基于视觉传达意识的雕塑形式美感造型优化设计

为了提高雕塑艺术设计的造型效果,提出基于视觉传达意识的雕塑形式美感造型优化设计方法,结合计算机视觉图像分析方法进行雕塑形式美感造型优化设计。构建雕塑形式美感造型优化设计的图像处理模型,采用视觉信息采集方法进行雕塑形式美感造型的视觉图像采样,对采集的雕塑形式美感造型视觉图像进行边缘轮廓特征重构,采用纹理特征分割方法进行雕塑形式美感造型细节特征分析和重构,提取雕塑形式美感造型设计图案的特征点进行艺术特征重现,结合艺术美感造型元素进行信息融合,在视觉传达意识表达下实现雕塑形式美感造型优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑形式美感造型优化设计的视觉表达能力较好,艺术价值较高,提高了雕塑形式美感造型的优化设计能力。     

Rhino建模软件在产品渐消曲面造型设计中应用研究

为了提高产品渐消曲面造型设计的效果,提出基于视觉表达和曲面融合的产品渐消曲面造型设计方法,基于Rhino建模软件进行产品渐消曲面造型设计的视觉传达设计,构建产品渐消曲面造型视觉表达模型,采用图像视觉成像方法进行产品渐消曲面造型设计过程中的图像融合和滤波处理,提取产品渐消曲面造型视觉图像的边缘轮廓特征量,采用模板分块匹配方法进行产品渐消曲面造型的分块模板匹配设计,建立产品渐消曲面造型视觉优化控制模型,结合分块融合匹配方法实现产品渐消曲面造型优化设计。在Rhino建模软件中进行产品渐消曲面造型设计的仿真实验,仿真结果表明,采用该方法进行产品渐消曲面造型设计的效果较好,视觉传达能力较强。     

基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统设计

为提高篮球训练效果,设计了基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统。首先采用无线传感器网络采集篮球训练姿势的图像信息,再采用灰色轮廓线标记对采集到的图像信息实施三维融合,得到视觉成像模型,根据视觉成像结果及像素差分特征量判断篮球训练姿势的有效性。然后分析图像的特征并对其进行自动聚合匹配,结合局部边缘信息融合过程求解动态信息的特征,并结合三维姿态分布特征量和边缘信息熵,构建智能监控输出优化模型,实现在智能嵌入式环境下的篮球训练姿势智能监控系统软件开发设计。仿真结果表明,该系统的人机交互性能较好、稳定性较强。     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

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。     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于稀疏成像与机器视觉的金寵材料次表面缺陷检测方法

传统方法缺陷区域的轮廓边缘存在断续,缺陷定位区域封闭性较差,导致检测识别准确率较低.针对这一问题,提出基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法.扫描采集材料次表面二维图像,采用均值滤波和高斯滤波,对图像进行去噪处理,分割次表面缺陷的预处理图像,利用机器视觉,定位并合并缺陷区域,提取灰度、形状、纹理缺陷特征,利...     

基于边缘方向和梯度的图像特征匹配算法

主动形状模型(Active shape model,ASM)是一种基于统计参数化的图像特征匹配算法,它主要应用于提取图像的特征点.在分析传统方法不足的基础上,提出一种基于改进主动形状模型的图像特征匹配新算法.传统的ASM直接采样灰度值信息建立局部纹理模型,灰度值对光照、姿态等因素是非常敏感的,常会带来较大匹配误差或者导致模型匹配失败.采用基于每个像素的边缘方向和强度来代替灰度值,改进的表示方法是利用边缘方向和强度的信息去建模,并且加入了边缘结构的方向和强度.改进的表示方法增加了纹理表示的边缘特征,边缘特征能有效地让模型收敛到图像的外轮廓,当外轮廓精准匹配后可以有效抑制和促进图像内部特征点定位更加准确.实验结果表明,改进的方法可以有效提高模型的匹配精度.     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

计算机视觉的液压气动控制液位的识别

针对传统的超声液位检测技术进行液压气动控制液位识别受到多层介质传播损失因素的影响,导致识别的精度不高的问题,提出一种基于计算机视觉的液压气动控制液位识别技术,对采集的液压气动控制液位标记视觉图像进行模板特征匹配,进行液位视觉图像的信息增强和边缘轮廓检测处理,结合气动控制液位成像区域特征分割方法实现液位标记线分割,实现液位视觉识别。仿真结果表明,采用该方法进行液压气动控制液位识别的精准度较高,抗介质传播损伤的干扰性较好。