基于深度学习的虚拟视点重建研究

基于人眼立体视觉的裸眼3D显示技术通过虚拟视点快速渲染可以获得具有密集视点的3D内容,让用户不需要任何辅助设备就可以身临其境地感受三维场景.针对传统获取方法因渲染速度慢、重建质量不高、视差受限等问题,提出基于无监督神经网络的虚拟视点重建方法,基于单目立体深度估计和傅里叶切片理论将2D图像直接生成任意视角虚拟视点.试验结果表明,本文算法比传统方法对任意视角视点的理论渲染速度大幅提升,空洞区域修复更自然.     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

多尺度多视点舰船目标红外视景仿真

基于模块化方法构建了舰船目标的多尺度多视点三维特征模型.根据大气传输参数、舰船材质的热物性参数和舰船温度分布,通过设置仿真软件Vega的SensorVision模块和SensorWorks模块参数,实现了舰船目标的多视点红外视景仿真.在此基础上,由多视点原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积达到模糊降分辨率的效果,从而仿真出多尺度多视点的舰船目标红外图像.仿真结果表明,仿真生成的红外图像与实际图像较为接近,符合实际成像条件下的成像规律.     

视景仿真系统中三维地形的实时生成方法

三维地形是虚拟自然环境中不可缺少的因素,也是虚拟仿真领域中视景系统的重要组成部分.三维地形的巨大数据量一直是视景仿真研究中的难点与热点.本文提出用函数曲面来保存地形顶点数据,在渲染开始前预先载入和计算生成地形数据,而在渲染阶段则利用视点相关LOD(Level of Detail)模型来简化渲染数据,实现大规模地形网格的绘制.实验结果表明,该方法能有效减少实时绘制时的计算量,提高绘制速度,较好地保证了大规模三维地形的实时生成效果.     

一种针对汽车三维虚拟仿真系统的多线程渲染优化方法

针对汽车三维虚拟现实仿真系统在多核平台下的渲染效率和CPU利用率较低的这一问题,提出了一种基于OpenMP的多线程渲染优化方法。该方法采取了设置动态线程数量、策略调度以及渲染帧并行绘制等策略,对汽车三维虚拟现实仿真系统渲染过程中的初始化阶段、逻辑阶段以及渲染阶段进行并行优化。在多核平台上进行了实验,结果表明,该方法能有效地提高系统的渲染效率和CPU 利用率,改善CPU的负载均衡。     

多机协同的分布式海上攻防视景仿真

基于高层体系结构,构建了在分布式网络环境下多机协同的海上攻防对抗仿真系统.根据舰载反舰导弹的攻防过程设计仿真模型.为逼真描述作战环境和态势进行视景仿真,采用改进的快速傅里叶变换算法进行海浪建模;利用粒子系统的基本原理,结合OpenGL的纹理映射技术,实现动态爆炸模拟.根据仿真模型设计各联邦成员,将三维视景仿真作为联邦成员加入仿真系统的联邦执行以实现多机协同渲染,从而大幅度提高了显示帧率,并使视景仿真可灵活扩展.     

基于虚拟现实试验场景的驾驶模拟系统研发

为解决驾驶模拟系统视景显示中的显示画面粗糙及驾驶员视角固定等问题,采用3 Ds Max建立了垫江某汽车综合试验场三维高精度模型,并基于Unity 3D和HTC Vive搭建了虚拟现实显示系统,进行汽车试验场完整环境的渲染和VR显示.最后通过Labview RT和Carsim搭建了汽车动力学仿真平台,至此完成了基于VR的驾驶模拟系统构建的全部过程.仿真结果表明:基于虚拟现实试验场景所开发的驾驶模拟系统显示画面良好,且驾驶员具有较高的视场角及自由灵活的观察视角,有效提升了驾驶员沉浸感.     

一种基于分形技术的多层次细节视景仿真方法

作战仿真是作战方案实施前利用计算机模拟技术对其进行检验的一种重要手段,而视景生成主要是使仿真过程直观形象,增加可信度,是仿真过程中必不可少的应用技术。提出一种基于分形技术的多层次细节视景仿真方法。主要思想是利用LOD生成初始景观的三角形网格,然后用分形技术进一步对三角网格递归细分,解决了不同细节层次区域间的视觉过渡,最后经过视景渲染,生成逼真的三维视景。对其应用效果和性能评估表明,该方法能提高视景仿真系统的整体性能,具有一定的军事价值。     

基于Creator/Vega的战场视景仿真

为了建设作战仿真实验室,开发虚拟战场视景仿真系统,进行作战模拟训练,并针对以往对场景建模与管理等技术方面的不足。探讨了基于Creator／Vega软件实现战场场景建模与管理的优势及在数据格式兼容性、复杂三维模型的构建与渲染、LOD等方面存在的问题,给出了相应的解决方法实现战场视景仿真,并对关键技术作了探讨。结果表明实现的战场视景仿真系统能增加指挥人员的真实感和沉浸感,并能提高系统的渲染程度。     

基于虚拟现实的城市供水管网仿真系统

建立虚拟城市供水管网运行仿真系统,在三维场景中模拟城市供水管网运行工况,有明确的工程意义。首先建立供水管网工程数据库,以保证仿真模型具有较高的精度。进而利用MultiGen Creator构建供水管网阀门、管段等部件三维模型,建立城市供水管网三维模型。最后采用Vega驱动三维模型,通过VC++ MFC程序设计及EPANET工具箱实现运行工况视景仿真。基于虚拟现实的城市供水管网仿真系统可直观显示城市供水管网信息,实现对供水管网拓扑结构及各种运行工况的仿真。该系统克服传统地理信息系统的局限性,并且具有较高准确性和可靠性。     

胎儿大脑三维表面重建算法

通过核磁共振设备获得多个离散间距的磁共振切片图像,采用CARESU＿NET卷积神经网络对图像进行分割,获取胎儿大脑区域图像。采用CARESU＿NET卷积神经网络对间断切片进行边缘重构,恢复完整的边缘信息。对边缘重构后的图像组提取边缘像素,生成三维点云,运用泊松重建方法重建点云表面,得到胎儿大脑三维表面模型。结果表明：基于核磁共振图像的三维表面模型直观生动,提高诊断效率和准确性。     

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.     

