于样本传播的图像风化方法

王玉铭，潘斌，郭小明，殷立，张曼琳，贾方利

辽宁石油化工大学学报 2021, 41 (1): 80-85. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2021.01.014

摘要（346）

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PDF （4947KB）（130）

对图像中的物体进行风化处理是一种提高模拟场景真实感的有效方法。利用一种图像处理方法，实现了图像中物体表面的精细风化效果。首先，利用径向基函数(RBF)方法计算风化程度。即使物体表面的颜色变化很大，该算法也可以较精确地计算风化程度。然后，使用图像分割算法来提取风化程度最深的区域作为“风化样本”。最后，利用patchmatch图像修补算法对“风化样本”进行补全，以此在图像上的待风化区域进行“风化样本”的无缝传播。结果表明，此方法可以产生各种类型的风化效应。利用样本传播的方法可以更好地模拟风化图像。

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一种基于层次分析法的改进KNN算法

戴璞微,潘斌,王玉铭,朱峰

辽宁石油化工大学学报 2018, 38 (04): 87-92. DOI: :10.3969/j.issn.1672-6952.2018.04.017

摘要（492）

PDF （2583KB）（290）

KNN分类算法具有非参数性,易于理解且比较高效,被广泛应用于许多领域。传统的KNN 算法中的欧氏距离求法将样本所有属性的贡献视为相同,而实际上样本不同属性的贡献并不一定相同,为解决此问题,提出了一种基于层次分析法的改进KNN算法。在改进算法中,首先利用层次分析法计算样本各属性的权值,再采用加权的欧氏距离计算样本距离,根据样本的加权距离进行分类。实验中,随着训练样本的不断增加,AHP-KNN 算法的效率不断提高,并且逐步优于FCD-KNN算法和传统KNN 算法的效率。仿真结果表明,提出的改进算法有效提高了传统KNN算法的分类精确度,并具有一定的理论和实际应用价值。