大地形三维实时系统多层细节与多样化表现

探讨了应用不同精度DEM生成嵌套地形的方法,并通过共享公共边界的方式解决地形层次细节间的无缝连接问题.同时研究了通过纹理替换来实现三维虚拟环境下不同专题图的动态切换的方法.     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

一种肝脏体纹理压缩方法

文章针对肝脏体纹理色彩锐变图像的局部特征,提出了基于块的游程编码和改进的S3TC混合编码方法。按照4×4像素对肝脏体纹理图像进行分块,直接抽取四种15 bits RGB565颜色作为四色查找表,而不进行插值计算,然后进行混合编码。实验证明,此算法对肝脏体纹理锐变图像较之传统的S3TC编码具有更高的压缩比和更好的图像重建品质。该方法对肝脏体纹理压缩具有较高的参考价值和实用价值。     

基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

自适应偶数曲面细化

针对二分半规则曲面细化自适应性不足的缺陷,提出一种新的自适应偶数曲面细化方法,通过在顶点着色器中设计新的顶点调控函数控制顶点偏移,解决边界裂缝问题;并采用参数区域划分子区域的方法,解决函数坐标轴方向不一致引起的浮点误差问题,将细化因子集合从2n扩展到2n形式;利用偶数细化层次递增关系,优化参数几何数据布局,达到层次间顶点和索引双重用. 实验分析表明,在同等细化测度下,本文方法细化因子更接近于细化测度,曲面细化过渡更匀称,绘制面片规模由幂指数级降到线性级,绘制性能提高在20%以上,是一种可行有效的硬件网格细化模式扩展.      

烟叶视觉图像等级分类优化仿真研究

自动分级一直是国内外烟叶研究的一个重要方向.通过分析烟叶的图像特征,发现从烟叶表面的疏密、分布、方向和规则4个角度进行特征提取会更为有效,实验证明基于该特征,用不同分类器测试均有较好的效果,分类精度最高可达92.5％,同时对比其他特征,可以发现用DDDR特征进行烟叶等级分类,精度明显高于其他特征.     

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。     

大地形场景构建技术研究

大地形场景是视景仿真中的关键步骤,直接影响到系统的真实感。针对其关键技术进行了研究。     

建立自己的虚拟现实实验室

比较系统地阐述了在建设虚拟现实实验室,进行方案设计时需要仔细考虑的各种问题,以及在选择产品和软件时应该注意的各个细节,从而使用户建立一个价廉物美,满足应用需求的虚拟现实实验室。