基于Triangle-Tiles的三维曲面实时纹理合成

提出了一种快速曲面纹理合成技术,算法首先从样本纹理中裁剪三个菱形块,然后拼合成一个三角块,并用优化算法消除三角块内部的接缝,得到一个可拼接的三角纹理块--Triangle Tile.通过菱形块随机组合,可生成一系列这样的TriangIe Tiles.选取合适的Triangle Tile,逐个映射到三角网格上,从而完成曲面纹理合成.由于Triangle Tiles 是事先离线制作,因此算法合成速度很快,达到了实时性.     

基于总变分方法的结构-纹理图像锐化增强

针对前向后向扩散过程在锐化图像,特别是结构-纹理图像时,无法保持纹理连续性的缺点,在反向扩散过程的基础上结合了总变分法结构-纹理分解模型,以边界变分函数和振荡函数模拟图像的结构和纹理,从而在锐化边缘的同时保持纹理的连续性.实验结果表明,该方法在锐化结构-纹理图像时可以取得更好的效果.     

一种保持拓扑结构的隐式活动轮廓图像分割方法

提出一种保持拓扑结构的图像分割方法, 通过应用一个限制拓扑结构的边缘检测函数替代经典的边缘检测函数, 抑制了活动轮廓的拓扑结构变化. 活动轮廓模型采用基于水平集方法的隐式结构, 数值离散采用加性算子分裂(AOS)格式. 结果表明, 所提出的方法能有效地保持轮廓的拓扑结构, 并且具有较高的计算效率.     

一种基于图像的人体检测方法

人体检测常见的应用是安全监控、网络图像过滤等。工业及信息化部推荐的＂绿坝-花季护航＂采用了一些技术实现人体识别,本文对该软件进行了分析,提出了一些改进,如各种肤色的识别,对人体形态的检测。进而提出一种主要利用图像分割、边缘提取的人物图像检测方法。     

基于C-V模型的水平集方法在脑CT图像分割中的应用

阐述了C-V模型和多相水平集算法的原理。在分析了其优缺点后,引入了多阈值单水平集算法。并针对其不足,将李纯明惩罚函数项引入到多阈值单水平集算法,提出了无需重初始化的多阈值单水平集算法。实际结果表明,算法在保证分割精度的基础上,能够有效提高算法效率。     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

基于分块分割法自动划分旋转体有限元分析网格

有限元法是进行结构和自由度体系分析的有力工具 ,其网格的生成是建立有限元模型的重要技术 ,利用分块分割法对网格自动划分 ,从而形成有限元网格模型 ,完成有限元分析的前处理     

基于数学形态学的版面分割

证明了由连通类＄及膨胀运算δ可构造新的连通类＄＾δ,讨论了＄与＄＾δ的关系,在引人极大连通子集的概念后给出了集合基于连通类的唯一分割,利用集合＄＾δ的分割与Ｘ的膨胀δ（Ｘ）基于＄的分割之间的对应关系,提出了一种葳地数学形态学的的版面分割方法。     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

新型低功耗320×288 IR ROIC中列读出级的设计

介绍了320×288红外（IR）读出电路（ROIC）中列读出级的低功耗设计。采用新型的主从两级放大的列读出结构和输出总线分割技术相结合。其中主放大器完成电荷到电压的转换,从放大器完成对输出总线的驱动来满足一定的读出速度,总线分割是把320列分组来减少输出总线上的负载电容。通过spice的仿真可以发现,与传统的列读出级相比,这种新型结构的功耗由原来的47mW降到了现在的6.74mW,节省了80％以上的功耗。