基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

自适应实时阴影算法研究与实现(英文)

提出一种有效的自适应阴影算法。该算法首先用多个有不同深度的阴影图来替换传统的一个阴影图,然后在绘制场景到屏幕之前,将场景绘制到一个屏幕缓冲纹理中,对其进行PCF和模糊处理,最后生成阴影。实验表明,该算法简单实用,不仅能够在保证大规模场景绘制速率的同时,生成令人满意的逼真实时阴影,还能达到在大规模场景中实时绘制阴影的效果。     

阴影处理在交通监控系统中的应用

在视频交通监控系统中阴影去除结果与后续的整个监控系统有很大的关系,例如车型分类,车辆跟踪以及车流量统计和测速都会因为阴影产生很大的困难。本文结合车辆监控系统所观测的道路场景的特点,分析了具体情况下阴影的特殊性,提出一种有效的阴影去除算法。该方法将时间信息和道路纹理特征有效的应用于算法中。首先,在序列图片中进行运动物体分割;下来,在前景中应用边缘信息和纹理特征实现车辆和阴影的区分。经过实时系统的应用显示出很好的阴影去除性能。     

基于阴影图的植物阴影算法改进及其绘制

采用帧缓冲区对象(frame buffer object,FBO)技术来改进传统阴影图(shadow Map,SM)算法,即利用FBO技术将场景深度信息直接渲染到纹理中来提高算法的执行效率.依据纹理法线与光源方向的点积来模拟树干及器官几何mesh模型的自阴影,并通过提高分辨率改善投射阴影边缘的锯齿问题.在改进后的SM算法基础上结合方差阴影图(variance shadow map,VSM)算法实现植物软阴影.以植物参数化三维模型为例,采用VS2008、OpenGL图形标准和可编程图形硬件技术,在ParaTree参数化单株木建模工具软件中集成改进后的阴影图算法,实现了植物自阴影边缘的平滑过渡和光源在不同高度角条件下不同阴影亮度的硬阴影和软阴影效果.     

基于非真实感绘制技术的实时阴影渲染

在基于非真实感绘制的实时场景渲染过程中,为了达到更逼真的效果,三维物体在光照作用下产生的阴影需要被实时绘制并能够体现设计者的风格。本文利用现代可编程图形显示硬件技术,提出了一种基于阴影线算法的阴影绘制方法,与采用传统的阴影图方法绘制阴影的效果相比较,该方法具有更好的艺术效果。     

基于Log-gabor小波的运动目标阴影检测

针对阴影覆盖前后的场景纹理相似的特点和Gabor小波在纹理特征提取上的不足,利用Log-gabor在纹理特征提取上的较优性能及对光照的不敏感性,提出一种基于Log-gabor的运动目标阴影检测方法.首先根据阴影在颜色空间的特点,利用像素点亮度变化规律,对前景中包含阴影的运动目标进行检测,提取疑似阴影区域.然后对疑似阴影区域分块,获取块Log-gabor纹理特征.最后,针对运动目标和道路纹理区别,提出合理有效的阴影判定准则,使用判定准则识别阴影.实验结果表明,所提方法在不需场景先验知识情况下,能较快较准确检测出阴影.     

动态场景的快速光线跟踪技术

基于加速结构的光线跟踪包括加速结构的创建和遍历两个过程,kd-tree被认为是静态场景渲染中遍历效率最高的加速结构.但动态场景的光线跟踪,由于场景随时间发生改变,每帧都需要更新相应的加速结构,导致渲染速度变慢.提出了一种新的方法,为场景中的静态物体和动态物体分别创建kd-tree加速结构,每帧更新时只需更新动态部分的k...     

基于距离的点光源软阴影GPU生成方法

文章在阴影映射的基础上,分析了软阴影的生成原理,提出了一种改进的点光源软阴影算法.利用显卡的可编程性在视觉效果上改进了软阴影的生成,使阴影根据与物体的距离远近呈现出不同的模糊程度,使之更加符合现实中的光照情况.实验证明,该算法具有较强的视觉真实感,且满足实时渲染的需要.     

