用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。     

基于凹凸纹理映射技术的视差纹理映射技术改进

凹凸纹理映射技术是三维图形学中近年来研究的一个热点,它被使用来绘制物体表面的细节,使物体表面看起来具有粗糙感,增加绘制场景的真实程度。视差纹理映射技术是新近提出的实现物体表面粗糙感的一种凹凸映射技术,它是对目前因计算量过大而无法应用于实时渲染系统中的传统凹凸纹理映射技术的改进,这种技术不是对物体表面的顶点进行偏移,而是借助于高度图对纹理坐标进行偏移,从而近似达到位移映射技术的效果。本文从对高度值的调整和偏移值的校正两方面着手,对视差纹理映射技术加以改进,使绘制后的物体表面真实感更强,且所增加的计算量不大,使其应用范围更加广泛。     

物体表面热属性温度触觉识别实验研究

采用所研制的温度触觉传感器进行了材料热属性识别研究,温度触觉传感器由恒温元件保持传感器恒温,由测温传感元件检测接触面的温度信号,基板为传感器提供支架.分析了基于温度触觉的物体表面热属性识别方法机理,认为不同形态的物体表面可等效为光滑物体与薄空气层组成的表面空气层模型.对不同表面形态和不同材料被测物体的温度触觉热传导进行了仿真和实验.测试实验结果表明,所研制的温度触觉传感器能较好地识别不同热属性的物体,对不同表面形态的大理石也有较好的识别效果.表面空气层模型能较好地解释表面形态对温度触觉结果的影响.     

半透明物体表面阴影的渲染

基于阴影映射算法,提出一种半透明物体表面阴影的渲染方法.考虑半透明物体的次表面散射的光学特性,在获得阴影图后加入阴影接收表面的材质散射系数,确定随机取样的范围,使用加权平均方法计算目标点处于阴影区域的概率值,最终渲染场景.实验证明,该方法能够真实模拟半透明物体表面阴影中散影区的渲染效果.     

基于流场纹理表达与表面粗糙度测量的运动目标分割

针对传统的光流法和背景差法所分割的运动目标存在区域丢失和内部孔洞的缺点,本文提出一种基于流场纹理表达及物体表面粗糙度测量的运动目标分割方法,即通过计算相邻帧间的光流将目标运动表达成流体的流动,并利用线积分卷积来表达流场纹理以展示更多的流场细节,从而将背景图像和运动目标分别表达成不同的纹理,最后通过针描法测量物体表面粗糙度的策略将运动目标和背景的纹理图像映射为表面粗糙度不同的物体,并通过分析直方图确定阈值分割运动目标。实验结果表明,本文提出的运动目标分割方法可自适应地选取阈值,并且可克服内部孔洞。     

ORBTSDF-SCNet：一种动态场景在线三维重建方法

传统的三维重建技术在面对移动物体干扰时难以有效完成场景重建任务。针对该问题，本文提出一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping）、TSDF(Truncated Signed Distance Function）和SCNet(Sample Consistency Networks）实例分割网络的三维重建方法ORBTSDF-SCNet。该方法采用深度相机或双目相机获取重建物体及场景的深度图与RGB图，且基于ORB＿SLAM2实时获取位姿信息；采用基于结构化点云数据的表面重建算法TSDF与深度图相结合，实现在线三维模型重建；为了消除场景中移动物体对场景三维重建的干扰，提出采用SCNet实例分割网络检测和分割移动物体，并结合优化策略减小检测和实例分割误差以及深度图和RGB图对准误差。通过抠除移动物体，保证了重建场景的完整性。在ICL-NUIM、TUM数据集上的实验表明了本文所提方法的有效性。     

基于表面凹凸度的未知物体分割识别方法

为了使机器人在人们的生活中更加普及和大众化,并从一定程度上优化机器人对周围环境的认知功能,设计了一种利用目标物体表面凹凸度对该物体进行分割识别的方法.该方法对目标物体局部表面凹凸性的两类判定方法展开了系统性的探讨和分析,将连续局部表面凹凸度对布尔型判定进行替换,利用表面凹凸度和法方向信息这两个要素设计了一类全新的分割权重运算方法,进而为输入场景构造相应的无向带权图,在这之后结合快速图分割算法获得相应的目标物体.实验结果表明,本文方法与基于凹凸性的判定方式相比,基于凹凸度的量化衡量在针对测量噪声和计算误差中具有的鲁棒性更好,实际分割结果比单一结合了法方向的实验结果好,更符合实践需求.     

基于参数曲面的交互式纹理映射研究(英文)

针对纹理映射中复杂物体表面重新参数化困难及映射变形问题,提出一种交互式纹理映射方法,采用NURBS曲面代替简单的中介曲面,用它近似包围所要映射物体的外表面,将纹理映射到曲面上实现参数化,通过控制NURBS曲面来调整纹理映射的效果。实验表明,该方法可以灵活地调整纹理区域,减小纹理变形。     

基于Android平台的纹理映射分析与实现

在计算机图形学中,纹理映射就是使用图像、函数或者其他数据源来改变物体表面外观。纹理映射技术是近几年来发展最快的技术之一,广泛应用于三维真实感图形的生成与显示中。运用纹理映射可以方便地制作真实感图形而不必花更多的时间去考虑物体的表面细节。本文在Android平台中,通过对纹理映射原理的分析,利用Opengl ES图形库实现了纹理映射效果。     

基于HOG的物体分类方法

研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解...     

