基于三维模型的双目手势特征提取

提出一种基于三维模型的双目手势特征提取算法.该算法使用双摄像头,在手势的三维几何模型基本框架下,将得到的几何体的旋转角度作为提取出的手势特征.使用图像的极半径不变矩对比图像之间的相似度,并用遗传算法逐代改变三维模型中几何体的旋转角度,使其最大程度地接近真实手势,克服三维重建中速度与精度之间的平衡问题.实验证明,在简单手...     

改变拍摄夹角对三维运动图像解析系统框架精度的影响研究

通过改变2台摄像机的拍摄夹角对三维视讯运动图像进行拍摄,获得三维坐标标定精度误差,并运用数理统计法对所得误差进行统计学分析,结果表明:各拍摄角度具有不同的适用范围,故在实际操作中需根据不同技术动作选择适当的三维拍摄角度,从而确保最小的误差范围.     

基于马尔科夫约束最大后验概率三维显微图像复原算法

提出了基于马尔科夫约束的最大后验概率三维显微图像复原算法(3D MPMAP算法). 该算法根据显微图像三维的特点,构造三维PSF,对二维邻域进行三维拓展,对正则化参量进行简化,实现了三维显微图像的复原. 实验结果表明,各种信噪比的仿真三维显微图像的散焦信息干扰得到很大程度的排除,复原图像频谱得到较大的恢复,清晰度明显提高. 实际生物样本三维显微图像也获得了满意的复原效果.     

工业CT三维图像的表面平滑方法

针对工业CT图像含有噪声过多导致得到的工业部件的三维图像表面有毛刺和部分不连续的问题,将三维鲁棒Chen-Vese算法和基于水平集的非局部表面恢复算法结合用于工业CT三维图像的表面平滑处理.首先,利用三维鲁棒Chen-Vese算法对工业部件的灰度体数据进行三维图像分割,得到用水平集函数表示的工业部件的三维图像表面;然后,采用基于水平集的非局部表面恢复算法对工业部件的三维图像表面进行平滑.实验结果表明,利用该方法获得的工业部件的三维图像表面,在边界得到保护的同时减少了大量的噪声,而且在表面有毛刺和部分不连续的地方进行了重造,图像整体变得更为平滑,此可为工业CT三维图像的可视化软件的逆向设计和改造提供高质量的三维图像,减少了后期处理的计算量和存储量.     

胶片非线性特性对电子断层摄影术成像质量的影响

为了分析胶片的非线性特性对电子断层摄影术成像质量的影响,以Kodak4463(SO-163)型电子显微镜胶片为例,按照其成像光密度值与电子曝光量对数值之间的关系曲线(D-lgE曲线)对模型样品的线性投影像实施变换,并采用计算机仿真方法进行了三维重构.计算结果表明,随着最大曝光范围对应的D-lgE曲线片段的非线性度的增加,三维重构图像质量下降,尤其当最大曝光范围向D-lgE曲线的饱和区扩展时,三维重构的图像出现了严重失真的现象(重构图像与模型样品图像之间的相关系数从线性投影像对应的0.85减小到0.6以下).分析结果表明,调整样品的电子曝光量来改变胶片最大曝光范围在D-lgE曲线上的位置,可以降低胶片非线性特性对三维重构图像质量的影响,该研究结果对用胶片为记录媒体的电镜三维重构具有指导意义.     

基于三维整数拟仿射变换的对称图像加密算法

把二维有限整数域上的拟仿射变换推广到三维上,重点研究三维有限整数域上拟仿射变换的性质及构造方法.用这种新方法置乱图像的像素位置(如果需要的话,灰度值也可以改变),并用混沌映射来生成变换的参数,从而增强统计和差分攻击的抵抗力.实验结果表明,该方法安全性高且加密速度快.     

基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法

在医学图像处理中,由于三维超声图像数据具有海量、非均质的特点,使得处理过程复杂度增大,出现执行效率低等问题.因此,为实现海量数据处理的高效化和有效化,进行数据抽样是十分必要的.提出一种基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法,能自动高效地获得三维超声图像的高压缩率抽样数据.首先采用基于模糊集的灰度图像阀值分割算法确定分割阀值;然后,使用改进型八叉树算法对三维超声图像进行分解;最后根据选取准则输出最优同质立方体和典型异质立方体作为三维超声图像数据抽样结果.抽样方法充分考虑了抽样对象的空间关系,抽样结果代表性强且图像数据缩减到原始图像体积的1.758%,有效提高后续图像处理操作的运算效率.     

基于TIP的交互建模与漫游

常规基于图像的绘制方法要求多幅图像作为输入或事先已知场景的三维信息才能生成新的图像.而TIP(tour into the picture)技术仅需一幅场景图像便可以生成新的视图,实现三维场景的虚拟漫游.详细介绍和实现了基于TIP的交互建模与漫游,用户可以根据自己对图像的理解,利用鼠标任意设置场景关键点以恢复其三维模型,实现交互式的真实感漫游.     

基于多幅深度图像的三维重构技术

提出基于多幅深度图像的三维重构方法.采用6幅固定视点采样图像,分别代表三维空间中立方体包围盒的6个面;通过对这些二维的采样集合进行三维信号还原,生成一个空间采样样本,可以在视点任意改变的情况下,输出近似的重构图像.该方法由于采样集合固定,经过采样集筛选,背景剔除筛选和棱台视锥体裁减后,可以极大减少待变换的样本集合,采用z-buffer算法解决图像折叠问题.当视点在采样点附近任意变换时,可以重构出比较满意的结果,而且该方法与场景复杂度无关.在纯软件模式下在普通PC机上达到20帧/s的速度,在通过硬件加速情况下可以达到30帧/s.     

