基于交互式演化算法的陶瓷产品造型设计

伴随数字技术发展,其应用范围已经扩展到各个行业包括陶瓷设计行业,因此提出基于数字交互式图像三维演化算法对陶瓷产品进行造型设计。首先,利用改进的马尔可夫随机场对陶瓷图像实现预分割,在该随机场中根据图像的连续性和约束性对分割图像的边缘信息实现保存,同时使该特性反映特征能量函数,并运用函数提高分割精度初步实现陶瓷图像立体匹配;其次,以图像立体匹配为基础对陶瓷造型实现表面三维重建,利用隐式拟合泊松三维重建算法,将陶瓷造型目标通过估计指标函数对其实现等值面获取,并得到三角化表面预估函数,利用指示函数梯度并构造向量域通过二者积分关系获得指示函数梯度,最后采用梯度重新计算指示函数完成陶瓷产品三维造型设计。实验证明,利用图像结合三维重建的交互演化算法可以较好地完成对陶瓷产品的造型设计。     

基于双目立体视觉的三维重建方法

基于双目立体视觉视差原理,结合halcon视觉开发库标定摄像机的内外参数,利用标定结果校正目标图像;引入多重网格算法以及像素灰度、梯度、平滑度相结合的相似度判断准则对校正图像进行立体匹配,获得连续稠密的视差图;根据深度信息恢复原理获取三维点云,并采用移动最小二乘法对三维点云进行平滑滤波;最后运用基于贪婪算法的三角剖分实现物体可视表面三维重建,并对重建表面进行形态学处理填补黑洞.实验结果表明,物体重建表面光滑连续,视觉效果令人满意.     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用

为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.     

多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历...     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

基于区域内一致性和区域间差异性的图像分割

利用区域内方差描述区域内一致性,提出以区域间平均灰度值之差的平方来构建能量函数.运用梯度最陡下降法,推导出能量函数曲线演化方程,并应用于图像分割.研究结果表明:与仅基于区域内一致性或区域间差异性的图像分割算法相比,该算法的图像分割结果更符合实际情况;随着迭代次数增加,基于该算法的图像分割边界变得更平滑;当到达一定的迭代次数时,图像分割结果稳定.     

基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用

文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient, NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于立体视觉的三维服装图像生成技术

提出了一种新开发的用于三维服装图像生成的立体视觉系统.相比于二维图像,三维服装图像为显示服装的风格、悬垂和适体性提供更真实和有效的可视化手段.该系统由4个相同的,可组合的图像单元组成,可覆盖身体的上部、下部或全身.每个单元包含一对数码相机和一台投影仪.2个相机从不同角度获取的图像用于立体匹配;投影仪产生的图案用于在布面上制造人工纹理以助于减少立体匹配的不确定性.文中采用的2个阶段的算法能实现亚像素、高密度匹配.第一阶段进行前景(服装)分割及生成初步偏移图(disparity map).第二阶段使用局域最小二乘匹配和全局优化细化偏移图及生成三维数据.然后,用曲面造型算法将无序的数据点连接成三角网格,并对其进行细分和优化,从而形成完整光滑的服装表面.     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

陶瓷产品三维互动装饰设计定制服务平台

在个性化定制已经成为一种时尚和潮流的今天，个性化定制实现了企业品牌品质和文化的升级。大数据引领的新经济时代，如果企业能及时获取并满足不同消费者的个性化需求，便会在新经济中掌握主动权。以通过网络获取用户对陶瓷产品的个性化定制需求为例，将陶瓷产品各组成配件进行数字化处理并存储于云服务器，借助Web3D技术，实现在线自由3D组合设计陶瓷产品，同时调用云端装饰图案库资源或在线自主设计装饰图案来对陶瓷产品进行图案装饰，并且建立图案资源与器形之间关联度的数学模型，以辅助普通用户提高陶瓷产品设计作品的美感。在线交互式装饰图案设计是利用Fabric.js在Canvas元素上提供的互动对象模型来实现装饰图案的生成和编辑，图案编辑中应用卷积操作实现了图像滤镜处理变换。通过建立设计图案画布与陶瓷三维模型之间的映射关系，生成具有较强真实感的陶瓷产品三维模型虚拟展示。研究成果可用于陶瓷产品在线三维交互式定制和展示宣传，在满足消费者对陶瓷产品个性化定制需求的同时，还可以为当前陶瓷市场创造一种崭新的营销方式，从而实现销量的增长。     

从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。