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由于硬阴影不能反映真实场景,软阴影成为了阴影实现的主流。但是软阴影需要对区域光源进行密度采样,为了省掉密度采样的开销,而且又不影响真实感,实现了一种伪软阴影。首先基于阴影图提出了一种用添加的平滑面构造半影纹理的新方法,并叙述了如何用该半影纹理构造伪软阴影。实验证明该方法能正确并实时地实现阴影渲染。 相似文献
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目的 针对目前手持式3维扫描设备生成的模型纹理分辨率不够,且部分区域存在高光、阴影及明暗变化等问题,提出一种基于多幅实拍照片的纹理重建方法。方法 首先使用基于特征匹配的方法将照片图像与几何模型进行配准;其次根据重建纹理大小,采用特殊编码方式的位置纹理建立照片像素到纹理像素直接且精确的对应关系;然后根据多幅使用闪光灯作为光源拍摄的照片,通过位置纹理建立联立方程,求解漫反射分量;最后采用改进的基于混合权重的融合方法对求解的漫反射分量进行纹理融合。结果 使用本文方法对3个实验模型进行本征纹理重建,与3维扫描设备生成纹理和直接用照片生成纹理相比,该方法操作简单、使用方便,可获得高度清晰的,不含高光和明暗效果的本征纹理图像。结论 实验结果表明,重建纹理质量在分辨率、色彩还原性及一致性方面明显优于原有纹理,且该方法具有很高的精确性和鲁棒性,可满足高质量的纹理重建需求。 相似文献
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与光线投射法相比,传统的3D纹理体绘制算法通常难以产生高质量的图像。为了增强渲染图像的真实感与质量,在基于GPU(Graphics Processing Unit)的三维纹理体绘制过程中以交互的速率实现了体阴影效果,并考虑现实图像合成中的可视化感知,提出将基于GPU的高动态范围色调映射技术应用到体绘制得到的结果图片中。最后对一些体数据集进行绘制,实验表明这些技术较好地解决了传统纹理绘制方法的缺点,提高了图像的质量。 相似文献
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目的:在运动检测中,运动物体产生的阴影常常被错误地检测为运动物体本身,为了将阴影从检测结果中消除,本文提出了一种色度不变性和纹理不变性相结合的运动阴影检测方法。方法:首先从阴影的物理模型出发,直接在RGB颜色空间利用色度不变性来获得候选阴影区域,然后根据颜色信息对候选阴影区域进行分割,对每个子区域,利用一种基于局部二值模式的指标来度量其与对应背景区域的纹理相似程度,进而判断该子区域是否是阴影,从而得到最终的检测结果。结果:在公开测试集上的实验结果表明我们的方法可以有效地检测出运动阴影,相对于几种常用的阴影检测算法具有一定的优势。结论:本文将像素级水平和区域级水平阴影检测方法结合起来,提出了一种结合色度不变性和纹理不变性的运动阴影检测方法。实验结果表明,在多类复杂场景中,本文方法都能有效地将运动阴影检测出来,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测方法。首先基于连续帧视频图像信息建立初始背景模型;通过背景差法获取包含阴影的运动目标区域,同时依据该运动区域信息实时更新背景;结合亮度信息,利用改进局部二值模式的纹理算子描述运动区域纹理,并根据海明距离进行粗分类,快速检测出运动区域中的阴影覆盖区;进一步对阴影覆盖区域进行纹理信息的线性特性判断,排除车辆自阴影区域,获取背景阴影,得到真实车辆目标。实验结果表明,该方法提高了阴影和车辆自阴影的检测准确度,且速度快,可满足实时性要求。 相似文献
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为解决运动前景的准确分割受运动阴影影响的问题,提出了一种融合色彩比和梯度不变性的运动阴影检测算法。该算法分析了阴影像素的色彩比和区域纹理梯度的光照不变性,利用亮度变化特性和色彩比不变性初步确定候选运动前景中的阴影像素,然后在候选阴影区域利用纹理梯度不变性进行去错处理,两者的结合弥补了单一特征或单一类型特征的阴影检测性能差的缺陷,提高了阴影检测率和阴影分辨率,能够准确地将阴影和前景区别开来。 相似文献
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针对复杂背景下的目标车型识别问题,提出一种基于视频序列的检测识别算法。运用帧差序列图像进行背景建模与更新,采用背景差分和LBP纹理分析法进行运动车辆的分割及阴影消除,提出车辆形状投影量的概念,将视频车辆二维形状信息降至一维,并设计二维输入模糊分类器,根据形状投影量和车高/车长比,完成车型的多种类精细识别。实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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本文描述了一种利用基于Open GL三维纹理实现的直接体绘制方式显示流体模拟结果的方法。以JosStam的二维流体模拟模型为基础,扩展出三维流体模拟的模型;然后通过将密度场映射到三维纹理空间,实现实时的显示;并通过引入全局光照模型,得到真实感的渲染效果。最后通过与粒子系统进行对比,分析了本方法的显示效果优势。 相似文献
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任建强 《计算机工程与应用》2010,46(36):188-191
精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,对此提出了一种基于局部纹理分析的自适应阴影消除新算法。进行了基于高斯混合模型的背景重建,并根据阴影的光学特性进行了阴影区域的预检测,得到疑似阴影区域;提出了一种新的自适应动态纹理分析方法并在此基础上实现了活动阴影的检测与消除。实验结果验证了算法的有效性和实用性。 相似文献
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针对现存阴影检测方法存在的实时性和精确性兼顾不周的问题, 提出加权融合颜色和纹理特征的阴影检测方法: 首先利用HSV颜色信息提取疑似阴影点; 其次, 通过阴影的亮度比计算阴影亮度隶属度, 对于高亮度隶属度的疑似阴影点, 直接判定为阴影点, 减少了纹理检测的计算量; 然后对低亮度隶属度的疑似阴影点提取高效的CS-LBP纹理, 并进行纹理匹配, 根据纹理的相似程度及阴影空间分布特点, 计算出纹理隶属度; 最后, 根据实际中纹理随亮度变化的特点, 提出了依据亮度比自适应调整纹理隶属度权重的特征融合方法, 进行有效的阴影检测. 实验表明, 本文方法实时性良好, 可去除自阴影, 分割精度较佳, 隶属度方法的使用, 使本方法对光照变化及噪声更具有鲁棒性. 相似文献