基于颜色协调性的典型场景彩色融合图像颜色质量评价

提出典型场景双波段彩色融合图像颜色协调性模型,实现图像颜色质量的无参考评价.通过衡量海天、绿色植物这类自然场景融合图像颜色与对应典型类记忆色的相似度,以及选择城镇建筑物图像的最佳色彩度范围,计算三种典型场景图像色彩与场景内容的协调性;在颜色组合协调性模型基础上,将颜色区域面积之和作为加权系数构造图像中不同大小颜色区域组合加权协调性模型.主观评价实验结果表明,综合这两方面提出的协调性模型计算结果与人眼主观感受具有较好的一致性,可以有效地对典型场景彩色融合图像颜色协调性进行客观评价.     

基于感知的室内场景的多视点渲染优化

研究了室内场景的自适应多视点渲染优化问题.对于输入的三维室内场景模型,首先定义了一个新颖的基于几何信息、结构信息及美学信息的视点感知度量函数;进而建立了一个多视点整体优化模型;然后利用模拟退火算法优化得到用户指定个数的多视点集合,最后渲染出图.实验结果表明,对于室内场景多视点渲染优化这一问题,提出的方法能够自适应地得到一系列全面且美观的渲染图片.     

基于投影的三维打印模型纹理着色

针对三维打印模型着色的设备复杂、昂贵和着色算法难以实现的问题,本文实现了一种设备简易、易于实现的着色方法.该方法首先使用结构光对场景做编码,同时摄像机拍摄编码后的场景图.然后在场景图的三维模型上至少选取4个二维特征点,通过对结构光解码求取投影仪投射的结构光模板图对应的二维特征点集,并在三维模型上选择对应的三维特征点集.通过点集之间的对应关系,该方法可以正确的投射纹理到三维模型上.实验证明,该文提出的纹理着色方法可以有效地、正确地将纹理动态投射到三维打印物体上.     

基于智能手机Tango传感器的室内三维场景实时感知

室内三维场景实时感知是室内增强现实、三维测图和机器人自主定位与导航的关键技术之一。利用智能手机Tango传感器搭载的单目摄像头和深度相机,根据实时获取的彩色图像和深度信息,研究并提出了一种实时的室内三维场景感知方法;该方法首先根据智能手机Tango传感器获取的彩色图像存在的问题,采用多项式函数对彩色相机进行校正。接着,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算子对彩色图像进行特征提取,利用RANSAC算法剔除误匹配点;并根据优化后的匹配点对采用ICP算法对手机姿态进行初步估计。最后,基于融合空间关系的视觉词典(SDBo W2)对感知的初步室内场景进行闭环检测;并通过图优化得到实时感知的室内三维场景模型。实验表明,方法能利用Tango传感器高效地获取室内场景完整的三维结构信息与纹理。     

一种基于几何精度因子的三维室内定位方案

提出了一种基于几何精度因子(GDOP)的三维室内定位方案来解决室内定位系统中的锚节点布置问题.通过该方案可以得到锚节点的双圆锥构型.利用两种测距误差模型来对该方案的性能进行评估,仿真结果表明该方案可以应用于大小不同的场景,而且在相同的定位场景下,该方案的定位精度优于现有的布置方法.     

基于特征点提取的影视动画场景色彩搭配系统

为提高影视动画场景色彩搭配效果,提出基于特征点提取算法的影视动画场景色彩搭配系统设计方法,构建影视动画场景色彩搭配的视觉认知模型。使用辅助视觉图像采样模型提取影视动画场景色彩搭配图形的辅助视觉元素特征空间结构,结合影视动画场景色彩搭配图形的三维分布特征量;利用特征点提取算法建立影视动画场景色彩搭配视觉元素RGB特征分解模型;通过视觉信息参数融合和三维视觉重建的方法,进行影视动画场景色彩搭配系统的软件平台开发,设计影视动画场景色彩搭配系统,采用三维重建软件,实现影视动画场景色彩搭配系统的视景仿真开发设计。仿真结果表明,设计的影视动画场景色彩搭配系统输出稳定性较高,可靠性较好。     

