对辐射度光照模型的改进

本文简述辐射度方法的光照模型,对该光照模型中的形态因子的求解和辐射度方程的求解在方法上进行了有效的改进,通过实验证明所做的改进是成功的。     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求；基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速，但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型，该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束，而导致配准过程不能保持图像的不连续性，使得图像严重模糊以致无法应用，该模型还存在不能处理大位移的问题．为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征，采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型，通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊；对于大位移问题，可以采用金字塔结构来有效处理．实验结果证明，Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果，具有很高的运行效率．     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求;基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型,该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束,而导致配准过程不能保持图像的不连续性,使得图像严重模糊以致无法应用,该模型还存在不能处理大位移的问题.为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征,采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型,通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊;对于大位移问题,可以采用金字塔结构来有效处理.实验结果证明,Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果,具有很高的运行效率.     

光流场估计算法的优化分析

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一,而基于Horn和Schunk所提出的光流基本约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法。从由于缺少约束而事实上并不完备的光流基本约束方程出发,人们提出了各种光流计算方法,从算法约束条件下分为全局优化和局部优化两类。本将对各类算法进行比较,归纳出其思路发展轨迹。同时,本将选取一种基于区域平滑约束的光流场估计算法进行分析,该算法性能较为稳定,且适合于处理多层图像元素并存的场景。     

基于Boltzmann退火遗传算法的光流场计算

将Boltzmann退火遗传算法应用于图像相关匹配,利用Boltzmann退火算法作为竞争策略,得到了基于块匹配的光流场计算方法。     

一个基于波动光学的光栅衍射光照模型

把波动光学的多缝Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ衍射理论应用于计算机真实感图形生成，通过在Ｗｈｉｔｔｅｄ光照模型上增加一项光栅衍射光亮度，建立了一个基于波动光学的光栅衍射光照模型，只要给定光栅的刻槽密度和几何尺寸，依照该模型就可逼真地绘制出光栅的衍射效果，这是传统的基于几何光学的光照模型所无法做到的。     

采用光流场运动估计的双树复小波域视频水印算法

提出一种基于光流场的双树复小波变换(DT-CWT)的数字水印算法.首先利用光流信息检测出视频序列的关键帧,然后利用光流场技术对选取的关键帧进行局部区域的运动估计.最后,根据人眼对快速流动物体敏感性弱的特点,将水印信号分块嵌入关键帧内快速运动区域.测试结果表明:该算法具有很好的不可见特性,在面对噪声、缩放等恶意攻击时也具有很好的稳定性,同时也具有很好的实时性.     

运动模糊图像的光流场分析

由于运动模糊图像含有运行信息,提出了采用光流场分析的方法对其运动结构进行分析。整个过程分为两部分。首先,根据恢复图像恢复理论估计出点扩展函数,并对盲运动模糊图像进行恢复。然后,根据运行模糊图像的运动信息得出运动位移,然后进行光流场分析。     

基于光流场与EM算法的运动目标检测

针对光流法对检测目标的不准确性、抗噪能力弱等缺陷,提出了光流场和EM算法相结合的方法,利用两帧图片求得光流场,并在此基础上利用EM算法对属于背景和目标运动场的光流进行聚类,得到完整的目标,区分出前景和背景,消除噪声.最后通过仿真实验可知,所提出的改进算法对单目标、多目标以及被遮挡的目标的检测都具有良好的效果.     

基于光流场核密度估计的动态目标分割

在经典的核心密度估计模型中,基于像素亮度的估计能够将同一目标更好地连通显示,具有集中的像素分布规律.利用这一规律,可将经典核密度模型的计算维度扩展到二维,用其分割像素对应的光流场,并称该方法为基于光流场核密度估计的动态目标分割模型.实验证明,该方法能够从运动背景中很好地检测出较完整的运动目标.     

基于GDIM的纹理图像光流估计

针对传统的光流估计方法不适用于在环境亮度不均匀变化情况下,在无显著特征动态图像模型(GDIM)基础上,提出了一种处理不均匀亮度变化问题的光流计算方法.通过建立纹理图像滤波器对原始图像进行预处理,获得纹理图像;然后在GDIM中应用反复加权最小二乘方方法抑制不稳定的流约束获得鲁棒光流估计.对于Yosemite基准图像序列,通过使用该算法和传统算法进行实验比较,证明其具有较好的性能.     

基于二维压缩扩展和光流法的组织应变估计方法

在超声弹性成像中,为了得到大压缩量下的精确应变估计,要考虑组织横向膨胀带来的横向位移的信号去相关影响,为此提出了结合二维压缩扩展和光流法的组织应变估计方法.首先采用二维希尔伯特变换法将原始超声RF信号通过包络检测的方法转换为解析信号,再利用块匹配算法得到16个子区域的位移矢量,然后利用线性回归方法从位移矢量估计出二维压缩扩展的参数.在完成二维压缩扩展之后,再利用光流法对微小位移进行精确估计.实验结果表明,二维压缩扩展方法和光流法的结合增加了总体应变估计的精度与鲁棒性.所得纵向位移和纵向应变与有限元仿真结果基本一致,证明了所提算法的正确性.     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

基于HSV颜色模型的二维流场可视化

为解决流场图像流速大小和流动方向的显示问题,在线积分卷积(LIC)算法的基础上,结合HSV颜色模型,提出一种新的二维流场可视化方法.该方法将流场速度方向映射为色度,将流速大小映射为饱和度,将LIC值与亮度关联起来,从而合成新的流场可视化图像.新的流场图像不仅保留了LIC图像高分辨率的流线纹理特征,而且还展现了流速大小和流动方向.目前该方法已经成功应用于二维爆炸流场的可视化.实验结果表明,该方法可以有效改善流场的可视化效果.     

利用光流场方法进行遥感照片的无缝拼合技术

从高空拍摄的遥感照片之间存在符合投影公式的变换关系 ,本文采用一种基于光流场的方法计算出投影公式的参数 ,拍摄这些相片时 ,在不需要知道相机的位置 ,倾斜角度 ,甚至不需知道相机的焦距的情况下 ,实现遥感照片的拼合。这种利用光流场将多幅遥感照片拼合成范围更大的照片的方法 ,能够自动完成图像的拼接处理 ,并在实验中证实了解决实际问题的可行性     

光流场估计算法的优化分析

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一 ,而基于Horn和Schunk所提出的光流基本约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法。从由于缺少约束而事实上并不完备的光流基本约束方程出发 ,人们提出了各种光流计算方法 ,从算法约束条件上分为全局优化和局部优化两类。本文将对各类算法进行比较 ,归纳出其思路发展轨迹。同时 ,本文将选取一种基于区域平滑约束的光流场估计算法进行分析 ,该算法性能较为稳定 ,且适合于处理多层图像元素并存的场景     

基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.