基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法研究

针对传统视觉表达的艺术图像重建方法中,建模图像由于扫描数据不精确造成图像不清晰问题,提出一种基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法。采用灵敏度差分算法进行数据的归类划分,保证了数据的有效性,同时在数据转换过程中保证计算的准确度。运用非均匀图像插值方法进行图像数据的处理,能更加准确地表达图像属性特点,保证了图像的清晰度和分辨率。为了验证所提方法的有效性,还设计了对比仿真实验,实验结果表明,所提的基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法能够有效地解决上述图像不清晰的问题。     

室内景观设计中的视觉感官建模

针对传统建模方法一直存在建模不准确的问题,提出一种室内景观设计中的视觉感官建模设计。在建模过程中应用视觉感官信息粒子处理、视觉空间数据确认来代替传统数据采集过程,经过上述过程后进行视觉动态粒子滤波处理,将图像数据以及三维影像数据进行融合编辑,保证数据的有效性,对全方位视觉图像进行离焦降质处理,把每一帧的图像进行重新编排联立,完成模型建立。为了保证建立模型的有效性,模拟使用过程设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析有效证明了所建立的视觉感官模型能够保持较高的图像清晰度,具有较高的有效性。     

园林景观的三维数字化平台设计

针对园林景观的数字平台中园林景观图像显示晃动的问题,提出一种园林景观的三维数字化平台设计方案。引进离散高程计算对设计的平台进行图像保帧,通过离散高程计算后的图像算子以及三维图像能够进行高阶的稳定保存,有效地避免了三维图像生成过程的视觉渲染低的问题,优化了边缘相关性种子点匹配,保证了图像清晰度和图像的稳定性,同时,通过边缘算子的优化增加了图像的边缘稳定性,较高的边缘稳定性可以从根本上避免图像出现晃动的问题。为了验证设计的园林景观的三维数字化平台的有效性,还设计了对比仿真实验。实验结果表明,设计的园林景观的三维数字化平台能够稳定地显示三维园林景观图像,同时避免了三维图像出现晃动的现象。     

基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法研究

针对传统室内装潢虚拟设计中建模虚拟图像效果差的问题,提出一种基于APICloud的室内装潢虚拟设计方案。采用先进的云端一体技术进行虚拟模型的数据采集,使用属主建模方法进行建模,提高了建模的效率;引进Mip-MAP算法进行数据计算,提高了室内装潢虚拟图像的像素;通过与纹理图案映射算法相结合,提高了室内装潢虚拟图像的逼真度和空间感,有效地解决了建模效果差的问题。为了验证所提方法的有效性,设计了仿真实验,结果表明,提出的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方案能够有效地解决建模虚拟图像效果差的问题。     

运动视觉误差分析的模型设计与实现

针对运动目标模型三维建模中,视觉误差导致建模的准确性不好的问题,提出一种基于运动视觉误差补偿的三维模型设计方法。采用全息投影方法进行三维运动模型图形采集,结合边缘像素特征提取方法进行三维模型的体绘制,根据运动视觉误差补偿方法构建图像重构的三维数据场,进行运动模型的边缘轮廓特征提取和Harris角点检测,实现运动模型的三维重建和视景仿真重构。仿真结果表明,采用该方法进行运动模型重建,输出三维模型的噪点较小,轮廓特征配准精度较高,运动图像识别的视觉误差收敛到零,提高成像质量。     

三维激光扫描图像快速实时匹配方法改进研究

为提高三维激光扫描图像匹配效率,研究基于特征提取的三维激光扫描图像快速实时匹配改进方法。采用基于改进动态直方图均衡的三维激光扫描图像增强方法,在保证图像高频区域灰度与低频区域灰度一致的条件下,均衡地增强三维激光扫描图像,通过基于SIFT算法的三维激光扫描图像特征提取方法,提取增强后图像中的核心特征向量后,使用基于改进BRISK算法的三维激光扫描图像快速实时匹配方法,通过特征点匹配的方式完成三维激光扫描图像匹配。实验结果验证:所提方法对彩色、灰度两种三维激光扫描图特征点匹配图像具有较好的增强效果,可实现彩色、灰度两种三维激光扫描图像的快速实时匹配。     

三维计算机视觉的进展

三维计算机视觉包括距离数据的采集,三-维特征提取,物体建模与匹配等问题。本文就以上诸方面对三维计算机视觉的研究进展进行评述,并给出若干今后研究的建议。     

基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配研究

为了增强归一化区域形状特征提取的稳定性,提升图像匹配效果。研究基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配方法。利用视觉显著性检测方法,获取红外与可见光图像的视觉显著图;通过直方图均衡化与优化配比灰度级动态范围方法,增强视觉显著图;采用仿射归一化方法,提取增强视觉显著图的归一化区域形状特征,匹配区域形状特征,完成红外与可见光图像区域匹配。实验证明:该方法可有效提升图像亮度和匹配红外与可见光图像,获取清晰度更佳的图像;在图像模糊与亮度等变化情况下,该方法边缘保持度与香农熵等分析指标值均与最高值较为接近,即图像匹配效果较优;在不同视角变化角度时,该方法归一化区域形状特征提取的稳定性较佳。     

基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位

传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时,易因低空航拍图像视场小,且与卫星图像（带有地理信息）的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法,通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿,而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云,随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图,最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息,覆盖面积大,且可变化观察视角,因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.     

基于虚拟现实的三维动态场景重建

针对传统的重建过程在面对动态景观的重建过程中由于采集的数据具有一定的连续性会产生一定的数据干扰以及数据跃迁的问题,提出一种基于虚拟现实的三维动态场景重建方案。使用虚拟现实技术中的单目视觉法进行数据采集处理,保证在数据采集过程中的数据阻断性,避免连接数据的相互跃迁,并最大限度地保证清晰度。对光度立体视觉进行了重新设计,能够保证动态场景的动态呈现,极大地改善视觉阻扰的发生。进行三维重建过程中为了能够保证动态数据的连续性,通过对高阶纹理以及透明度等数据的动态参设,达到最佳的成像状态。经过重建的三维动态场景必须经过去燥处理,这样才能保证成像的完整度。为了验证设计的基于虚拟现实的三维动态场景重建方案的有效性,设计了对比仿真试验。通过实验数据表明,基于虚拟现实的三维动态场景重建方案趋光性明显比较平稳,可以保证动态呈现效果达到最佳状态,能够准确连续的对动态场景进行重建。