双向纹理映射

在计算机图形学中,纹理映射是高质量图像生成技术中的一个重要内容,本文分析了传统的纹理映射方法的不足之处,提出了一种通用的双向纹理映射方法。并且,根据双向映射的思想,给出了一幅图像映射到三维空间任意平面多边形上的映射算法。     

基于自适应四叉树视相关的多分辨率地形简化

提出了一基种于自适应四叉树结构视相关的动态多分辨率地形简化算法。主要讨论了地形简化中多分辨率地形网格生成、节点评价函数、多分辨率LOD转化时的图像跳跃以及多分辨率地形纹理映射着等关键技术问题，有效地解决了多分辨率地形网络拼接中的裂缝问题和层次细节转化中的图像跳跃现象。     

卫星影像在战场环境仿真中的应用

纹理映射是战场环境仿真中建立真实地理环境的重要手段。本文介绍了卫星影像的发展现状及其在三维地景建模中的应用前景,并以SPOT影像为例,重点研究了用于纹理映射时对卫星影像的预处理方法。文章最后给出了一个应用卫星影像进行三维地景建模的实例。     

航天视景仿真特殊效果图形生成技术

深入分析了航天视景仿真中火、云、烟、雾霾等特殊效果图形生成三种通用的方法；纹理映射、粒子系统、分形图像生成，并对其进行详细的比较分析，此外还进一步介绍了纹理映射中采用的Billboarding和体绘制技术。     

基于映射的复轮廓波变换纹理图像检索系统

轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换域系数的振荡性和移变敏感性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复轮廓波变换。在该变换的基础上,采用变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准,构造了一种纹理图像检索系统。实验结果表明,在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于映射的复轮廓波变换检索系统比轮廓波变换检索系统具有更高的检索率。     

一种应用面积等比约束的半球面纹理映射算法

球面或半球面是两步纹理映射算法中使用较多的一种中介面。两步法中的球面纹理映射算法一般通过立体投影来实现，不可避免产生较大的纹理形变。本文首先对传统基于立体投影的球面(半球面)纹理映射算法及其不足之处进行分析，并在此基础上提出一种半球面纹理映射新算法。该算法用映射纹理区在纹理平面和半球面上的对应面积比为约束务件，显著提高了纹理映射质量。文章通过理论分析和实验对新算法与传统算法进行比较，表明新算法具有其优势，并给出几个应用新算法的两步纹理映射产生的实例，显示出本文算法对减少映射纹理变形所起的作用。     

应用长宽等比约束的半球面纹理映射算法

在两步纹理映射算法中,半球面是使用较多的一种中介面。为了进一步减少半球面映射算法产生的纹理形变,首先对传统的半球面纹理映射算法及其不足之处进行分析,并在此基础上提出一种半球面纹理映射新算法。该算法用映射纹理区在纹理平面和半球面上的长宽比为约束条件,显著提高了纹理映射质量。通过理论分析和实验对新算法与传统算法进行比较,表明新算法具有一定优势。     

基于图像对比度数量映射的矢量场可视化算法

矢量场可视化是科学计算可视化中的一个研究热点,基于纹理图像的流线积分算法可以清楚地描述矢量场的细节。科学计算的数据通常是多维的变量,为了能在图像上同时显示超过2维的变量,采取了如对图像的颜色、明暗等属性进行数量映射的各种方法。本文提出了一种对图像的对比度进行数量映射的方法,动态改变图像局部的对比度,达到较好的可视化效果。     

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

基于小波差分统计特征的纹理缺陷检测方法

纹理表面缺陷检测是机器视觉中一个重要研究课题,可广泛应用于纺织品、木材、陶瓷等产品的表面质量控制。针对统计纹理图像,提出了一种小波差分统计纹理特征缺陷检测方法。该方法首先应用小波基函数对纹理图像进行一级分解,将图像划分为互不重叠的子窗口,然后计算其差分统计纹理特征值,最后采用Mahalanobis距离分类器进行缺陷判决。实验不仅证明了该方法的有效性,并表明该方法速度快,可用于实时在线检测。     

特征点法SLAM视觉里程计自适应优化算法

为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法.该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配.采用降采样法建立图像金字塔,将每个缩放...     

两步纹理映射的改进算法

两步纹理映射方法将映射过程分解为S映射与O映射两步进行。由于传统的S映射算法难以使纹理在中介面上保持连续，真实感效果不能令人满意。将中介面划分为对称的两部分，同时将纹理图案分割为两块，采用面积等出约束的对称映射算法将两块纹理映射到中介面两部分；运用加权插值技术对纹理接缝区域进行平滑处理，实现纹理的无缝拼接，进一步通过O映射，所生成的纹理能够在物体的所有表面都保持连续，具有较小的变形。     

Image completion algorithm based on texture synthesis

A new algorithm is proposed for completing the missing parts caused by the removal of foreground or background elements from an image of natural scenery in a visually plausible way. The major contributions of the proposed algorithm are: (1) for most natural images, there is a strong orientation of texture or color distribution. So a method is introduced to compute the main direction of the texture and complete the image by limiting the search to one direction to carry out image completion quite fast; (2) there exists a synthesis ordering for image completion. The searching order of the patches is defined to ensure the regions with more known information and the structures should be completed before filling in other regions; (3) to improve the visual effect of texture synthesis, an adaptive scheme is presented to determine the size of the template window for capturing the features of various scales. A number of examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

