基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。     

近似人脸全视角图生成及在特定人脸模型映射

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题,其中三维人脸纹理映射直接影响着生成三维人脸的逼真度.采用基于人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,并提出了基于拉普拉斯金字塔分解的拼接图像交接处色彩融合算法,对人脸正侧面照片进行拼接融合,得到近似的人脸全视角纹理图.然后将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感人脸模型.实验结果表明该方法计算近似人脸全视角纹理图简单,生成特定人脸模型效果逼真,可应用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模中.     

大范围流域内水体三维仿真研究

建设数字流域的一个重要方面是利用数字流域水文地理信息平台建立起洪水演进仿真模拟系统。文章以大范围流域内的水体仿真为研究对象,详细描述了三维水体仿真的快速傅立叶变换(FFT)模型,并给出FFT模型的计算机实现方法及流程。在水体的三维仿真方面,借鉴大地形仿真技术,提出了水体仿真的细节层次技术和无缝拼接技术,并最终将研究结果应用于清江流域的可视化仿真系统。     

基于Trimmed NURBS曲面的目标RCS计算

复杂目标RCS(radar cross section)物理光学法(physical optics,PO)计算的最大难点是目标曲面之间相互遮挡关系的确定和消隐处理。首先将任意复杂目标用非均匀有理B样条(NURBS)曲面描述,并通过Cox-DeBoor算法将NURBS曲面拆分为拼接有理Bézier曲面。然后利用Trimmed NURBS技术很好地解决了物理光学积分中Bézier曲面之间的遮挡消隐问题。最后,提出了Trimmed NURBS曲面快速积分新方法,实现了导体目标物理光学散射场的快速计算。数值算例验证了方法的有效性和准确性。     

基于激光扫描数据的三维可视化建模

利用地面三维激光扫描仪获取的空间数据,进行了三维空间地物可视化建模研究,提出了利用地面固定激光扫描数据建立建筑物三维可视化模型的框架。针对激光扫描数据的特点进行了地物分离和降噪处理,提取目标建筑物,去除测量噪声和遮挡物;应用平面分割和Hough变换对目标物识别并提取特征点、线、面,进行目标建筑物立面整体匹配纠正,在此基础上,对原始测量数据进行重新采样和多站点拼接配准,得到正确的、完整的目标建筑物立面信息;通过构建三角网建立三维表面模型,通过进行纹理映射实现三维模型可视化表达。试验结果表明,利用上述方法可以有效地处理三维激光扫描获取的空间点位数据,实现对建筑物快速三维可视化建模。     

一种全景图象拼合算法

提出了一种新的自动全景图象拼合的鲁棒性算法。一是，基于多分辨率样条提出了一种新的图象拼接算法，它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度T和加权函数，使图象在不同分辨率下分别拼合，这样使拼合成的图象既清晰又光滑无缝；二是，在Levenberg-Marquardt非线性最小迭代算法的基础上提出了一种新的非线性最小迭代算法。算法在大多数情况下能自动完成，适宜于任何大小的图象并又不需要知道任何相机参数；对相邻帧之间相机运动没有严格的限制。     

渔网的动态仿真及可视化研究

为提高渔船操作模拟器视景系统的可视化效果,提出并实现了一种基于物理模型的三次B样条插值曲线绘制渔网和手纲的方法;考虑到可视化系统的实时性,通过简化网具系统的几何模型,构造三次B样条插值曲面实现了基于物理模型的B样条插值曲面的渔网可视化;根据视点距渔网的远近分别调用B样条插值曲线和B样条插值曲面方法进行渔网建模,从而既提高了系统的实时性,又保证了绘制渔网的逼真度。     

三维人脸建模中面部特征轮廓线的提取

提出一种基于彩色Snake模型和人脸先验知识的面部特征轮廓线提取算法，并将其用于真实意的三维人脸建模。根据肤色和灰度信息，在图像分割的基础上，利用种子填充技术获得面部各非肤色特征的轮廓初值；然后采用一种改进的彩色Snake模型对轮廓初值进行精确定位；接着，根据人脸的先验知识，利用含有方向信息的形态学边缘检测算子通过一次逐点考察完成下颚轮廓线的提取。实验结果表明该算法在轮廓线的搜索效率和定位精度上都有良好表现，在真实感的三维人脸建模以及面部识别等领域具有广泛的应用。     

虚拟现实城市模型的快速生成算法研究

在城市规划方面应用虚拟现实方法，首先要建立三维城市模型。在本文所提供的方法中，建筑物的几何特征由很精确的CAD图表示。并且有手工的纹理或真实图像贴在面上和建筑物的屋顶。高度数据是通过航空激光扫描和已有的地面建筑规划合成，通过集成这些不同类型的信息来自动地获取数据。通过纹理处理来生成虚拟现实城市模型，从而获得真实感图像。因此，快速获取三维城市GIS是可行的。     

三维自由曲面形成浓淡图的研究

双Ｂｅｔａ样条曲面是由具有几何连续性的双Ｂｅｔａ样条曲线构成,本文从双Ｂｅｔａ样条曲线的基函数入手,给出了这种曲面的算法原理,以此为基础的曲面造型系统ＦＳＭＳ已经实现。本文介绍了ＦＳＭＳ系统采用的光照模型的算法和形成浓淡图的处理方法,并给出了应用实例。     

