一种基于扫描线的卡通画仿真新方法

通过分析卡通画的艺术特点,提出一种基于扫描线的卡通风格渲染方法,首先对用户输入的图像进行边缘检测提取出轮廓,然后进行颜色的均一化处理,最后得到具有卡通风格的结果图像.为了满足本算法的要求,提出了基于直方图的边缘检测参数的计算和基于扫描线的颜色处理两个算法,能够自动、实时地完成渲染过程.实验结果表明,本方法的渲染效果更接近于手绘风格,且无需用户交互,适合于卡通动画和个性化照片等领域的应用.     

基于计算机视觉的自然图像自动线描系统

介绍一种自然图像的自动线描算法,使计算机能模拟人类素描绘画的过程.该系统包括线描提取及线描渲染两步骤.在线描提取过程中,采用一种综合低层及中层视觉信息的边缘检测方法提取线描,在传统边缘检测结果基础上,根据计算机视觉理论对边缘进行精简及连接等处理;在线描渲染过程中,采用尺度、亮度等特征作为渲染画刷的属性,对边缘曲线进行拟合后采用纹理映射等非真实感渲染的方法产生线描图像.实验结果表明:基于计算机视觉理论的自动线描方法切实可行,线描提取结果优于传统边缘检测结果,能很好地体现线描图像的艺术效果.     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

局部图像风格迁移绘制算法

提出了一种基于导向滤波的局部图像风格迁移算法.局部图像风格迁移提取图像中感兴趣的部分进行风格迁移,将其渲染成具有铅笔画、水彩画或水墨画等风格的艺术图像.介绍了一种基于导向滤波提取局部图像(也叫图像抠图)的方法,得到二值掩膜图像,利用VGG16网络提取图像的高级特征,通过分离与重组输入图像的内容特征与风格特征的方式,实现局部目标图像的内容与艺术图像的风格的深度融合,并通过掩膜图像去除边缘粗糙,得到精细的风格化图像,从而获得新的局部风格迁移图像.     

基于饱和度提升和保边滤波的图像卡通化研究

通过图像饱和度提升、保边滤波、边缘检测及去除等处理,实现了图像的卡通化.通过对边沿像素值去除率的实验,发现边沿像素的值减小25%时效果较好;与其他图像卡通化方法比较,也显示出较好的渲染效果.     

使用Light Field Rendering实现森林的实时渲染及光照算法

森林的实时渲染及光照是视景系统中的一个难题.基于图像的渲染方法(IBR)由于渲染速度与模型复杂度无关,被广泛应用于场景重建.基于光流场(Light Field Rendering)的IBR技术,提出一种迭代投射算法来进行外形重建,实现了具有实时光影特征的森林效果.实验表明该算法结合了传统迭代、投射算法各自的优点,在质量和效率方面取得了平衡.     

基于循环与对抗网络的蒙特卡洛渲染图像降噪研究

<正>传统的蒙特卡洛渲染只有在采样数无限大时，才能得出无偏的渲染图像。因此，利用神经网络对低采样率的渲染图像进行降噪处理成为应用最普遍的研究方案之一。但就目前来看，该研究方案仍存在难以重构图像高频细节等不足。为此，本文提出GAN（循环神经网络）与RNN（生成对抗网络）的新型组合结构，其不仅包含用于高效提取辅助特征的注意力机制，还包含由粗糙到细致地对图像进行降噪处理的两阶段顺序算法。经验证，与现有降噪模型相比，本文所提出的模型和操作方法能够保留更多图像高频细节，并在增强网络鲁棒性的同时，维持图像序列帧在时域上的稳定性。     

云计算技术在3D动画渲染中的应用

为了提高3D动画渲染的效率,在云计算技术和云渲染理论基础上,提出了云计算在云渲染平台中应用的关键技术,归纳了国内外云渲染平台及渲染工作流程,设计了几种云渲染平台系统架构图.与传统的动画渲染技术相比,云渲染技术极大地节省了3D动画渲染时间和降低了渲染成本.随着云计算技术的不断进步,云渲染将能克服自身技术上的缺陷,正朝着可靠性更高、渲染速度更快的方向发展.     

基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术

实现了一种基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术,可使前景清晰背景模糊,离镜头越远虚化效果越明显:首先对图像等比例缩小并且对图像中的物体做边缘检测,并利用线性追踪生成线条扫描信息图,利用双边滤波器对初始深度图做平滑处理得到深度图,依据深度信息选择阈值将图像分层,在分层的基础上对图像背景做高斯模糊处理,最终得到图像分层虚化效果,增强图像的表现力和艺术效果. 本技术的实现效果较为理想,能达到良好的图像分层虚化效果。     

一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.     

