基于稀疏噪声的Volume LIC GPU加速绘制技术

二维线积分卷积(Line Integral Convolution,LIC)绘制技术通过纹理线条和颜色变化能够细致、有效地表现二维矢量场的速度、方向以及数据相关性等特征信息,但二维LIC绘制方式扩展到三维矢量场时,由于三维矢量场本身的空间特性容易造成纹理单元之间产生严重的视线遮挡问题,影响对三维矢量场内部特征的观察分析。提出了一种基于稀疏噪声纹理生成的Volume LIC可视化方法,对于普通的白噪声采用Halton序列控制噪声点分布,并通过高斯滤波核滤除高频区域来生成稀疏高斯噪声。在LIC纹理计算中滤波卷积部分提供了两种核函数:基于盒形卷积核函数用于提高卷积速度,基于三角形卷积核函数用于提高绘制质量。整体算法采用GPU硬件加速机制,在噪声纹理采样时利用GPU顶点颜色线性插值功能和片元计算方法有效加速LIC纹理生成过程,并将卷积噪声和流场数据作为纹理传入GPU,采用光线投射算法加速实现纹理三维绘制显示,提供多种有效的交互分析手段查看流场内部特征。实验结果表明该算法生成的三维纹理图像清晰,绘制效率高,能够有效缓解三维复杂流场卷积数据过多时引起的视线遮挡现象,具备良好的可视化效果。     

基于样图的纹理合成在三维点模型上的实现

结合点模型的图像处理技术,提出一种点模型上的三维纹理合成新方法。该方法在点模型表面用Kdtree建立离散点之间的联系,从而建立与样图的映射关系寻找纹理值,最后用点的绘制方法进行绘制,完成纹理合成。实验结果表明,本方法有效地保持了生成的纹理结构和视觉效果的连续性和平滑性,在三维纹理合成领域实用、有效。     

基于区域增长和三角分割的局部纹理映射算法

为增强三维场景中物体的真实感,展现物体局部细节特征,文章提出了一种基于区域增长和三角分割的局部纹理贴图映射算法。该算法以用户指定点为中心点,将包含该点三角面作中介面,通过将邻接平面展平到中介平面上,在一定范围内扩展该映射区域,计算区域内顶点纹理坐标。对于部分超过范围的三角面,通过求切线交点的方法进行三角分割,直至获得贴图的合适映射区域。算法成功应用于针织物外观模拟展示系统,很好地实现了在不规则三维物体上的局部区域纹理映射。     

基于纹理特征的主动轮廓模型图像分割

现有的图像分割方法在轮廓提取过程中大多利用基于图像灰度信息的能量函数,没有考虑目标图像纹理特征信息,不能准确描述待分割纹理图像的边缘轮廓。针对该问题,给出了一种利用主动轮廓模型的方法,将图像纹理信息加入到主动轮廓的能量函数中,构造一种新的外部能量函数,求取函数的最优解,由此获得目标图像轮廓。实验表明,该方法能有效解决复杂纹理图像边缘描述不准确的问题,获得较完整准确的目标轮廓。     

基于图像分割和仿射变换的真实感枫树绘制方法

提出了一种基于图像分割和仿射变换的真实感枫树绘制方法。该方法采用图像分割技术和形态学方法由真实枫叶获取枫叶的二值化掩模,然后在掩模的作用下,采用仿射变换在枫树枝上绘制不同形状和大小的具有真实纹理的枫叶。实验表明,采用该方法绘制的枫树枝,不仅很好地表现了枫树叶的形状,还保留了枫树叶的真实纹理。该方法可以推广到绘制任何真实感的植物。     

形状及纹理分析方法在图形学中的应用研究

从图像、图形融合的思想出发,介绍了基于图像分析的表面形状恢复及纹理三维特征获取方法,并将其应用于图形建模和纹理映射．首先利用不同视点下的遮挡边缘序列,并结合其它视觉信息的分析,获取了表面点的三维几何坐标,实现了基于图像分析的表面形状绘制．接着利用阴影分析方法,提取纹理图像的表面起伏特征,将该特征结合像素点的颜色属性,进行图形纹理映射,实现了基于图像特征分析的图形纹理生成．实验结果证明了图像、图形融合思路的可行性和有效性及图像、图形融合方法的巨大潜力．     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

实时交互式三维模型纹理映射算法

针对三维动画制作中模型纹理绘制不够直观、效率低下等问题,提出一种实时交互式三维模型纹理映射算法,即通过交互式三维拾取准确找到三维模型与二维纹理图像对应点,直接在三维模型表面使用笔刷进行纹理图像的绘制。实验在Unity 3D引擎中进行,结果表明用户可以使用该算法进行纹理的交互式设计与合成,其笔刷定位精确,绘制过程帧率稳定,绘制得到的纹理图像质量较高。该方法对比传统制作流程中对三维模型展开UV,在二维图像处理软件中进行纹理绘制的方法更为直观、高效。     