基于直线与B样条曲线求交算法加密等高线图

对于存在碎部点,且矢量化后间距较大的等高线图,给出了一种加密等高线算法,该算法以任意直线与B-样条曲线求交算法为基础;加密等高线算法利用图纸给定的等高线和碎部点等客观信息在间距较大的等高线之间形成新的等高线,等高线加密效果好,并对等高线图的三维可视化有重要意义。     

基于空间连通性的快速曲面重建算法

为提高用标准移动立体法进行等值面提取的速度,提出了一种改进算法。算法利用体元的空间连通关系,实现只访问和处理那些与等值面相交的体元;采用缓存技术记录已处理过体元的顶点信息,避免了重复计算,从而提高了重建的效率。文中还给出了接近于最佳搜索七一近邻速度的空间分块方法,大大提高了散乱数据点的处理效率。应用实例说明,算法的效果良好。     

一种渐进式平滑轨迹线标绘方法

为实现GIS系统和分布式仿真中运动轨迹线的绘制,提出一种基于Catmull曲线算法的渐进式标绘方法。本方法可根据定位点获得具有连续平滑性质的轨迹线,并随定位点的增加实现轨迹线延伸,延伸的轨迹线可与原轨迹线保持连续平滑性;通过曲线离散化参数调整轨迹线的平滑度;通过依赖于轨迹线的线性插值获取任意时刻的位置信息。实验结果表明,轨迹线标绘方法可以实现基于定位点的渐进式平滑标绘,添加一个定位点的计算时间可在0.1ms内完成。     

基于自适应分数阶微积分的图像去噪与增强算法

针对传统的图像去噪算法容易忽视图像纹理细节的问题,首先提出一种全局自适应分数阶积分去噪算法。该算法可以在去除图像噪声的同时,对图像的纹理进行一定的保留。其次在全局自适应分数阶算法的基础上,针对一类低强度椒盐噪声提出另一种基于小概率策略的自适应分数阶微积分图像去噪与增强算法,该算法将图像中噪声点的出现视为小概率事件并进行分割,然后再采用自适应分数阶积分对噪声点进行处理的同时,采用自适应分数阶微分对图像的纹理进行增强和保留。实验结果表明,两种方法都可以达到较好的去噪效果,其中基于小概率策略的自适应分数阶算法在去噪的同时更具有增强图像的边缘的效果。     

视频语义分类特征选择算法

提出一种将连续特征数字量化后进行特征选择的算法(ABFSA)。利用样本集中的先验信息选择出特征值域中最具类间区分意义的区域,将其作为完整量化区间。采用向后式的启发搜索策略,搜索合并后能使贝叶斯分类错误率降低的相邻量化区间。合并搜索得到的两相邻量化区间,量化的级数降低一阶。重复搜索和合并过程,直至贝叶斯分类错误率不再降低为止。所有特征搜索、合并完成后,总的特征量化阶数得到大幅降低。用UCI仿真数据集及真实视频数据进行实验,对比结果表明该算法能有效选取视频语义概念分类的重要特征,其综合性能较优。     

一种基于梯度域的三维军标绘制方法

为提高三维战场环境仿真中军标的标绘速度,提出一种基于梯度域的三维动态军标快速绘制方法。本方法首先提取军标覆盖区域的地形数据,通过梯度域计算获取对地形形状影响最大的若干特征点;通过特征合并对特征点进行进一步精简;通过对特征点进行样条插值,实现三维军标控制曲线的平滑过渡。实验证明,通过本绘制方法可以实现军标的快速绘制,并能使军标在动态运动过程中保持地形匹配,可显著提高军标绘制效率。     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

平面轮廓线之间的分块三角划分算法

从三维空间点集通过三角划分重建三维表面的方法在实际应用中涉及到的数据量常常很大 ,因此对算法的计算速度有较高的要求。基于三维重建中物体截面轮廓边缘序列中相邻轮廓基本相似的事实 ,提出了一种物体截面轮廓线点集之间的三角划分的快速算法。该算法首先寻找轮廓线的控制点 ,对每两条相邻轮廓线的控制点进行配对 ,其次将这样两条轮廓线之间的三角划分的任务分配在多个小的曲线段对之间进行 ,并且由于事先的控制点匹配 ,在每个小的区域中就能够进行简单快速的三角划分。理论分析和实验表明 ,本算法与常规的全局优化算法相比在视觉效果上基本一致 ,在计算时间上却要少得多 ,说明本算法的有效性     

多状态网络系统d-最小割集的边合并算法

为更有效的获取多状态网络系统d-最小割集（d-mincuts，d-MCs），提出一种边合并算法。算法用容量未取最大容量的边及对应取值组成的集合对表示网络状态，基于网络分割的思想，不以最小割集为基础，通过边合并、状态继承求取可行解，通过集合对的比较得到d-MCs。同时提出一个引理，更高效的求取容量下界，缩小状态空间。算法复杂度对比分析证明算法有效，且通过定义带权值的广义联络矩阵实现算法，便于编程计算。最后，通过实例分析验证了算法的有效性。