基于边缘拟合阴影图的实时硬阴影生成

阴影贴图(Shadow Mapping)技术已被广泛应用于3D游戏及其它实时图形应用中.本文针对阴影贴图在渲染场景时阴影边缘出现严重锯齿这一现象,提出一种实时硬阴影的反走样技术,边缘拟合阴影图EFSMs(Edge Fitting Shadow Maps)算法.阴影贴图所引起的透视走样及投影走样,均会导致多个像素对应阴影图(Shadow Map)中的一个纹素,即出现多对一映射;使用EFSMs算法,在进行阴影映射时,得到较为精确的对应纹素,从而避免多对一阴影映射时产生的边缘锯齿.实验结果显示,此方法极大消除了边缘的锯齿现象,其效率相比其它基于阴影贴图的阴影技术得到较大提升.     

结合局部二元图特征的运动目标阴影抑制方法

针对基于局部二元图纹理的阴影区分算法不能有效抑制暗阴影边缘的问题,提出了一个结合图像边缘信息的改进方案.当进行阴影抑制时,对不在边缘上的像素直接通过比较前景像素及其相应背景像素的局部二元图纹理值进行区分;否则,以待判定的像素为中心,设定一个滑窗,对滑窗内相同位置的前景像素与背景像素的局部二元图纹理值进行比较,统计滑窗内纹理值相同的像素对的数量.若该数量大于一定的阈值,则判定中心像素为背景像素,否则为目标像素.实验结果表明:改进方案能适应阴影的明暗程度变化,消除仅使用局部二元图时存在的伪阴影边缘,所增加的计算量与阴影区域的大小成比例.     

基于Shadow Volume的场景阴影渲染方法

基于传统shadow volume方法提出一种改进算法, 该算法通过采用基于八叉树的阴影体筛选策略和基于z值的阴影淡出策略解决了传统shadow volume算法对大场景效率较低的问题. 实验结果表明, 改进方法能有效减少需要渲染的阴影体数量, 提高阴影渲染效率, 同时保证较好的画面效果.     

参数自适应去阴影前景目标检测算法

针对前景目标检测中出现的对动态背景适应力不佳、受鬼影及阴影干扰严重的问题,提出一种改进的视觉背景提取(ViBe)算法.首先,通过像素点的动力学模型和闪烁程度来衡量场景的动态程度,并以此自适应更新像素分类和背景模型中的关键参数;然后,利用鬼影的视觉显著性和静止不动的特点,快速找出并消除隐藏在背景模型中的鬼影像素;最后,针对在HSV颜色空间下创建的阴影候选区域,结合移动阴影的纹理不变性,使用LBSP纹理特征进行检测并去除阴影部分.实验结果表明:本文算法的前景检测准确度与错误分类率都要优于经典算法,适用于多种场景下的前景目标检测.     

基于多信息融合的车辆阴影检测与车辆跟踪算法

为了准确检测车辆,提出一种基于颜色、纹理、光照模型相结合的阴影检测算法。根据颜色恒常性完成阴影的初步检测,利用局部二值模式(LBP)纹理不变性和基于光照模型的亮度比值置信区间去除误检阴影像素,最后用区域生长完成阴影边缘像素的恢复,保证车辆阴影检测的准确与完整性。为了保证不同智能监控场景下车辆追踪的准确度和稳定度,提出一种特征与概率相结合的改进的Camshift跟踪算法。研究结果表明:所提出的阴影检测算法与改进的Camshift算法可以提升车辆检测与跟踪的准确性与稳定性。     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

在Vega中实现基于PCF算法的反走样阴影

为了解决基于Vega平台进行虚拟现实开发时的阴影绘制和阴影优化难题,通过剖析阴影生成技术,利用Vega的回调机制,调用OpenGL实现了Vega环境中的实时阴影绘制。由于深度纹理的分辨率不够,造成了阴影边缘的锯齿状走样,通过PCF算法来增加阴影边缘的采样率,可以得到边缘模糊的反走样阴影。在Vega中通过GLSL语言,编写顶点处理和着色片元程序。利用GPU阴影映射硬件的加速性能,实现了边缘优化的实时反走样阴影。实践证明,基于PCF算法的反走样阴影满足基于Vega平台进行虚拟现实开发的要求,能大大提升虚拟现实应用的沉浸感和真实感。     

一种融合图像区域属性特征的运动阴影消除算法

针对传统C1C2C3彩色不变性特征模型中分母只考虑值最大的颜色信息导致阴影消除结果不准确及局部二值模式(local binary pattern,LBP)易受噪声扰动的缺陷,在C1C2C3模型中采用两个颜色通道的均值作为分母以及在LBP模型中加入抗噪声因子的方法分别对以上两个模型进行改进,提高了两个模型的阴影检测准确率.为了有效融合各种基于属性阴影消除方法的优势,引入LBP纹理复杂度测量函数,根据LBP纹理复杂度分区域融合文中改进的两个模型,实验结果表明,改进的算法提高了运动阴影消除准确率.     