基于SRAA延迟渲染抗锯齿王斌

随着三维场景中抗锯齿技术的不断发展,抗锯齿技术已被广泛应用于航空飞行模拟、3D游戏、虚拟现实以及其它实时图形绘制应用中.针对当前抗锯齿技术中仍然存在的资源消耗大,模型部分边缘缺失,过度模糊等导致失真的问题,提出了一种基于SRAA（Subpixel Reconstruction Antialiasing）算法和延迟渲染方法的新型抗锯齿技术.首先,把三维模型的位置、深度、法线和颜色信息存储到G buffer（Geometry Buffer）中;然后,对三维模型的每个像素点进行采样,同时结合法线和深度信息,进行联合双边滤波,计算每个像素的混合权重;最后,计算每个像素加权混合后的颜色值,渲染整个三维模型场景.在此过程中,引入了像素的几何信息,较好的避免了过度模糊问题.同时采用延迟渲染,将原本需要3D化计算的光照数据转化为2D计算,提高了实时绘制性能     

基于记忆网络的视频着色方法

针对视频上色过程中存在的颜色跳变以及多模态问题,提出了一种基于记忆网络的视频上色方法,即在生成对抗网络的基础上引入记忆网络来保持视频帧之间的颜色一致性,统一整个视频上色的颜色传播。研究结果表明,该方法不仅可以有效缓解相邻帧的颜色跳变问题,而且可以在保持参考特征的基础上,生成稳定且真实的着色效果。     

基于透射率融合与优化的水下图像复原

由于光与水体介质的相互作用的固有复杂性,所拍摄的水下场景图像发生降质退化,这导致诸如水下图像的低对比度以及色彩失真等问题.尤其是对于污染较为严重或者高浑浊度水体下获得的图像,典型的水下图像处理方法有一定的性能缺陷,而其根本原因在于其无法对于散射造成的色彩失真问题进行有效处理,同时也未充分考虑对比度信息带来的影响.因此,本文提出了一种透射率融合与优化方法,并由此给出有效的水下图像复原方案.该方案考虑各通道在水下衰减差异性,建立了基于颜色衰减差异的水下图像形成模型,其场景环境光由成像光源计算得到.首先,利用色彩校正算法来处理水下图像存在的色彩失真的问题,并利用灰度色调算法对场景光源的颜色进行估计;接着,基于水下场景约束,提出水体透射率估计方法,同时基于对比度先验提出对比度透射率估计算法;然后,将上述两种透射率进行融合,并使用多方向梯度加权正则化进行细化;最后,通过求解基于颜色衰减差异的水下图像形成模型复原图像.通过多次实验,所提出的基于透射率融合优化的水下图像复原方法得到的图像不仅具有相对自然的颜色,同时保持着良好的细节和对比度信息.     

基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法

针对基于视觉的室内场景三维重建过程中存在三维点云匹配不准确、过程耗时和深度信息部分缺失的问题,提出一种带有深度约束和局部近邻约束的基于RGB-D的室内场景实时三维重建算法.该算法首先利用RGB-D相机采集到的RGB图像做哈里斯角点检测,再用SURF特征点描述方法对检测到的特征点生成64维特征描述子.接着利用特征点集合的深度信息和局部近邻特征点信息作为约束,初步筛选出相邻帧间正确的匹配点对,再结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除外点,以此得到相机的姿态估计.最后利用RGB-D的深度图像,在图优化方法(g2o)的基础上生成三维点云,实现室内场景的三维重建.实验中,RGB-D摄像头装载在自主移动导航的小车上,实时重构的三维场景验证了所提算法的可行性和准确性.     

基于虚拟现实技术的不规则海浪三维仿真

二维不规则长峰波海浪仿真在许多船舶控制系统的研究和设计中得到了广泛的应用，但它不能解决更为复杂的三维不规则短峰波海浪的仿真讲究和应用问题．为此讨论了二维不规则短峰波海浪的模型的建立，并在海浪谱分析的基础上进行了虚拟现实软件环境下海浪三维仿真研究，以及在VRML2．0语言下为了得到较为逼真的动态虚拟海浪场景模拟效果，提出了如何进行波面细化、颜色、光照和时间控制等处理的方法．     

基于混合信息的运动目标检测优化研究

运动物体检测过程中,基于颜色信息的运动目标检测受光照突变、阴影以及噪声点大、彩色视频颜色易失真等问题影响.针对以上问题,提出了一种基于混合信息的优化算法.首先,在RGB色彩空间模型基础上采用SOFM(self-organizing feature maps)模型完成彩色视频颜色空间建模,改善颜色空间色彩的真实性;其次,...     

基于H颜色通道的图像检索技术

通过对图像颜色的低级物理特征、HSV色彩空间的分析,根据H颜色通道量化区域分界处附近颜色存在的渐变性和混杂性,提出了基于H颜色通道的模糊量化算法.在H颜色通道加入符合人类视觉模型的模糊信息,很好地解决了量化过程中的色彩边界处理问题.对比试验证明该方法能够提高图像的检索效率,方法有效.     