双参数Beta过程联合字典遥感图像超分辨

为了改善遥感图像超分辨重建(super-resolution reconstruction,SRR)效果,针对以往仅适用于单特征空间的稀疏字典超分辨算法,提出同时适用于两个特征空间的双参数Beta过程联合字典(Beta process joint dictionary,BPJD)遥感图像SRR方法。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率图像进行分块和Gibbs采样,生成字典训练样本。然后,依据BPJD,建立连接高、低分辨率遥感图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,进行遥感图像超分辨稀疏重构。实验结果表明:所提方法可自适应地缩小字典尺寸,能以更小尺寸的稀疏字典重建更高质量的超分辨遥感图像,重建结果图像的纹理细节信息更丰富,峰值信噪比和结构相似性度均有提高。     

基于纹理上下文的遥感图像目标识别

基于统计流形理论并结合形状上下文思想,提出了能够描述图像纹理目标的纹理上下文特征,进而实现对遥感图像纹理目标的识别。首先将图像的灰度概率密度函数看作统计流形上的点,用所得到的图像统计流形模型来描述图像的纹理上下文特征;然后使用Fisher信息距离来度量流形上点之间的相似度,并利用匈牙利算法来匹配纹理上下文特征;最后通过计算匹配距离来实现不同图像目标的相似性度量。实验表明,与经典的灰度共生矩阵、局部二值模式和统计流形算法相比,对于具有纹理特征的遥感图像,该方法具有更高的识别率且具有普适性和稳健性。     

基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法

提出一种基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法。该方法针对声纳图像的光滑、边缘和纹理3种结构形态,分别利用离散平稳小波变换、contourlet小波变换和Gabor小波变换建立过完备字典,并对多重稀疏表示的声纳图像进行超分辨率重建。实验结果表明,该方法得到的超分辨率图像能够有效保持原始高分辨率图像的几何特征和纹理特征,可以得到更高的峰值信噪比,并且对噪声具有鲁棒性。     

小训练样本下的合成孔径雷达图像分类研究

针对纹理是合成孔径雷达(SAR)图像目标分类的一个重要因素,SAR图像的过完全小波分解产生大小不变的子图像,具有移不变特性,可在不同尺度下表征纹理。利用图像灰度均值与细节图像能量特征组成特征矢量,对SAR图像有好的表征效果。与完全由图像分解子图能量得到的特征矢量相比,目标间的纹理特征差异更明显。神经网络具有高度非线性判决性能,可将所提出的过完全小波分解纹理能量特征(OWATF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合对SAR图像面目标进行分类。实验证明,在小训练样本条件下,RBF神经网络与OWATF特征相结合对SAR图像进行分类能够很好地体现目标的整体特性。     

一种快速的海浪仿真方法

海浪仿真的实时性是海洋场景仿真的重要需求之一。对海面网格和浪高计算同时进行简化处理,提出一种快速的海浪仿真方法。该方法采用放射状环形网格对海面进行LOD划分,用海浪谱反演生成海浪高度纹理图序列,并在GPU顶点着色器上对海面网格进行循环纹理映射以获得网格节点的动态高度数据。同时,采用多级纹理映射和视域裁剪对海面网格进行优化处理。实验结果表明,提出的方法能有效提升海浪仿真速度,仿真对CPU的占用率低,真实感强,可充分满足视景仿真系统对海浪仿真的实时性要求。     

基于图割的DCT编码图像分割算法

图割是图像分割中经典有效的算法,针对其计算量较大、实时性能不佳,面对广泛使用的DCT编码图像,提出一种改进的交互式快速分割算法。该算法利用DCT编码图像中的DC系数生成DC低频图像,有效降低了GMM参数学习的训练样本数,结合DC系数与AC系数生成纹理特征,通过颜色与纹理特征的有机结合、局部自适应正则化参数的选取,改善了对纹理图像和细长型边界的分割能力。实验结果表明,算法效率得到了提高,分割效果得到了一定的改善。     

基于自适应分数阶微积分的图像去噪与增强算法

针对传统的图像去噪算法容易忽视图像纹理细节的问题,首先提出一种全局自适应分数阶积分去噪算法。该算法可以在去除图像噪声的同时,对图像的纹理进行一定的保留。其次在全局自适应分数阶算法的基础上,针对一类低强度椒盐噪声提出另一种基于小概率策略的自适应分数阶微积分图像去噪与增强算法,该算法将图像中噪声点的出现视为小概率事件并进行分割,然后再采用自适应分数阶积分对噪声点进行处理的同时,采用自适应分数阶微分对图像的纹理进行增强和保留。实验结果表明,两种方法都可以达到较好的去噪效果,其中基于小概率策略的自适应分数阶算法在去噪的同时更具有增强图像的边缘的效果。