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公开(公告)号：CN105608727A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610115647.8
申请日：2016-03-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T13/60
CPC classification number: G06T13/60
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的近岸涌浪动画合成方法及系统，涉及图像处理和计算机视觉领域，该方法包括对水面视频的单目视频进行重建，获取所述单目视频的高度场数据，对所述水面视频进行开运算重建与闭运算重建，获取涌浪掩膜，通过形态学细化算法对所述涌浪掩膜进行处理，获取涌浪骨架信息；根据所述涌浪掩膜、所述涌浪骨架信息，创建快速涌浪高度变化模型，通过所述快速涌浪高度变化模型并根据所述高度场数据，获取帧序列图；获取用户输入涌浪的目标形状，并将所述帧序列图中的涌浪初始形状变化成所述目标形状，并将所述目标形状生成动画。本发明提高了重建数据的复用性；本发明使涌浪信息和控制方式更加简单直观。
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公开(公告)号：CN110674841A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910780696.7
申请日：2019-08-22
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法的测井曲线识别方法，属于测井曲线识别领域。基于聚类算法的测井曲线识别方法，首先利用主成分分析法对测井曲线进行降维将测井曲线反映出的信息进行简化，使用少数几个相互独立互不相关的综合指标代替，达到有限的几个指标能够尽量充分反映原来多指标信息；将机器学习思想与K聚类分析法相结合，构建KNN网络，并将标定好的分层信息作为机器学习中训练数据的数据标签，能够更好地引导K均值聚类问题寻找到聚类中心，得到真实有效的聚类结果；本发明的识别方法，无需对曲线数据进行归一化操作，在很大程度上降低了程序运算的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN105608727B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201610115647.8
申请日：2016-03-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T13/60
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的近岸涌浪动画合成方法及系统，涉及图像处理和计算机视觉领域，该方法包括对水面视频的单目视频进行重建，获取所述单目视频的高度场数据，对所述水面视频进行开运算重建与闭运算重建，获取涌浪掩膜，通过形态学细化算法对所述涌浪掩膜进行处理，获取涌浪骨架信息；根据所述涌浪掩膜、所述涌浪骨架信息，创建快速涌浪高度变化模型，通过所述快速涌浪高度变化模型并根据所述高度场数据，获取帧序列图；获取用户输入涌浪的目标形状，并将所述帧序列图中的涌浪初始形状变化成所述目标形状，并将所述目标形状生成动画。本发明提高了重建数据的复用性；本发明使涌浪信息和控制方式更加简单直观。
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公开(公告)号：CN110674841B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910780696.7
申请日：2019-08-22
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法的测井曲线识别方法，属于测井曲线识别领域。基于聚类算法的测井曲线识别方法，首先利用主成分分析法对测井曲线进行降维将测井曲线反映出的信息进行简化，使用少数几个相互独立互不相关的综合指标代替，达到有限的几个指标能够尽量充分反映原来多指标信息；将机器学习思想与K聚类分析法相结合，构建KNN网络，并将标定好的分层信息作为机器学习中训练数据的数据标签，能够更好地引导K均值聚类问题寻找到聚类中心，得到真实有效的聚类结果；本发明的识别方法，无需对曲线数据进行归一化操作，在很大程度上降低了程序运算的时间复杂度。
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