基于3DS室内模型的虚拟漫游关键技术研究

虚拟室内漫游技术已成为房地产销售的重要手段,长期以来3DS室内效果图得到广泛应用,但基于3DS室内模型的虚拟室内漫游技术鲜有研究。以3DS MAX、VC++和OpenGL软件为平台,对基于3DS室内模型虚拟漫游的几个关键技术进行研究。室内场景建模完全在3DS MAX软件下实现,为实现场景管理对墙体、地面和顶模型进行规划处理,用多边形建模法实现;室内场景管理则基于Portal技术,设计视锥体裁剪算法,实现了实时性漫游;室内漫游采用包围球碰撞检测技术,实现了真实感漫游。     

微机合成工业规模换热网络的新方法

分析了采用双最小换热温差合成换热网络的原理。基于允许能量穿越伪Pinch点进行冷热流股匹配而不会招致外供能量的增加,把网络作为一个整体进行合成,从而可减少换热单元个数和避免不必要的分流。本文提出了一种设计成本最低换热网络的计算机自动合成方法,能对工业规模的换热网络进行自动合成。实例研究表明,用新方法合成的网络,结构简洁,且其年总花费比用Pinch法得到的结果更接近预估目标值。     

基于Haar-CNN模型的自然场景图像分类的研究

研究基于Haar-CNN模型的图像特征提取用于自然场景图像分类的问题.Haar小波变换是图像处理中常见的一种变换,可以提取图像的局部和空间信息,并把彩色图像的颜色、轮廓和纹理信息进行分层次的表达.卷积神经网络(CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型,对图像特征具有很好的表达能力.基于Haar小波变换和CNN模型的优势,提出一种新的图像特征提取方法,即Haar-CNN模型;利用该模型提取得到图像更丰富的特征信息;然后比较基于Haar-CNN和CNN模型提取的自然场景图像特征在分类中的效果,探究Haar-CNN模型对于自然场景图像特征提取的优势.再对比在不同颜色空间上Haar-CNN模型对自然场景图像的分类效果,实验结果表明YCb Cr颜色空间上的分类精度最高,为96.2%,比灰度图像的分类精度提高了7.8%.同时,进一步分析Haar-CNN模型中图像块大小、隐藏层神经元个数、池化区域大小、模型深度等参数对图像分类精度的影响,实验结果表明参数选择对图像分类很重要,合适的参数选择可以提高分类精度.     

一种数字矿山快速漫游的层次建模方法

针对虚拟数字矿山中三维场景渲染速度问题,以提高漫游过程细节层次的建模速度为目标,通过对三维场景中各模型的相关性定义,提出了一种快速结构分层建模方法。首先利用漫游场景中规则模型的视点相关性组织细节层次,通过结构分层有效组织和管理矿山漫游三维场景,从而减少场景程序文件容量;其次利用视点相关性提出的动态权系数算法,计算矿山各结构分层动态显示系数;以简单、快速的方式构建动态变化下的场景模型,实现数字矿山各结构块不同细节层次显示的虚拟漫游。实验结果表明,该方法能够有效减小程序文件,实现数字矿山三维场景的快速漫游。     

基于OpenGL的海底地形三维渲染方法

在海底地形的三维可视化表达中,三维颜色渐变渲染方法能够直观、方便地表达海底地形的起伏变化。本文分析比较了颜色模型与光照模型,提出基于HSL颜色模型的海底地形多色渐变渲染与配色方法,基于OpenGL进行了真实感光照模型的设置,并分析了影响光照效果的相关因素,最终实现了以海底数字高程模型为数据基础并叠加颜色及光照渲染真实感三维海底场景的建立。文中基于MFC平台进行了程序实现,并与常见海底地形成图软件的渲染效果进行了比较,对比结果证明本文所提出的渲染方法地形显示准确,渲染效果美观。     

基于3dsMax和VRP的数字博物馆虚拟漫游系统设计与实现

介绍了利用点云数据在3ds Max中构建学校博物馆三维模型的思路、方法和流程,以及结合VRP平台建立虚拟漫游场景的步骤,列举了场景建立过程中遇到的问题及解决方法.一方面使用户可随着视角的变换观察整个场景的结构,另外还实现了漫游过程中的障碍物检测和碰撞检测功能,通过键盘和鼠标实现虚拟场景的人机交互控制,为虚拟漫游场景的构建工作提供了借鉴.     

平面图的动态着色

研究平面图的动态着色数,通过定义一个算法得到强导出图.利用颜色对换的思想来研究平面图动态着色的上界问题,得到结论:若G是平面图,则χd(G)≤5.