某导弹突防的三维视景仿真与研究

以导弹的位置、姿态等数据为基础，研究导弹能否有效地利用敌方防御雷达的死区，躲避敌防御系统的袭击，并通过Vega-Creator-VC 仿真开发环境，实现导弹从发射、飞行至攻击目标的视景仿真，同时提出了三维对象建模中的关键技术、模型驱动中视点的变化和部件运动、场景处理中特殊效果的实现。本三维仿真系统符合仿真系统三维化的发展趋势，符合虚拟现实的要求，为导弹突防提供了逼真的三维场景。     

分形L系统理论与植物图像的计算机模拟

应用分形Ｌ系统理论,根据植物图像的结构特征和生成规则,提出了建立植物的数学模型的方法,并对植物图像的计算机模拟进行了较为系统的研究,为了使生成的植物图像更加生动逼真,又将随机性引入Ｌ系统,并给出了生成随机数的算法,为提高建筑物的配置,动画制作和视景仿真的逼真性提供了有效手段。     

使用Light Field Rendering实现森林的实时渲染及光照算法

森林的实时渲染及光照是视景系统中的一个难题.基于图像的渲染方法(IBR)由于渲染速度与模型复杂度无关,被广泛应用于场景重建.基于光流场(Light Field Rendering)的IBR技术,提出一种迭代投射算法来进行外形重建,实现了具有实时光影特征的森林效果.实验表明该算法结合了传统迭代、投射算法各自的优点,在质量和效率方面取得了平衡.     

基于保持内容的变形算法的虚拟展示系统

采用基于图像渲染的算法实现了三维虚拟展示系统.该系统可以从不同角度,以不同放缩比例交互式浏览真实物体.首先基于SfM算法来重建原始摄像机轨迹和稀疏的三维点云,并拟合摄像机轨迹为三维平面圆.在两连续视点之间使用对极变换算法,将特征点集投射到新视图,最后使用基于保持内容的变形算法生成新视图图像.两视点都能生成对应的新视点图像,连续两个视点可以生成内部新视点的两幅新视图.最后新视图和原始视图合成视频.该系统通过操作视频实现放缩和旋转的交互式浏览方式,优点在于不需要对物体做三维重建,仅基于图片的方式来展示物体.和基于三维重建的三维展示系统不同的是,该系统基于图像渲染,运算量小,交互方式简洁、更真实.     

舰船目标雷达视景仿真研究

针对舰船目标雷达视景仿真中舰船目标实体建模和雷达视景仿真两个主要模块,在分析各个模块实现方法及原理的基础上,提出基于积木式模型结构细化分割的建模方法,探讨了三维动态海洋场景开发的方法和基于Vega的舰船目标雷达视景仿真流程.仿真结果表明建模和仿真方法具有可行性,仿真产生的雷达图像与实际图像较为接近,并符合实际成像条件下的成像规律.     

基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法

为使三维数字图像虚拟场景重建可以获得更优质的画面,提出一种基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法.首先分析场景的状态信息和呈现指令,得到图像重构的网格模型顶点分布位置,通过局部坐标法近似计算全局图像,校正局部细节,完成三维数字图像的渲染处理;然后以空间和尺度为特征点,在图像上构建窗口检测模板,应用分类器抑制离散特征点,去除冗余特征;最后根据拟合函数法求出平滑后的三维坐标重建三维曲面,将局部二维三角分割并映射到三维空间,实现三维数字图像虚拟场景重建.实验结果表明,该算法收敛速度较快,重建图像细节和边缘轮廓完整,整体效果较好.     

基于空洞U-Net神经网络的PET图像重建算法

为了提高PET重建的图像质量,提出一种基于空洞U-Net神经网络(Dilated U-Net,D-Unet)的PET图像重建方法。首先,在不增加参数量的情况下,为了更好地增强上下文语义信息,提取更深层次的图像特征,设计了嵌套空洞卷积的残差块(residual dense blocks nested with dilations,RnD Blocks)对含有径向条纹伪影和高噪声的图像进行处理。另外,结合基于预先训练的VGG网络特征的感知损失代替传统的均方误差作为训练损失函数来保留图像细节,构建了端到端的PET图像重构网络。实验结果表明,该算法在降低复杂性、保持较高收敛速度的同时,能够更好地抑制噪声,重构效果相比于传统方法有明显提高。     

船舶操纵模拟器视景系统中视点跟踪的实现

首先对船舶操纵模拟器视点的必要性以及实现方法进行分析，提出了“有限视点跟踪”的概念，通过在视景系统中设置多个彼此独立的视点，相应视点的视景显示通过不同的通道，从而实现船舶操纵模拟器的视点跟踪，这种方法与利用传感器技术的观点跟踪相比较，实现相对容易，而且对视景系统的更新速率不会造成影响。