视觉测量中基于彩色伪随机编码照明模板的设计

为实现仅用一幅二维图像,在系统参数未知且可变条件下,在真正的三维欧氏空间重构三维场景,其解决的首要关键问题是研究合适的编码结构光照明方法.文章采用伪随机彩色空间编码的可靠模型算法设计该主动视觉系统的多种编码投影模板,探索实现三维场景表面高分辨率伪随机彩色空间编码的特征化新技术,该编码窗口唯一性能唯一辨识待重构场景表面上每一特征点,解决场景重构特征点的匹配瓶颈难题,其不标定三维欧氏重构结果证实该文设计方法具有有效性.     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.     

基于照片的三维虚拟人重建技术

以标准的三维虚拟人模型为模板,结合从真人的二维正交照片中提取的信息,对其进行重建,得到具有真实感的三维虚拟人模型.首先根据摄像机投影矩阵,得到标准人体三维模型的二维正交投影图像,跟真人的正交照片图像进行对比,得到两者轮廓中对应特征点之间的变形关系.然后利用二维正交图形的变形关系,计算出标准的三维虚拟人和真人的三维虚拟人模型相应三维特征顶点之间的位移关系;并根据特征点之间的相对变形矩阵对分块的标准三维虚拟人模型的所有顶点进行相应的坐标变换.最后提取真人的纹理信息,加载到三维模型中,得到具有真人纹理及相近形态特性的三维虚拟人模型.     

三维变电站仿真场景生成系统的研究与实现

该文的研究方向为仿真场景的生成技术,为使三维变电站提高其仿真场景生成系统的灵活性,从而实现了由二维向三维的转变。实现场景图由二维转变为三维,并使用3D建模工具对变电站仿真场景给予变电站中各种设备模型及建筑环境模型进行模拟。三维变电站的仿真场景渲染、生成场景图由二维向三维的转换及设计三维变电站场景图,都通过使用OSG技术得到了实现。采用三维变电站的仿真场景及其生成系统,构建了具有良好操作性与交互性的仿真空间。通过仿真结果显示,遵循110 k V的变电站电气规范与其设计要求,用户可对二维变电站的场景图进行绘制,并且对其相应的三维仿真场景迅速做出转换。三维变电站所呈现出的仿真场景其效果较为逼真,在变电站的实际应用中比较适用于仿真培训,在应用上有较强的现实意义与实用性。     

二维桁架路径模型的自动生成算法

针对传统的基于工件CAD模型或建筑CAD图纸的路径模型生成和规划方法不适用于复杂桁架结构的问题,提出了一种基于桁架结构CAD图纸的二维桁架路径模型的自动生成算法.该算法首先使用图像处理算法(如图像膨胀、面积滤波、腐蚀和细化)结合特征点提取算法对输入的图像进行处理,并获得桁架图像的特征点集,通过求取特征点间的连接关系得到邻接矩阵,然后利用特征点集和邻接矩阵重构出二维桁架路径模型.以输电线路铁塔路径模型的生成为例,阐述了算法的具体实现过程,并利用Floyd算法实现了机器人的全局路径规划.该算法只需输入桁架结构CAD图纸,程序即能自动生成路径模型.利用Floyd算法完成了机器人的全局路径规划,其结果可以应用于桁架攀爬机器人的智能导航领域.     

点模型上基于样图的纹理合成

[目的]目前已有的在三维点模型上的纹理合成方法,是将点模型进行三角面片化后再进行纹理合成操作,本研究的目的是避免三角面化的过程,得到一种直接在点模型上操作的、快速有效的纹理合成方法.[方法]首先,用KD树为三维点模型上的每一点建立领域,然后为每一点在样图中寻找最匹配的纹理值,最后通过基于点的绘制技术完成纹理合成.[结果]本研究方法能在三维点模型上生成连续光滑的纹理,且保持了原样图的纹理结构.[结论]本研究的纹理合成方法是有效的,并且和传统的三维纹理合成算法相比,本方法费时更少、更灵活可控.     

