低算力深度学习下的图像卡通风格化研究

在深入研究图像风格迁移的基础上，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下，卡通（cartoon）图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks，GAN)．利用视觉几何组（visual geometry group，VGG）网络提取图片先验信息，实现学习过程的加速；裁剪cartoonGAN模型，在保证效果的基础上，使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能；设计合理的损失函数，保证整体风格化效果．基于tensorflow 2.0构建试验平台，通过对试验结果分析可发现，该方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短．对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案．      

基于几何特征的兵马俑断裂面匹配方法

针对兵马俑碎块的三维数据模型中噪声含量大、断裂面存在缺损等问题,提出一种基于断裂面上几何特征的碎块精确匹配方法.首先从兵马俑碎块的外表面中分割并识别出断裂面;然后提取断裂面上凸凹不平的特征区域,并根据其相似性实现碎块的粗匹配;最后计算断裂面的曲率、法线以及点云密度等几何特征,并采用基于该几何特征的改进迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法实现碎块的细匹配.实验采用大量兵马俑碎块验证该匹配方法,结果表明该匹配方法可以实现兵马俑碎块的匹配,特别是提出的细匹配算法,与ICP算法和MICP算法相比,其匹配精度分别提高了约40%和10%,耗时分别降低了约50%和25%;该基于几何特征的断裂面匹配方法是一种有效的兵马俑碎块匹配方法.      

网格模型上的离散测地线

测地线是微分几何中的重要概念,用于描述曲面上两点之间的最短曲线,相当于平面上两点之间的直线段,它在计算机图形学、图像处理、计算几何、计算机视觉等学科中有着广泛的应用.自20世纪80年代以来,关于离散测地线已有广泛研究,众多学者提出了许多切实可行的算法.本文将在介绍光滑曲面上的测地线和离散网格上测地线概念的基础上,对网格模型上的离散最短测地线和最直测地线的定义、性质及相关算法进行归纳总结,重点讨论网格模型上离散最短测地线的相关算法,包括完整网格和有缺陷网格上最短测地线的精确算法和逼近算法,对各类算法进行深入研究,详细论述每个算法的基本思想与实现方法,从多个角度分析每个算法的优缺点,并对他们各自的时间复杂度、空间复杂度及适用范围等进行对比,最后对离散测地线的相关研究进行展望,有利于后续对测地线算法的深入研究.     

面向手语自动翻译的基于Kinect的手势识别

提出了一种基于3D体感摄像机Kinect设备实现面向手语自动翻译的手势识别方法,利用Kinect体感外设提供的深度图像实现手的检测,并通过OpenNI+NITE框架中函数获得手掌质心在三维空间中的位置,然后通过等值线追踪算法(又称围线追踪算法)和三点定位算法识别出手指实现了手势跟踪,最后通过矢量匹配方法识别手指名字,并设计了三层分类器来实现静态手势语的识别.相较于传统的基于数据手套和单目摄像机的方法,本方法识别的更准确.基于上述方法,实现了一个手势识别系统.实验结果显示,本文提出的方法更加简洁且行之有效.     

面向磁共振影像超分辨的WGAN方法研究

针对磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）超分辨率重构任务,提出了Wasserstein 生成式对抗网络（Wasserstein generative adversarial network,WGAN）,构建了合适的网络模型与损失函数;基于残差U-net WGAN 后端上采样超分模型,设计了感知、纹理和对抗损失,用于恢复低分辨率MRI影像中的细节信息．此网络在2D-MRI的3 000张脑影像上获得的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）是33.09 dB,结构相似度（structural similarity index measure,SSIM）的平均值为0.95;PSNR与SSIM的值与经典超分法相比较,分别增加了4.09 dB和0.06．这表明:网络能更好地学习MRI从低分辨率到高分辨率影像之间的映射关系;该方法有效稳定,可以广泛应用于相似系统．      

脑血管虚拟内窥镜系统技术研究

探讨了CUDA下的虚拟内窥镜系统,成功的解决了传统虚拟内窥系统中存在的路径抽取耗时长,虚拟内窥效果失真,及交互不能实时显示虚拟图像等问题.     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.