适应多几何面投影的校正算法研究

为实现投影仪在多种常见投影面上的自适应投影,提高几何校正效率,提出了一种多几何面函数自适应校正算法。该算法利用特征点自动拟合出曲幕函数,通过自动筛选该函数对应像素映射关系并计算投影图片像素偏移量,再按修正程度对投影幕进行切割,最后利用切割纹理顶点坐标校正前后坐标关系实现几何校正。实验结果表明,该算法可以简单快速地完成柱面、球面、墙角等常见曲面以及投影仪非正投影等情况下的几何畸变校正,具有良好的实际应用价值。     

基于硬件纹理体重建的切割算法

在硬件纹理加速体重建算法的基础上,提出了两种模拟三维数据切割的方法:利用深度缓存实现和利用离散距离场实现.由于使用了图形硬件加速,所提出的算法达到了交互速度,可以应用在手术模拟等诸多三维切割应用中.     

虹膜纹理归一化的圆心偏差校正算法

从眼生理学和图像采集两个角度，分析了造成虹膜内外圆心偏差的原因，并有针对性地提出了第一、第二圆心偏差校正模型．分别采用以上校正算法和传统算法对400幅虹膜图像进行处理，通过对校正结果的分析，发现与传统的虹膜纹理归一化算法相比，该校正算法可有效地排除内外圆偏差的干扰，使虹膜识别的准确性获得显著提高．实验证明，该虹膜纹理归一化校正算法是有效的．     

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。     

纹理映射技术算法综述

纹理映射技术随计算机技术的发展,经历了二维纹理映射到三维纹理映射,再到过程纹理映射的一个过程。在这个过程中,纹理映射算法层出不穷,各有优劣。通过系统地总结纹理映射技术的发展历史和纹理映射发展历史中的几种经典算法,从应用的角度给出了纹理映射技术的各种常用算法,并比较其中几种算法的优劣。     

SAR影像几何校正研究

合成孔径雷达成像技术是雷达技术、现代电子技术和数字信号处理技术的有机结合,它使得传统雷达功能发生了质的飞跃。随着SAR成像处理技术的日益成熟,其成像质量不断提高,成为目前高科技条件下一种不可取代的探测、侦查手段。在军事、经济和科技研究等各方面都有重大价值和广泛应用前景。本文在查阅大量文献和国内外研究的基础上,归纳了研究方法和研究成果。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形,不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正.针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像.实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理.     

Landsat卫星不同分辨率影像的分级几何校正比较研究

以快速、准确地对Landsat卫星的系列影像几何精校正为研究内容，以长江口附近为研究区域，先用地形图对高空间分辨率影像几何精校正，后用该影像对低分辨率影像进行校正。研究结果表明：用校正好的高空间分辨率影像ETM＋-Pan对低空间分辨率影像进行校正，具有较好的效果；而相同空间分辨率的影像（如ETM＋-MULTI和TM）之间一般不适宜相互进行校正。     

基于AOI的遥感图像几何精校正

在遥感图像几何精校正中，选择足够数量和精度的控制点是影响校正精度的重点与难点。对于已进行几何粗校正的遥感图像，利用任意绘制的AOI多边形顶点作为控制点，可以不受地面控制的．限制，而且能提高选点精度与速度。     

纹理映射技术

讨论了光照明模型对计算机真实感图形绘制的重要性 ,并深入讨论了纹理映射技术在计算机真实感图形绘制中的应用。     

基于改进的Fuzzy C-means聚类算法的纹理分割

提出了一种基于改进的Fuzzy c-means聚类算法的纹理分割方法．改进的Fuzzy c-mean聚类算法(MFCM)的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性,加快了MFCM算法的速度;纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性。     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

基于Fuzzy c-means算法聚类有效性函数的纹理分割

Fuzzy c-means(FCM)算法用于图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程．本文利用聚类有效性函数对Fuzzy c-means算法的聚类结果进行评价,从而获得最优的聚类结果,较好地解决了Fuzzy c-means算法的一些不足,如聚类数目无法自动确定、其聚类结果是否最优．最后,利用纹理图像分割实验验证了该算法的有效性．     

一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法

提出一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法,根据牌照字符纹理图案提出纹理过滤,利用行跳变扫描边缘,进行粗定位,然后采用中值滤波方法进行进一步精确定位。该方法简单,对牌照底色没有要求。经大量试验检测,定位准确率达到98．9％。     

基于树型小波变换和Hopfield神经网络的纹理图像分割

纹理分割是图像分析、模式识别、计算机视觉等领域的基础，也是个经典难题．采用树型小波变换方法提取纹理图像特征，并采用Hopfield神经网络进行象素聚类，从而实现对纹理图像的分割，实验结果表明该方法是有效的。     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

利用同步自回归模型和小波特征进行纹理图像分割

为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性,提出了一种利用同步自回归模型和小波特征实现纹理图像分割的方法,包括特征提取、粗分割和细分割3个阶段．先提取图像的同步自回归模型参数特征,然后利用K-均值聚类实现对纹理图像的粗分割,细分割则是在粗分割的基础上提取图像的小波特征,然后利用最小距离分类器对粗分割图像中不稳定象素进行重新分类,实现图像的最后分割。     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明,用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．     

线状要素的动态分段与制图综合

线状要素通常以弧段-结点模型表示和存储在地理信息系统中,不能完整有效地描述真实世界.动态分段则不同,它将线状要素作为一个整体进行描述,以事件表描述各种现象沿着线状要素的动态变化,是一种更复杂、更灵活的数据模型.以动态分段模型为基础,针对河流和道路网络,提出了将弧段形式的线状要素组织为路径系统的方法,并分析各个完整线状实体在网络结构中的相对重要性.以完整线状实体为单元,着眼于网络结构进行制图综合,从而更好地保持网络的总体结构.最后对上述方法进行了简单的试验分析.