基于几何和图像的混合式图形实时绘制算法

将基于几何和图像的图形绘制算法有机地结合起来,通过逆向Warping技术来实现两预测图像间的光滑过渡．引入了深度值的非线性变换和二阶差分运算,从而实现了由深度图像到三维局部场景的快速层次重建．利用所得到的三维几何模型及纹理映射技术,实现了中间过渡画面的实时生成．实验结果表明,算法对场景复杂性的依赖程度较低,能在中低档图形工作站上实现复杂场景的实时绘制．     

一种基于多特征融合的图像检索方法

基于单特征的图像检索系统一般性能较低.提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.通过对HSV颜色空间的非等间隔量化,提取一维颜色特征向量及其累加直方图.基于灰度共生矩阵(GLCM)进行纹理特征的提取.将两类特征结合,设计了一种基于多特征融合的图像检索方法.利用相似性度量方法分别对颜色特征和纹理特征以及融合后的特征进行了图像检索实验.结果表明,基于颜色和纹理特征相融合的多特征融合方法具有更好的图像检索性能.     

深度图像的纹理合成方法

建立在“主次缝合线”（MSL和SSL）合成深度图像技术的基础上,研究并提出一种融合与深度图像相对应的纹理映射图像的方法,方法的基本步骤：获得两深度图像中与非重叠区域对应的纹理;得到两个视图中位于辅助主次缝合成M'S',L'和S'S'L'之间的纹理,并把它们融合,最后把非重叠区域和融合后的纹理写入到合成纹理图像中,利用从三维光学数字化系统得到的实际物体的深度和纹理图像,验证了所提出的纹理合成方法的有效性。     

基于MRI的肝硬化程度的计算机辅助诊断

提出了将肝脏纹理特征与形状特征相结合以实现计算机辅助诊断肝硬化程度的新方法.首先利用图像分割技术从腹部MRI中分割肝脏区域,并提取肝脏区域的纹理特征与形状特征;然后用共轭梯度算法改进BP神经网络,基于该网络与纹理特征计算肝脏纤维化的程度,并利用形状特征计算肝左叶钝化的程度;最后结合肝脏纤维化程度与肝左叶钝化程度进行肝硬化程度的诊断.将该方法应用于实际的腹部MRI图像,证明了其对肝硬化程度诊断的准确率显著高于单一神经网络的方法.     

一种弱纹理图像特征跟踪的鲁棒方法

目的 提出一种用于弱纹理图像的特征提取和跟踪的鲁棒方法。方法 选取包含若干表面片的结构化特征,并假设结构化特征中的表面片之间的关系在图像运动时保持不变,使用基于梯度的方法和基于相关性的方法在另一幅图像中求对应的结构化特征,利用结构化特征不变性判据,评价对应结构化特征的有效性。结果与结论 该算法能有效地跟踪一般表面片特征,非常适合于在室外获取的一般图像序列和弱纹理图像序列运动分析。     

基于正交图像的头部三维模型构建

为快速构建人体头部的三维模型,提出了一种使用头部正面和侧面两张正交图像进行重建的方法.首先,利用Candide-3模型生成标准头部模型;然后,利用改进的主动形状模型(ASM)自动获取正面图像中68个特征点和侧面图像中35个特征点,并将获取的特征点与标准头部模型中的顶点进行匹配,利用匹配特征点对标准模型进行全局变形和局部变形,从而获得个性化模型;最后,对侧面头像进行仿射变换,使之与正面图像配准,并通过柱面投影和加权融合获得人脸全景纹理图,将其映射到个性化模型上以获得逼真的头部模型.实验结果表明:与传统ASM算法相比,利用改进ASM算法获得的特征点定位准确度提高了13.1%;所提方法仅需约1.2 s便可重建出具有真实感的头部三维模型,并能提供较大范围的可视角度和较丰富的深度信息.     

基于图形处理器的锥束CT快速迭代重建算法

提出了一种基于图形处理器实现的锥束CT图像迭代重建算法.该算法将三维纹理作为被重建物体的离散模型,基于射线投射方法实现了锥束CT的正投影计算;通过反向逐层映射到三维纹理实现了反投影计算;采用多纹理融合等技术完成了图像校正和投影校正.与经典的TMA-SART算法比较,作者算法运算速度快,占用显存少,支持全浮点精度运算,且易于在算法中添加先验知识和约束条件.通过对Shepp-Logan模型的图像迭代重建实验,验证了该算法的优势.     

