基于倾斜狭缝光栅的自由立体显示串扰比

自由立体显示采用倾斜放置的狭缝光栅来减轻莫尔条纹的影响,却因此造成各视点图像之间的串扰．首先基于子像素判决提出一种定量计算串扰比的方法,建模得到光栅倾斜角度与相邻视点图像之间串扰比的关系．然后提出立体图像有效分辨率的概念,将串扰比引入其中,能够客观地衡量经过立体显示后得到的立体图像分辨率．此外,假设装配误差为随机变量,经由模型仿真得到串扰比误差与装配误差之间的关系．研究表明：基于倾斜缝光栅的自由立体显示设备中,各个最优观看位置的串扰比随着光栅倾斜角度的增大而增大,但是当光栅倾斜角取某些特殊值时,串扰比为局部最小值．     

减小倾斜光栅式自由立体显示串扰的方法

光栅式自由立体显示中将光栅倾斜放置来平衡立体图像分辨率在水平和竖直方向的损失,并同时减小莫尔条纹的影响.但是,却因此造成了相邻视点图像间的串扰.串扰的存在降低了立体图像质量,且易引起观看者的视觉疲劳.本文在分析串扰产生原因的基础上,进行逆向推导,提出了一种减小串扰的方法.该方法通过调整合成图像中各子像素的灰度值来使串扰后的图像为原本应该显示的图像以达到减小串扰的目的.实验验证了该方法的有效性.     

基于MapReduce模型的立体图像合成方法

随着多媒体信息的爆炸性增长,海量图像的快速处理逐渐成为当前的研究热点.针对单机模式下立体合成算法存在运行效率较低的问题,提出了一种基于Map Reduce模型的立体合成改进方法.首先利用分布式计算和云存储技术的优势,对立体合成算法进行并行化设计;然后通过视差自适应调整和边缘锐化,对原有合成算法进行优化,从而提高立体显示质量.实验结果表明:提出的方法能够很好地提高立体合成算法的运算速度,同时合成出的立体图像具有较好的立体显示效果.     

基于棱柱镜技术的自由立体显示图像合成

根据棱柱镜的光学和物理结构以及LCD子像素的排列特征,提出了一种用于棱柱镜自由立体LCD显示的多视点合成新方法.该方法属于数字合成算法,由子像素判断准则、视点视图下采样以及多视点子像素的排列3部分组成.将该方法与传统模拟光筛合成方法和常规数字合成方法进行比较,实验结果证明新方法在合成速度和观看效果上优于后两种方法.同时,由于该方法对各视点视图进行了下采样,大幅减少了原始数据量,十分有利于压缩.     

像素面积插值法及其在名片识别系统中的应用

提出了一种新的算法用以提高名片识别系统中的图像倾斜校正效果．根据倾斜像素在相邻像素中所占的面积，进行面积插值，获得像素的灰度值、将这一算法应用于名片识别系统，利用从系统中获取的倾斜角度和顶点坐标，得到了很好的校正效果.     

LED自由立体显示系统交错阶梯狭缝光栅的设计

光栅结构是狭缝光栅式LED自由立体显示系统的核心部分.为了进一步提高狭缝光栅式LED自由立体显示系统的性能,提出了一种交错阶梯狭缝光栅结构设计方法.Tracepro仿真实验表明交错阶梯狭缝光栅能够有效分离不同视点图像,适用于构建狭缝光栅式LED自由立体显示系统.实验结果进一步证实:在莫尔条纹弱化方面,交错阶梯狭缝光栅优于阶梯狭缝光栅;在视点图像间串扰抑制方面,交错阶梯狭缝光栅优于传统倾斜狭缝光栅.     

基于压缩传感理论的多聚焦图像融合方法

压缩传感(CS)理论是对稀疏或可压缩的信号进行采集、编解码的新理论.文中提出了基于CS理论的多聚焦图像融合方法.新方法包括被融合图像的压缩传感变换、像素级融合处理和稀疏重构,其中,采用加权法、对应位置分量最大值法和系数判决准则法进行图像融合处理.对该方法进行图像融合实验,并同基于小波变换和其它基于CS理论的融合算法进行比较.结果表明:CS融合(加权法)得到的信息熵大于CS融合(最大值法),CS融合(系数判决准则法)则介于CS融合(加权法)和CS融合(最大值法)之间;用CS理论进行融合所得到的图像的信息熵均高于采用相同方法基于小波进行融合得到的图像的信息熵.     

直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法

为了满足用户处理3D图像的需求,本文提出一种基于直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法,将源立体图像的指定区域通过迭代调整的方式精确克隆到目标立体图像中.首先采用一种轮廓线确定的方法来调整用户绘制的轮廓,然后提出一种基于相机间距和视差的缩放因子,并利用透视缩放函数、直线约束函数、视差约束函数和位置固定函数来调整源立体图像指定区域的大小,以保证精确克隆后立体图像视差的一致,且不发生结构失真.实验结果表明,所提算法能够对不同相机拍摄的立体图像进行精确克隆,显示效果更佳.     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.     

车牌识别中倾斜度调整算法

为减少计算机对车牌图像识别的复杂性，在图像识别前，要对车牌图像进行倾斜度的调整。针对二值化后的车牌图像进行特征分析，利用垂直投影，计算出字符间的距离，根据倾斜车牌和非倾斜车牌垂直投影的字符间距离大小的变化，确定图像的倾斜角度；利用图像旋转的算法，得到非倾斜的图像，从而完成车牌的倾斜度的调整。基于效率的考虑，又提出了该倾斜算法的优化算法。