全方位视觉大图像并行解算方法研究

全景视觉的大图像中,单DSP难以在规定的时间内完成对图像的处理要求,尤其在连续视频图像上的处理存在延迟.基于此设计了3种方法：图像均分4份;图像按内外环分割;奇偶场分割;并用于多DSP进行处理分割后的图像,再进行合并,以达到实时性的要求.图像均分4份处理速度要优于其他2种,但这种方法运用DSP的数量也要多于其他2种,另外该方法在相对分辨率较低的情况时,竖直方向会存在毛刺问题.按内外环分割,并行处理的时间要按其中像素点较多,处理时间较长的环来计算,而且拼接处接缝处的细化也要延长处理时间,需要注意r的选取.而按奇偶场分割,是将图像的像素点均分,有效解决了毛刺和缝隙问题.仿真采用C＋＋语言在VC＋＋环境下进行.     

视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法

本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。     

焊缝图像的分形模型

在焊接条件下,用工业摄像机获取的焊缝的实时图像中常含有各种干扰信息,导致传统的图像边缘检测的方法很难准确地检测出焊缝的边缘。为了提高焊缝实时图像处理的准确性,提出了宏观处理与微观检测相结合的思想。分形理论被引入了图像处理,建立了焊缝图像的分形数学模型,对其性质进行了讨论与证明。最后给出了图像综合处理的方法。这种图像处理思想不仅可用于焊接图像处理,对图像处理向智能处理方向发展也有重要的启发意义。     

FPGA+DSP航片并行处理系统

研究了一种采用FPGA +双DSP的航片高速并行处理系统 ,并用区域分解算法对航片处理任务进行划分与分配 .FPGA实现对航片预处理 .DSP实现航片高层处理 .DSP部分由双TMS32 0C6 2 0 1芯片构成高速运算处理单元 ,峰值处理能力每s可达 3.2× 10 9条指令 .FPGA和DSP具有各自的存储器 .在系统中应用符合数字图像处理特点的区域分解并行算法 ,这样使在空间域串行图像处理算法得到并行化 ,从而合理地对任务进行划分与分配 ,同时保证各DSP处理机负载平衡 .该方法适合多种图像处理算法 ,实现简单 ,大大减少了开发的工作量 .经试验表明 ,该实时航片处理系统具有高效、简单、可靠的特点 .     

基于RGB颜色向量的二维彩色图像卡通风格渲染

提出了一种二维彩色图像卡通风格化渲染方法。利用RGB颜色向量具有较准确地划分区域的特点,对彩色图像进行分割;利用卡通图分析实验得到的常用颜色值进行区域填色,使得区域颜色均一。对冗余边缘采用分类修正。实验结果表明,该算法的渲染效果接近于卡通风格,适合卡通动画和个性化照片等领域的应用。     

一种深度图失真引入的虚拟视失真估计方法

提出了一种深度图失真引入的虚拟视失真估计方法. 该方法依据能量一致性假设要求, 将深度图宏块划分为平坦宏块和非平坦宏块. 平坦宏块使用频域块级方法, 非平坦宏块使用时域像素级方法估计由深度图失真造成的绘制视失真. 虚拟视失真采用左右绘制视融合计算, 并计入虚拟视中空洞修复引入的失真. 该方法在宏块分类判据中综合了相机参数, 对于不同拍摄条件下的视频序列可以使用相同的判别阈值获得最佳区域划分, 通用性较强. 实验结果证明, 该方法兼顾了估计准确性和复杂度, 对于在有限码率预算条件下提高深度视频编码效率、优化三维视频码率分配具有重要的指导意义.     

基于红外线列扫描成像原理的数据处理新方法

根据红外线列扫描成像特点,引入流水控制方式,提出了一种图像数据处理新方法——按列处理方法,以减少系统总的运算时间,提高其实时性能。给出了该方法在DSP数字处理机上的程序实现结果。     

图象灰度的处理方法及实现

在图象工程中，图象处理、图象分析、图象理解作为其研究的三个重要层次，图象处理是图象目前发展的主体技术。图象的灰度处理作为图象处理的最基础理论之一，本文探讨了通过读取数字图象基础数据，进行图象变换、增强、均衡化等过程，完成图象灰度处理的整个过程有其实现的方法。     

应用支持向量机处理岩土材料的细观图像

应用数字图像处理技术提取非均质岩土材料的细观特征是量化其细观结构的有效途径。为提高图像处理的质量和效率,在进行数字图像处理的阈值分割时,采用统计学习理论中的支持向量机分类方法。选取待原始图像的一个矩形区域作为训练样本图像,提取这些样本点的特征与训练目标一起组成训练样本集,通过对训练样本集的学习,生成SVM(support vector machine)分类机,利用SVM分类机提取原始图像中的特征图像。以花岗岩为例,利用该方法提取其细观结构,结果表明,合理选取训练样本和模型参数,可以提高图像处理的准确率和效率,得到最佳的处理结果。     

图像处理技术在焊点检测中的应用

将图像处理技术引入PCB焊点检测中,对焊点进检测：用LOG算子进行图像滤波和增强,然后利用最优阈值法进行图像分割,接下来进行形态学处理,最后用颗粒分析获得目标特征参数实现焊点分析．经过试验表明,该系统操作简单,效率高,可以很好地实现对焊点质量的检测．