基于球面调和函数的人脸识别

根据在任意光照下朗伯凸表面的图像可以由一个低维线性子空间近似这一原理,提出了一种新的人脸识别方法．首先使用共形变换原理把训练样本图像投影到球面和圆柱面的一个区域上,然后对球面和圆柱面上的图像用多项式插值方法进行扫描和插值,得到离散函数图像表达式．接着利用球面调和函数估计球面上图像的9个低频谐波系数,对待定的阶数求范数后得到三维的向量．最后依据最近邻决策规则进行识别．实验表明与PCA方法、Fisherface方法以及SVD方法相比,该方法的识别率和对光照、姿态的鲁棒性均有明显的提高．     

一种基于透视变换的球面纹理映射方法

分析了传统的纹理映射方法在球面映射中的不足之处,提出了一种运用透视变换原理的纹理映射新方法,并实现了球表面的纹理映射,较好地解决了在球面两极处的走样问题,透视变换纹理映射方法还可应用到其它不可展曲面以及多面体表面映射同一纹理图案的问题     

二维地震迭加偏移剖面“二步法偏移”地质解释方法

为了解决二维迭加偏移剖面作图中存在的主联测线不能闭合的问题,利用自激自收地震反射波原理在层状均匀介质条件下推导出地下反射点位置与射线路径、目的层视倾角及目的层埋深之间的复杂关系,并计算反射点位置的偏移量及反射点到地面的垂直深度.地质作图可同时利用主测线联络测线,解决了目前二维迭加偏移剖面作图中存在的不能闭合及数据为法线深度等问题.用垂直深度作图,断裂系统联接合理,构造图精度高,构造形态可靠、逼真,可提高钻探成功率.     

一种结合深度信息的人体行为识别方法

针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5%左右。     

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·     

基于深度图序列和时空占用模式的人类行为识别研究

针对人类行为识别问题,提出一种基于深度图序列和时空占用模式的行为识别方法。首先,使用深度图序列将空间和时间轴分为多个部分,从而定义一个4D网格;然后,将网格中的每个单元与占用值相关联,利用高维特征向量的所有单元占用值组成时空占用模式。最后,利用基于正交级别学习的主成分分析降维获得低维特征向量,并完成最终的行为识别。在公共3D行为数据集MSR上的实验结果表明,提出的离线识别方法比现有方法所获得的识别准确度较高。     

A network that learns to recognize three-dimensional objects

The visual recognition of three-dimensional (3-D) objects on the basis of their shape poses at least two difficult problems. First, there is the problem of variable illumination, which can be addressed by working with relatively stable features such as intensity edges rather than the raw intensity images. Second, there is the problem of the initially unknown pose of the object relative to the viewer. In one approach to this problem, a hypothesis is first made about the viewpoint, then the appearance of a model object from such a viewpoint is computed and compared with the actual image. Such recognition schemes generally employ 3-D models of objects, but the automatic learning of 3-D models is itself a difficult problem. To address this problem in computational vision, we have developed a scheme, based on the theory of approximation of multivariate functions, that learns from a small set of perspective views a function mapping any viewpoint to a standard view. A network equivalent to this scheme will thus 'recognize' the object on which it was trained from any viewpoint.     

基于Markov随机场的三维物体识别算法

为准确识别出三维物体,提出了一种新的物体特征框架,采用密集采样的多分辨率网格来描述物体观测图像的局部特征,引入Markov随机场模型对网格节点之间的几何关系进行建模。不同图像之间的匹配通过最高置信度优先算法实现,以获取两图像各个节点之间的准确匹配关系以及全局相似度。在Coil-100(columbiaobjectimagelibrary)图像数据库上,以100个物体的4、8、18、36个视角的样本为模板,用其他68、64、54和36个视角的样本进行测试,该算法识别率分别为95.75%、99.30%、100.0%和100.0%,识别准确率明显高于文献中的方法,这说明算法在基于观测图像的物体识别领域有着非常好的应用前景。     

三维场景的运动分析及图像分割方法研究

提出一种利用三维场景模型对视频图像进行分析并实现图像分割的方法,利用图像序列的前两帧获得图像的深度映像,实现场景的三维网络描述,采用简单的线线算法获得运动参数,并对场景模型不断修正,实验结果表明,这种方法有交地实现了视频分割,目标跟踪以及VOP（视频对象平面）的构造。     

工程图纸可视化查询技术研究

针对传统工程图纸查询过分依赖用户、效率低等现象,在分析可视化查询要求和待查询物体属性的基础上,提出了一种用于查询可视化模型的构造方法,并将该方法应用到工程图纸的查询中．通过工程图纸中不同图纸子库的存放地域间的层次关系,构造了基于地图模式的可视化查询系统,同时提出了地图定义和地图查询策略．