一种基于样图的三维纹理合成优化算法

为了避免网格重建过程,提高大量三维采样数据的快速绘制处理速度,提出一种有效的三维纹理合成算法.该算法为点模型上每一点建立邻域关系,并在点模型上建立方向场,将初始化纹理值作为基础纹理;建立模型上的点与样图的映射关系,并依次在样图中为点模型上每一点选取合适的纹理值;用点的绘制方法,完成纹理合成.实验结果表明,该算法能在三维模型上生成光滑、连续的纹理,算法纹理合成质量较好.     

基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法

为使三维数字图像虚拟场景重建可以获得更优质的画面,提出一种基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法.首先分析场景的状态信息和呈现指令,得到图像重构的网格模型顶点分布位置,通过局部坐标法近似计算全局图像,校正局部细节,完成三维数字图像的渲染处理;然后以空间和尺度为特征点,在图像上构建窗口检测模板,应用分类器抑制离散特征点,去除冗余特征;最后根据拟合函数法求出平滑后的三维坐标重建三维曲面,将局部二维三角分割并映射到三维空间,实现三维数字图像虚拟场景重建.实验结果表明,该算法收敛速度较快,重建图像细节和边缘轮廓完整,整体效果较好.     

点模型上基于样图的纹理合成（英文）

【目的】目前已有的在三维点模型上的纹理合成方法,是将点模型进行三角面片化后再进行纹理合成操作,本研究的目的是避免三角面化的过程,得到一种直接在点模型上操作的、快速有效的纹理合成方法。【方法】首先,用KD树为三维点模型上的每一点建立领域,然后为每一点在样图中寻找最匹配的纹理值,最后通过基于点的绘制技术完成纹理合成。【结果】本研究方法能在三维点模型上生成连续光滑的纹理,且保持了原样图的纹理结构。【结论】本研究的纹理合成方法是有效的,并且和传统的三维纹理合成算法相比,本方法费时更少、更灵活可控。     

投影系统像差分析及优化设计

为实现场景的三维重构，将彩色编码图案与投影系统相结合，利用投影照明系统照明彩色编码图案，通过投影物镜以一定倍率放大投射到空间场景上，对场景进行特征化。针对在特征化过程中像差将严重影响三维重构的精度，提出一种编码板制作的方法，构建了新的投影系统，并通过实验验证此种方法的正确性、可行性，从而优化整个系统。     

基于自动提取特征点的三维人脸表情识别

为实现完全自动的人脸表情识别,提出一种基于自动提取三维及二维特征点的三维人脸表情识别算法.该算法采用在三维点云、深度图像以及三维点云对应的二维特征图像上分别自动获得特定特征点,并将非点云上获得的特征点映射回三维点云以获得全部需用特征点的方法.基于这些自动获取的特征点得到三维欧氏距离组成25维特征向量以待分类.通过运用支持向量机作为分类器,取得了平均87.1%的6种基本表情的分类结果,其中惊讶、开心表情的分类结果分别达到了92.3%和91.7%.      

基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩

该文提出一种基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩简化方法,在不降低三维模型视觉显示效果前提下,压缩三维模型数据。首先,对原始模型进行重网格化,获得具有规则拓扑结构的多分辨率网格;其次,结合模型网格提取纹理特征点,依据特征点确定图像有效区域;最后,利用嵌入式零树小波算法对图像进行编码和解码操作,实现对三维模型的压缩简化及图像重建。实验证明,该方法提取的图像有效区域更快捷、压缩率高、细节丰富。     

基于稀疏噪声的Volume LIC GPU加速绘制技术

二维线积分卷积(Line Integral Convolution,LIC)绘制技术通过纹理线条和颜色变化能够细致、有效地表现二维矢量场的速度、方向以及数据相关性等特征信息,但二维LIC绘制方式扩展到三维矢量场时,由于三维矢量场本身的空间特性容易造成纹理单元之间产生严重的视线遮挡问题,影响对三维矢量场内部特征的观察分析。提出了一种基于稀疏噪声纹理生成的Volume LIC可视化方法,对于普通的白噪声采用Halton序列控制噪声点分布,并通过高斯滤波核滤除高频区域来生成稀疏高斯噪声。在LIC纹理计算中滤波卷积部分提供了两种核函数:基于盒形卷积核函数用于提高卷积速度,基于三角形卷积核函数用于提高绘制质量。整体算法采用GPU硬件加速机制,在噪声纹理采样时利用GPU顶点颜色线性插值功能和片元计算方法有效加速LIC纹理生成过程,并将卷积噪声和流场数据作为纹理传入GPU,采用光线投射算法加速实现纹理三维绘制显示,提供多种有效的交互分析手段查看流场内部特征。实验结果表明该算法生成的三维纹理图像清晰,绘制效率高,能够有效缓解三维复杂流场卷积数据过多时引起的视线遮挡现象,具备良好的可视化效果。     

