基于相似性学习的三维模型最优视图选择算法

针对已有最优视图度量难以适用于不同类型的三维模型,提出基于用户知识、在模型库中为各类模型建立最优视图样例,并在此基础上进行相似性学习,根据相似性度量获得输入模型最优视图的选择算法.首先采用AdaBoost算法对输入三维模型形状特征进行相似性学习,得到该模型的最优视图样例;然后将输入模型从不同视点得到的渲染视图和最优视图样例进行形状相似性分析,以相似度最高者作为输入模型的最优视图.实验结果表明,采用文中算法得到的最优视图不仅可以有效地逼近用户选择结果,而且具有较好的稳定性.     

特征自适应的三维模型最优视点提取

针对目前采用不同几何特征度量的视点优化算法在普适性方面的局限性,提出一种与三维模型特征相适应的视点优化算法.首先提取三维模型混合特征,采用AdaBoost分类器对三维模型混合特征与相适应的视点计算算法进行匹配关系训练学习,构造最优视点分类器以提取最优视点,即将最优视点提取问题转化为分类问题;对于查询模型,通过训练后的最优视点分类器获得适应模型特征的视点优化算法,并计算模型的最优视点.实验结果表明:该算法有效反映三维模型的结构特征和细节,结果优于单一度量视点提取算法.     

基于特征点检测的最佳视点选择方法

针对三维模型视点选择问题,提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度,即顶点的显著度大小;然后基于顶点的局部高度值大小,结合非极大值抑制算法进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布信息,计算视点质量,从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理性和优越性,所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。     

综合几何信息的实时线绘制算法

以三维网格模型的微分几何信息为依据,结合视点相关和视点无关的线绘制方法,提出一种基于GPU的实时绘制算法.基于视点曲率在图像空间中计算提取视点相关特征线,同时利用风格化纹理和主曲率信息绘制视点无关特征线.根据三维模型信息与预设计的风格化纹理,在像素着色器中对视点相关和视点无关的2类特征信息进行计算,然后结合两者结果得到令人满意的绘制结果.实验结果表明,由于所有计算在图像空间由GPU并行完成,可以高效地提取特征线;采用风格化纹理的设计增加了图像空间风格化绘制的可控性,弥补了图像空间算法的风格化可控性差的缺点.此外,文中算法不仅可以进行实时的风格化线绘制,以该算法为基础还可以进行进一步的艺术仿真,如国画的模拟等.     

基于感知的视点自动选取

为了在三维模型浏览系统中自动选取一个好的视点,使用户能够更有效地获取模型信息,提出一种自动视点选取算法.该算法基于视点信息熵理论和人眼的视觉感知理论,构建出一个与视点相关的模型视觉特征度量函数,并采用类随机梯度下降法来优化求解该目标函数,得到该度量标准下的最佳视点.实验结果证明,与已有算法相比,采用文中算法自动得到的最...     

基于特征点检测的三维模型最佳视点选择

针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大小计算视点质量,提取出最佳视点。实验结果验证了基于三维模型特征点的视点选择方法的有效性,在能够选择出质量较优的视点的同时保证算法的效率。     

考虑相关性的多元输出仿真模型验证方法

复杂仿真模型一般具有多个不同类型且带有相关性的输出,现有验证方法存在变量信息缺失、变量相关性度量不准确等问题.为此,提出基于变量选择和概率分布差异相结合的多变量仿真结果验证方法,考虑不确定性的影响,对选取到具有相关性的多个变量进行联合验证.首先,引入分形维数和互信息方法对多元异类输出进行相关性分析,提取相关变量子集.而后对相关变量子集中的各变量提取数据特征,进而计算各相关变量子集关于数据特征的联合概率分布,采用概率分布差异法度量仿真输出和参考输出联合概率分布的差异,并将其转化为一致性程度;在此基础上综合多个验证结果得到模型可信度.通过实例应用及对比实验,验证了方法的有效性.     

基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法研究

为提高数据一致性以及检索效率,提出一种基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法。计算数据指标均值与标准差,标准化处理数据;利用K-means算法衡量不同数据属性的相似特征,建立特征簇,选择聚类特征;通过稀疏图描述数据间关系,利用多级图分割算法获取多个子图,通过凝聚层次聚类方法,判断子图间相似度,设定合并阈值聚类子图,根据聚类结果判断数据库的一致性;针对一致性较差的数据库,采用等价类算法构建恢复模型,实现多维数据库一致性检测与恢复。实验结果证明：所提方法检测速度快,恢复后数据库一致性较好。     

室外移动视点视频的在线阴影边缘检测

针对移动视点视频的阴影边缘检测问题,提出一种在线检测室外场景阴影边缘算法.该算法将当前帧中的阴影边缘分为通过前一帧光流跟踪得到的阴影边缘和由视点改变出现的新阴影边缘,由于光流追踪不可避免地存在累积误差,使用Canny边缘置信和单应性矩阵对追踪结果进行优化,在检测新阴影边缘时,根据同一幅图像不同区域具有相似的光照条件这一观察提取优化后的跟踪阴影边缘的阴影特征,匹配并筛选出新阴影边缘;针对整体结果中仍可能存在的阴影边缘断裂等不连续情况,提出基于梯度一致性的优化算法对断点进行修复.对手持摄像机拍摄的室外移动视点视频,采用文中算法与光流跟踪、Groundtruth进行比较,实验结果表明,文中算法能准确、完整地检测到在线视频中的阴影边缘.     

基于结构失真分析的立体图像质量客观评价模型

在立体图像?视频系统编码、传输、解码等环节中,立体图像质量评价是图像失真的一个重要评判准则.考虑到图像结构特性能较好地反映立体图像质量变化,提出一种基于结构失真的立体图像质量客观评价模型,该模型包括左右视点图像质量和深度感知质量评价两部分.首先根据人眼对图像中不同区域的敏感度存在差异且自然图像具有一定方向奇异性的特性,得到左右视点图像质量评价值;然后利用左右视点的绝对差值图像,采用奇异值向量差异和均值偏差率来描述立体图像深度感的畸变;最后融合前面两部分的评价值得到最终的立体图像质量评价值.实验结果表明,文中模型与主观感知存在较好的一致性,对于高斯模糊、高斯白噪声、JPEG压缩、JP2000压缩以及H.264编码,其评价结果与主观感知之间的相关系数高于0.93,Spearman秩相关系数高于0.92,均方误差低于6.6.