运动车辆阴影的快速检测算法

针对室外交通监控系统遇到的环境光性质变化等问题,提出一种运动车辆阴影快速检测算法.算法首先根据局部阴影模型,利用亮度比判据进行阴影初检测,然后根据动态边缘投影估计得到的车体位置剔除伪阴影,最后根据亮度比统计直方图对亮度比判据阈值进行自适应更新.为验证算法的有效性,分别在不同监控场景、不同日照情况下,对车辆阴影检测进行了实验.实验结果表明:该算法检测速度快,精度高,不受光源性质变化造成的颜色漂移现象的影响,能准确剔除阴影,适合室外环境下的车辆动态检测.     

结合边缘纹理和抽样推断的自适应阴影检测算法

为改进阴影检测的准确度和场景自适应能力,提高运动目标检测精度,设计了一种自适应的阴影检测算法。该算法利用候选前景与原始背景的Y、U、V分量变化比率来检测阴影像素,并结合全局边缘纹理特征及抽样推断方法来估计检测阈值。算法能自动完成阈值估计及阴影判别过程而无需人工干预,并可自动适应各种光线条件,具有较强的鲁棒性。对不同光线环境的标准视频检测实验表明,该算法在精度和实时性上均有所提升,阴影检测综合性能指标达到了94%以上。     

太极学说在普通高校太极拳教学中的运用

就将太极学说运用到太极拳教学中,提出了几种阴阳辩证的教学方法.实践证明,这些教学方法可达到事半功倍的效果,应该在普通高校太极拳教学中广泛推广.     

日照阴影三维可视化

论述了日照阴影的三维可视化分析研究的必要性 ,着重探讨了在虚拟三维模型环境中建筑物受日照影响生成虚拟阴影的原理和方法 ,并在此基础上对阴影的生成进行了实验研究。由此基于投影几何学理论及计算机三维可视化技术 ,建立了日照阴影问题最有效的方法。     

基于类虚拟化的影子页表加速方法

影子页表作为内存虚拟化地址转换问题的解决方案之一,其性能开销主要源于客户机页表和影子页表不一致造成的缺页异常。实验发现:在使用影子页表技术的虚拟机中,缺页异常引起的虚拟机陷入占所有虚拟机陷入的70%以上;这些缺页异常中,30%的缺页异常由客户机页表本身引起,从而造成不必要的虚拟机陷入。客户机的不必要陷入可以通过结合类虚拟化思想和硬件虚拟化条件优化技术并调整影子页表的缺页异常处理流程来解决。为验证上述方法的有效性,设计并实现了AccSP原型系统。实验结果表明,AccSP能够使得系统性能得以稳定提升。     

影子价格的动态性质

从影子价格的实质出发，阐述了影子价格随资源变化而变化的动态性质。给出在特定条件下，某一资源增加时的影子价格与减少时的影子价格的区别方法以及识别特定条件的简单方法，以便把握质的数量界限，利用影子价格的动态性质，指导经济活动，提高经济效益     

基于区域的运动阴影检测方法

为了使阴影检测结果更加准确和鲁棒,提出了一种基于区域的运动阴影检测方法。该方法从阴影具有的物理特性出发,考虑了区域内所有像素的总体特征。将每帧图像进行合理的分块,并且采用基于梯度的方法对运动区域边缘的小块进行合并。对每个小块根据阴影区域和对应的背景区域之间具有较强的结构相似性和色度近似性的特点进行阴影检测。实验结果表明,阴影检测准确率超过90%,其结果明显比基于颜色不变量的方法有效。该方法能够准确而鲁棒地检测出运动阴影。     

大规模场景中实时阴影的绘制

为解决大规模场景中绘制实时阴影的问题,提出优化的阴影体算法.通过访问场景模型的最简单LOD,获得轮廓边缘的检测数据.采用删除面内边的方法有效提高轮廓边缘的检测效率.根据模型的位置,选用基于CPU的Z-Pass方法或基于顶点着色器的Z-Fail方法渲染阴影.优化算法在航海模拟器大规模场景的应用表明,利用该算法绘制的阴影效果满足实时性和真实感的要求.