基于二维图像和多点统计方法的多孔介质三维重构研究

提出了一种基于多孔介质二维薄片图像和多点统计方法的多孔介质三维重构方法.将微米精度的多孔介质二维薄片图像作为初始的训练图像,利用多点统计方法重构其下层图像.将每次获得的下层图像作为新的训练图像,利用多点统计方法继续重构该训练图像的下层图像.二维重构图像的每个像素对应成三维空间的一个体素,依次叠加每层的二维重构图像得到最终的三维多孔介质图像.将该方法应用于砂岩样品的三维重构,通过与真实情况下砂岩体数据的比较发现,该方法重构的多孔介质具有与其相似的孔隙结构特征.     

LED灯饰效果处理与优化方法

为解决大型LED灯饰实时控制系统中,截取计算机屏幕图像速度慢和图像数据量大的问题,在屏幕DC方法的基础上,结合内存映射文件技术,设计一种提高屏幕图像采集效率的新方法;同时在保证视频图像效果的基础上,使用改进型八叉树颜色量化算法有效降低视频图像颜色数据量,提高控制系统的实时性。实验结果表明,该LED灯饰效果优化方法既有较快的屏幕图像截取速率,又在降低图像位数的前提下保证了图像视觉效果,在LED灯饰实时信息处理显示系统中应用良好。     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

单相变压器替代三相变压器的城市道路照明系统

相同材料相同容量的单相变压器比三相变压器性能优越.城市道路照明改由单相变压器供电,组成V/V0-V/V单相变压器—高强度气体放电灯节电照明系统,可以收到单相变压器节电、下半夜路灯自动降压节电的双重节电效果.     

抗环境光照影响的边坡变形摄像监测方法

边坡变形监测是滑坡灾害防治和预警的重要手段,基于图像分析的近景摄影测量方法凭借全场、非接触的优势在边坡变形监测中的应用越来越广泛.而在长期野外监测应用中,环境光照变化对边坡图像的灰度一致性产生很大影响,导致该方法的测量精度受到严重制约,甚至出现测量失败的情况.从环境光照的物理过程出发,深入分析光照变化特征及其对图像灰度的影响规律,提出了一种基于灰度梯度方向特征的图像匹配方法,从而使其具备了抗环境光照影响的能力.室内边坡缩比模型实验和真实野外边坡观测实验的结果表明,该方法可以有效抑制环境光照影响,提升变形测量的精度和稳定性.研究为边坡变形摄像监测提供了一种新的手段,对该方法的实用性发展起到了支撑作用.     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

改善彩色等离子体显示器动态假轮廓的动态复合寻址技术

开发了一种改善彩色等离子体显示器动态假轮廓的新型动态复合寻址技术．该技术基于寻址与显示分离技术，将对产生动态假轮廓起重要作用的权值较大子场拆分为若干个权值较小的子场，并对拆分的子场使用累积发光的寻址方式，利用输入图像灰度统计与预置的灰度阈值比较，动态地确定拆分子场的使用情况，在不影响图像显示亮度的情况下有效地减小了动态假轮廓现象．同时，利用拆分多个子场、设置多阈值、增加子场数目、使用遗传算法修正编码、联合方式等改进技术，充分发挥子场数目多、子场冗余、拆分子场的特点，进一步减小了动态假轮廓．仿真结果表明，改善动态假轮廓的新型动态复合寻址技术有效地减小了动态假轮廓现象，并最大限度地提高了整幅图像的显示质量．     

基于图像的虚拟光影技术研究热点

 基于图像的虚拟光影技术是直接改变图像场景中物体的光影效果或者估计场景光照，在光影维度对图像进行增强，并保留图像物体的视觉特征。从光影效果迁移、虚实光照融合两个方面盘点了虚拟光影技术的重要研究成果，展望了该领域关键技术的发展趋势。     

基于Gabor滤波器的电泳电子纸图像滤波系统设计

采集电泳电子纸(EPD)的边缘纹理、鬼影图像时，需避免外界光照条件的干扰，包括光源方向、明暗和色彩等.针对EPD显示画面采集过程中受到的光干扰问题，设计了一种基于Gabor滤波器的图像滤波系统.对于受光干扰的单一灰阶图像，先通过Gabor滤波器降低光照变化和噪声对图像的影响，再通过闭运算进行边缘补偿；对于受光干扰的彩色图像，先提取图像的R、G、B分量，分别对各分量进行Gabor滤波，最后将3组分量重新组合成彩色图像.结果表明:该系统在单一灰阶图像、彩色图像中对光干扰的消除率分别达到39.9%和39.7%.研究结果对降低采集EPD图像时的光干扰具有重要意义.     

面阵CCD高精度测量技术的应用

利用高分辨率面阵CCD,提出一种新的散射均匀光场照明的方法,通过边缘检测,像素细分技术使测量精度突破像素限制,实测精度为0．01mm。同时对影响系统精度的因素进行了分析并给出补偿措施,使面阵CCD高精度测量技术成功应用于生产实践中。     

基于子模式纹理分析的鲁棒人脸识别研究

面部识别(FR)系统可以自动识别或校验从数码相机或图像生成设备中获得的人脸图像,要从所获图像中提取面部特征,并与人脸数据库中的数据进行比对。目前,几乎所有的FR都面临与面部视角相关的障碍,包括光照不足和低分辨率,这些问题使其识别率大为降低。为了解决这个问题,提出了一种基于光照变化的人脸识别框架,该框架利用离散余弦变换的图像全变差最小化(DTV)及伽柏过滤器;并融合子模式分析(SMP)及区分性累计特征变换(DAFT),有效地解决了光照条件变化大的人脸识别问题。在AR及YaleB人脸数据库上的实验表明,与其它最先进的方法相比较,在处理光照条件变化很大的人脸识别问题时明显优于其它方法。