基于Shadow Volume的场景阴影渲染方法

基于传统shadow volume方法提出一种改进算法, 该算法通过采用基于八叉树的阴影体筛选策略和基于z值的阴影淡出策略解决了传统shadow volume算法对大场景效率较低的问题. 实验结果表明, 改进方法能有效减少需要渲染的阴影体数量, 提高阴影渲染效率, 同时保证较好的画面效果.     

大规模场景中实时阴影的绘制

为解决大规模场景中绘制实时阴影的问题,提出优化的阴影体算法.通过访问场景模型的最简单LOD,获得轮廓边缘的检测数据.采用删除面内边的方法有效提高轮廓边缘的检测效率.根据模型的位置,选用基于CPU的Z-Pass方法或基于顶点着色器的Z-Fail方法渲染阴影.优化算法在航海模拟器大规模场景的应用表明,利用该算法绘制的阴影效果满足实时性和真实感的要求.     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

大规模多分辨率纹理数据管理与建模研究

采用视点相关的地形多分辨率的模型来解决大规模地形纹理可视化问题。将全球影像数据按照墨卡托投影进行分割存储,构建纹理金字塔,通过架设纹理数据库,结合数据库在数据管理方面的优点,实现了快速有效地管理海量的纹理数据。采用四叉树的实时多分辨率纹理模型,动态加载纹理数据,预加载纹理,进一步提高纹理数据的显示速度,很好地制衡纹理绘制速度与画面失真程度间的矛盾。     

一种基于动态纹理的运动场景可视化方法

为实现大规模角色运动场景的高真实感快速仿真,提出了一种基于动态纹理的可视化方法. 使用基于关节点旋转角的动作迁移方法,获取角色的运动动作;使用基于曲线式骨骼的变形方法,实现运动角色变形;将角色运动过程,通过渲染到纹理技术,生成内容可以实时更新的动态纹理;将角色的动态纹理应用到Billboard上,替代运动角色,实现快速绘制;使用GPGPU(General Purpose on GPU)技术加速角色变形和绘制,进一步提高仿真速度. 对于包含1万个角色的大规模场景,可以实现30FPS的实时渲染,实验结果表明该可视化方法能够快速仿真大规模角色的运动场景.     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

基于GPU的部分遮挡景深绘制方法

针对虚拟现实系统绘制场景不具备景深的问题,提出一种适用于部分遮挡场景的景深效果实现方法,在图像空间对生成的场景进行处理,根据场景深度图进行弥散圆直径的计算,并根据弥散圆直径对部分遮挡的场景进行判断,以保证正确的景深效果。程序使用GPU进行实现,实验证明了方法的正确性和有效性。     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

VRML虚拟场景中复杂动画的实现

利用单纯的VRML语言只能实现静态的三维场景或简单的动画,而不能实现复杂的动画。VRML提供了一个Script脚本节点,通过该节点中的url域并利用Java、JavaScript等语言编写程序,可以在VRML场景中实现比较复杂的动画;Java类包中提供的EAI是增强VRML场景与外部环境通信和融合能力的高层次类包,通过EAI并利用Java编程,可实现对VRML场景的访问并实现可控制的复杂动画。文章依据两个事例,论述了在VRML场景中实现复杂动画的方法及过程。实例表明,通过Script节点和EAI可在VRML虚拟场景中实现可控制的、交互性好的复杂动画。     

基于多RGBD摄像机的动态场景实时三维重建系统

使用多台基于FPGA嵌入立体计算的RGBD摄像机搭建动态场景实时三维重建系统. RGBD摄像机能够以视频速度输出场景的彩色(RGB)图像及对应的稠密视差(disparity)图像,由视差图像可进一步得到场景的深度图. 多台RGBD摄像机运行在统一的外部时钟和控制信号下,可实现对目标场景数据的同步采集. 为了提高各视点所获取的场景深度图质量,根据多RGBD摄像机系统视点分布较为稀疏的特点,使用概率密度函数估计的方法进行多视点深度图的融合. 融合后的深度图由PC集群进行处理,可实时生成所拍摄场景的三维空间点云. 实验结果表明,本文系统可以有效地重建包含多个运动目标的大型动态场景.