纹理映射体绘制的Java 3D实现

目的设计实现一个虚拟心脏系统原型,重点讨论其中的基于纹理映射的体绘制方法,给出用Java 3D软件方法实现纹理映射体绘制。方法获取CT心脏断层数据,对其进行预处理,在此基础上进行图像的滤波、分割、配准及裁剪,最后实现基于纹理映射体绘制的三维重构。结果用Java Java 3D实现了虚拟心脏系统原型中基于纹理映射的体绘制。结论采用软件方法(Java3D)实现了纹理映射硬件的功能,由于不需要三维纹理映射硬件的支持,降低了硬件成本。     

一种图像检索中语义标注的算法

在图像颜色、纹理、形状特征提取的基础上，利用改进的串行与并行特征融合方法，提出了M融合特征，并且提出了一种基于M特征的改进组合优化的核函数并将之应用于高层语义提取算法中，从而把图像提取由单一特征转换到多融合特征提取，大大提高了图像语义理解的精准度，有助于更加全面地理解图像的语义，本文的方法对图像语义标注，提高图像检索精准度有一定的理论和实用意义.     

基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D物体识别

综合利用彩色和深度信息,采用多数据模式的特征提取策略,提出一种基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D 物体识别方法. 对于彩色图像和深度图像,分别利用卷积-递归神经网络和卷积-费舍尔向量-递归神经网络提取物体的纹理及形状特征. 为了更加全面的获取物体信息的特征表述,引入了灰度图像和表面法向量作为原始数据的补充,并利用卷积-递归神经网络提取特征. 最后,将4 种数据模式下提取到的特征融合起来,输入到softmax 分类器中实现RGB-D 物体识别. 在标准的RGB-D 数据库中对算法进行验证,所提算法可以有效提高物体识别率.     

光照条件变化下的图像生成方法

提出了两种图像生成的方法：(1)由图像分割、三维重建和投影生成构成。该方法考虑了图像中各部分表面发射模型的差异，通过将图像各区域向1分成朗伯表面和镜面反射，分别进行三维重建，然后融合两结果，改变光照方向和强度，投影生成新的图像；(2)将Shape from shading和Shape from texture技术融合起来。采用Gabor滤波器将图像中的纹理成分和阴影成分区分开来，再用两种方法各自生成三维立体图像，依据它们的特性在频域融合两个三维图像，然后再改变视角和光照的强度、方向，生成仿真的二维图像。实验表明，由该两种方法恢复出的形状优于传统的估计方法，生成的图像真实感强。     

La2O3对Ni/α-Mg2Al4SiO5O18催化剂表面结构作用机理的计算机图像纹理解析

应用计算机图像纹理分析的理论与方法探讨了稀土氧化物 (La2 O3 )对Ni/α Mg2 Al4 SiO5O18催化剂表面结构的影响 .研究表明 ,空间灰度值共生矩阵 (SGLCM)法所抽取的纹理熵和纹理能特征是催化剂表面镍的分散状态和稳定性的有效度量 ,将所获得的信息与催化剂表面的镍晶粒度及活性相关联 ,均取得较好的一致性 ,说明计算机图像纹理分析是催化剂设计和结构分析的新途径 .     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明,用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．     

用纹理映射技术实现三维着装效果展示

介绍了二维纹理图像对三维曲面的映射原理,论述了产生三维着装效果的诸如曲面建模、映射关系确定、光照纹理模型建立等纹理映射的计算过程。     

Realization of 3D Garment Rendering Using Texture Mapping Technology

After a review of the planar garment effect production of pattern fabric and a brief introduction of the concept of texture mapping, the theory of 2D texture mapping onto 3D surface is stated. And the calculation procedures of texture mapping, such as texture image preprocess, mannequin and garment surface modeling, mapping relationship definition, shading/texturing model creation, and graphic transformation, are exploited to produce a real 3D garment rendering effect. Finally, the conclusion is given about the realization environment and affecting factors of the final images.     

三维逼真计算机图形的产生与显示

本文对产生和显示三维逼真计算机图形的基本方法（几何变换、隐面消除、明暗处理和纹理产生）进行了研究。本文提出了一种改进的扫描线方法，用以产生和显示逼真三维图形，这种方法的优点是要求内存量较小，运算速度较快。在明暗处理模型中考虑了物体对光的反射、透射、折射和阴影效应。本文还研究了采用随机模型产生表面纹理，并提出了一种产生三维地形图的方法。     

计算机辅助催化剂设计

通过评价计算机纹理分析所抽取纹理特征与催化剂活性的关系 ,寻找高活性的催化剂表面纹理模型 ,来指导实验室催化剂设计和判别再生催化剂的性能 .     

双密度双树复小波RH模型纹理图像检索

针对利用光滑概率密度函数提取小波系数直方图及系数模直方图方法存在参数估计复杂,难以充分有效地提取纹理特征的不足。提出了双密度双树复小波RH模型的纹理图像检索方法,通过分析双密度双树复小波原理,RH模型与非均匀量化器的内在关系,将RH模型推广为提取双密度双树复小波变换系数及系数模直方图特征。该方法结合了RH模型及双密度双树复小波的优点。实验表明,研究方法与利用概率密度函数提取提取直方图特征的方法相比检索率提高了2~9%;推广RH模型提取双密度双树复小波系数模特征的方法获得了75.66%的最高检索率。     

应用图像分析技术自动识别织物的组织结构

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.     

基于MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.