基于数字投影仪的三维轮廓检测系统

通过对DLP(digital lighting process)数字光处理器投影仪的原理分析,建立了基于透视变换的投影仪原理模型.模型中建立了投影点与空间投影直线的关系,得到光栅平面在空间中的表达式,在此基础上设计编码光栅对空间进行划分.由于编码光栅是一系列的矩形光栅,所以通过编码光栅不同的排列组合对空间进行编码划分,确定空间中每一个光栅面的次序.再由测量系统的空间几何结构关系,得到被测物体表面点的三维坐标,实现了基于数字投影仪的物体表面三维信息测量.实验证明,利用数字光处理器投影仪可以方便地实现编码模式,基于本方法的三维轮廓检测系统结构简单,适合于各种高度变化的物体,可以快速、方便地进行三维信息重构.     

基于八叉树的复杂矿体块段模型高效构建

针对复杂矿体结构模型三角形面片数量大、模型几何质量不高,致使基于结构模型构建块段模型非常耗时、鲁棒性不高等问题,提出通过三维到二维的转换方式,将体元与多面体内外关系的三维判断转化为在二维面上进行多边形区域内外点集筛选的方法,并结合栅格扫描法,实现三维复杂矿体的块段模型快速构建算法;通过引入伪八叉树作为规则网格与八叉树模型的桥梁,实现基于八叉树的块段模型高效构建.实验结果表明:该算法可以处理任意复杂矿体模型构建基于八叉树的块段模型,速度快、鲁棒性高,不仅适用于基于矿体结构模型构建块段模型,也适用于同类三维矢量数据向三维栅格数据的转换.     

基于样图的纹理合成在三维点模型上的实现

结合点模型的图像处理技术,提出一种点模型上的三维纹理合成新方法。该方法在点模型表面用Kdtree建立离散点之间的联系,从而建立与样图的映射关系寻找纹理值,最后用点的绘制方法进行绘制,完成纹理合成。实验结果表明,本方法有效地保持了生成的纹理结构和视觉效果的连续性和平滑性,在三维纹理合成领域实用、有效。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

基于图像处理器的EWA Splatting体绘制加速算法

提出了利用目前的图像处理器（GPU）的点块纹理、帧缓存对象（FBO）和可编程功能来加速实现EWA Splatting的体绘制算法.该算法直接以采样点作为代理几何,利用光线投射在GPU中求取每个像素点的所对应三维纹理坐标,同时用一个近似低通滤波器代替高斯滤波器.试验结果表明,所提出的算法可以应用于高质量的交互科学计算可视化.     

面向手势交互的古建场景快速搭建方法

随着行业快速发展,虚拟现实应用对人机交互方式的要求越来越高,基于非接触手势控制的交互方式日益普及.针对虚拟环境下三维场景构建问题,提出一种面向Leap Motion体感交互设备的古建筑三维场景快速搭建方法.通过Leap Motion获取手部运动数据,实现物理空间与三维空间的实时映射,以及三维模型交互控制与编辑;提出一种基于概率图模型的古建筑构件推荐方法,通过构造贝叶斯网络,实现古建筑各构件之间的概率关系推理;推荐结果实时反馈用户,用户可通过手势选择相应部件,并在三维空间优化模型位置,最终实现古建筑场景的快速搭建.实验证明,相比二维交互方式,本文方法有效利用三维空间信息,并实现模型推荐,因此更加直观、便捷、高效.      

使用GPU编程的工业CT断层图像三维可视化技术

在具有可编程管线的图形处理器（GPU）上重新实现了传统的光线投射算法,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,以提高绘制速度.首先将体数据映射为三维纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.本算法通过只绘制一个代理面,避免了使用固定管线的混合操作,从而可通过自定义的混合算法来实现各种复杂的绘制效果.结论：与传统的光线投射算法相比,文中算法可快速重建出质量较高的图像,使实时绘制工业CT断层图像成为了可能.