基于加速多维尺度变换算法的三维模型形变规范型计算方法

针对如何建立可有效表示三维模型,使模型在大尺度形变过程中保持等距不变特性,并能保留原模型几何细节特征的形变规范型这一问题,提出基于加速多维尺度变换算法的三维模型形变规范型计算方法。生成包含有三维几何模型体积信息的四面体网格模型,避免形变过程中由体积变化引起的模型失真;使用最远点采样算法对原模型上的顶点进行采样,获取更具代表性的顶点;使用加速多维尺度变换算法得到原始模型的初始规范型;利用三维模型注册的思想,通过建立能量函数并计算最优解的方法将输入的四面体网格模型按照初始规范型的姿态进行形变,从而得到保留输入模型几何特征的形变模型。实验结果表明,以四面体网格模型作为输入,经加速多维尺度变换算法计算得到的初始规范型为基础,通过三维模型注册能量函数的最小化求解过程,可以构建出保留更多原模型几何细节特征的形变规范型。和已有算法相比,加速多维尺度变换算法计算三维模型形变规范型的方法更适用于处理具有复杂几何结构的三维模型,可以得到姿态更为自然的模型形变结果,普适性较高。     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

基于基本笔画起收笔特征的手写汉字的笔迹鉴定

作者基于汉字基本笔画起收笔中蕴含丰富的个人特征的设想,提出以手写汉字基本笔画为研究对象,抽取其中起收笔特征,形成特征空间,求得鉴定对象在特征空间中的分布,并计算它与辞书中各书写者之间的广义距离,从而实现笔迹鉴定.该研究选用10位书写者,4种基本笔画,每种基本笔画采用10个样本进行实验.结果证实此方法完全克服了以往笔迹鉴定研究中结体依存性带来的不足,只需对少数基本笔画的研究就对全体汉字有效,进一步验证了基于基本笔画的笔迹鉴定研究方法的可行性和有效性.     

融合随机森林的C-V模型肝脏超声图像分割

医学图像分割是临床诊断的关键环节,分割结果将直接关系到后续对病灶的识别。C-V模型(Chan-Vese)大量应用于各种医学图像分割过程。围绕肝脏超声图像,针对传统C-V模型依赖初始轮廓及运算复杂耗时的特点,融合随机森林方法,提出一种基于边缘引导能量函数和局部约束特征的分割方法,利用随机森林节点生长和分类速度快的优势,在粗分割的基础上形成无需初始化的C-V模型,而后借助分类特征得到精准的肝脏区域及病灶分割结果。实验证明,经过优化的改进方法是可行有效的,对于图像中的组织和病灶区域能有效分割和提取     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

一种基于曲线匹配的印鉴图像自动检索方法

从汉字笔划横平竖直这一特点出发,提出了汉字图像中适合于印鉴图像检索的两种特征:汉字的外边缘轮廓和汉字的方向投影密度.进而用函数曲线对这两种特征进行量化描述,将对汉字的匹配归结为对函数曲线的匹配.最后通过实验验证了这两种特征的稳定性以及基于这两种特征的曲线匹配方法的有效性.     

基于能量函数最优的海表面风向反演算法

针对灰度不变模型(BCM)光流法从海杂波图像中提取海表面风向存在较大误差的问题,根据海杂波图像特点,提出了基于局部灰度和梯度不变模型
(BGCM) 的能量函数最优海表面风向反演算法.首先,将图像灰度不变模型、梯度不变模型和时空平滑约束项有机组合起来,构造能量函数;然后,将能量函数对光流的两分量求偏导,得非线性欧拉-拉格朗日方程组;最后,通过迭代方法求解非线性方程组,得到光流场,求取主海表面风向.应用实测岸基海杂波图像序列进行实验,将BGCM、BCM模型反演的风向与风向标测得风向进行比较,结果表明,BGCM风向具有更高的相关系数和更小的误差,改进算法具有较好的性能.     

联合特征码本树和能量最小化的目标识别方法

针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果。最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别。在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度。     

钞票纸张的两级搜索定位法

为了消除传输纸机的机械传动部分存在偏差而引起的钞票纸大张图像在空间位置上的偏移,以及因生产工艺波动而导致钞票纸的防伪特征区在大张图像中空间位置的波动,提出一种在钞票图像检测之前对大张图像和防伪特征区进行两级搜索定位的方法。该方法首先使用差平方和法对采集的大张图像四边进行搜索定位,然后针对不同的防伪特征区分别采用改进的快速相关函数法和基于核的直方图统计法进行搜索定位。实验结果表明该方法能够为后续的检测提供高效、精准、高质量的检测条件。     

基于特征加权的汉字点笔画生成研究

针对汉字字形设计和开发的困难, 提出基于特征点抽象的汉字字形描述方法和汉字字形生成方法, 研究特征点、特征表达式、特征点的权值和权矢量等在汉字字形生成中的应用技术和方法, 并以点的生成为例, 设计汉字点笔画的生成算法, 并进行验证实验。实验结果证明该算法可靠并实用, 可切实提高汉字字形设计的效率, 为汉字其他笔画的生成提供一种解决方案。     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。