颜色协调的鲁棒式图像克隆

图像克隆一直是图像编辑中的重要组成部分,概括来说有基于透明度分量的、基于梯度域的、基于坐标的3种图像克隆方法,但图像克隆领域中存在的颜色不协调和边界失真问题一直没有得到很好的解决。为了缓解基于均值坐标克隆方法中的颜色不协调问题,提出一种基于局部亲和力传播的图像克隆方法,亲和力综合考虑了像素点与边界的坐标距离、颜色距离以及该点颜色在边界颜色分布中的概率,以此来缓解失色,达到颜色协调。亲和力还可以检测出真正感兴趣对象的边界,用它来约束边界插值,可以有效缓解边界失真,使得克隆更加鲁棒,最后的实验结果表明该方法能得到令人满意的结果。     

基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术

针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像较为复杂耗时的合成流程,提出一种基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术.首先,构建两个生成对抗网络的训练集:普通图片与低曝光HDR图片,普通图片与高曝光HDR图片;然后,通过生成对抗网络训练,得到普通图片到低曝光HDR图片和普通图片到高曝光HDR图片两个生成模型;最后,将模型输出的高低曝光图像和原图合成HDR文件,再通过色调映射形成最终HDR风格迁移后的图像.实验结果表明,这种方法不仅有效解决了HDR图像风格迁移问题,也充分表明了生成对抗网络在图像编辑中的优越性.     

基于角点及局部特征的饮料瓶识别方法

将机器视觉技术引入饮料瓶自动回收系统中.针对饮料瓶（PET材质）自身的特点,基于局部特征及几何不变性,采用一种亚像素级精度的角点提取方法,定义以角点为中心的左右曲线夹角及其符号作为饮料瓶的特征值,并提出基于“块”的快速匹配算法.实验结果表明,该算法具有较好的稳定性和可区分性,算法识别率高、速度快,能很好地满足饮料瓶自动识别回收的准确性和实时性要求.     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计 算耗时问题, 以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题, 提出基于像素流的视频彩色化方法. 首先, 将参考帧与目标帧转换到 Lab 颜色空间中, 利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流, 该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置; 然后, 利用该像素流对参考帧颜色通道进行双线性插值得到目标帧颜色通道; 最后, 将得到的颜色通道与目标帧亮度通道组合得到最终的彩色化图像. 实验结果表明: 该方法得到的彩色化图像能够保持参考帧颜色的饱和度且边缘颜色清晰, 具有更高的峰值信噪比; 运算速度较基于传统光流彩色化方法大大提高.     

三维虚拟家居设计系统若干关键技术研究

针对市场上现有家居设计软件交互性和可操作性不强.重漫游轻设计等问题,我们开发了一个三维虚拟家居设计系统.通过对虚拟现实在家居环境设计方面若干关键技术研究,如3D模型的绘制与管理,纹理映射与反走样、碰撞检测等,提出了改进的Mip.map算法、基于AABB包围盒的碰撞检测改进算法.实验表明,改进后的算法在纹理反走样效果、场景渲染效率、碰撞检测响应速度和精度等方面都有较为明显的提高.     

基于多小波神经网络簇轮廓伸展的手写体数字识别

提出采用多小波神经网络簇伸展轮廓识别手写体数字的方法. 该方法的原理是： 跟踪待识别数字的轮廓, 对轮廓进行均衡化和重采样, 使其具有平移不变性和缩放不变性;采用多小波神经网络簇对轮廓壳进行伸展得到数级多分辨率和其平均值;将这些壳系数输入前馈神经网络簇, 以识别该手写体数字. 研究结果表明, 该方法可用于将轮廓壳进行多分辨率分解.     

基于纹理和轮廓的铅笔素描画生成方法

为避开常规铅笔画生成算法中图像分割的限制,提出一种基于纹理与边缘轮廓的铅笔素描画自动生成算法.该算法先用主成分分析法对原始图像进行分析,确定高频提升过滤的参数,然后融合相应的相似度测量方法来检测并定位图像的边缘.同时,利用线积分卷积产生原始图像的纹理,并将其与边缘图叠加,得到铅笔素描画的效果.实验结果表明,该方法简单且有效.     

基于人像字典集的卡通自动生成方法

提出了基于人像字典集的卡通自动生成方法。建立人像字典集。将人像分割为6种组件——眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸型、头发,建立与每种组件对应的卡通画素材库,搜集真实人像图片并用组件素材合成相应的卡通画,并计算五官形状特征和头发纹理特征;输入一幅真实人像,通过形状特征匹配得到五官组件,利用纹理特征匹配得到发型,将组件合成得到卡通画。我们的方法简单易行,生成的效果更抽象更具艺术感,还可以应用到其他类型人像风格化上。