基于矩形面的一种图象变形算法

使用过Windows环境下的应用软件Photostyle的,就会知道该软件中有许多功能很强的图象处理方法,其中在Transform菜单下的distort功能,是对一个基于矩形平面基础上的图象进行任意拉缩变形,具体地说(如图1所示),就是拉动矩形四个角点中的任一个到某一位置,保持其他三点不变,使矩形内的图象随之发生平滑地压缩或拉伸变形。笔者根据几个实例的变化规律,在DOS环境下用C语言实现了该功能。下面具体介绍该算法思路。     

图象的部分分形映射压缩算法

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图象编码的概念，特别Ｊａｃｑｕｉｎ给了第一个完全由计算机自动完成的图象编码算法以来，分形图象编码得到了越来越多的关注，一种新的趋势是将分形编码方法与其他方法相结合，结合方式之一是只图象中的一部分进行分形编码而其他部分采用不同的编码方式，文中针对这一思想给出部分分形映射，并对其在不同条件下的收敛性，拼贴定理等性质进行了讨论，对这一思想的可行性在理论上得到了一些有益的结论，还     

一个基于特征的图象变形算法

首先对图象变形算法的研究作了一个简要的概述，然后结合我们目前所进行的智能动画系统的开发工作，提出了一个图象空间中基于特征的变形算法。在文中第二节较为详细地介绍了该算法中所用到的散乱点插值算法，最后给邮了该变形算法的详细描述。     

一种用于图象恢复的数据融合算法研究

近年来多传感器数据融合技术在图象处理领域得到了广泛的重视和应用。鉴于来自同一景物的多幅变形图象,其来源不同,每幅图象都带有不同的噪声,针对这种图象的恢复提出了一种基于自组织特征映射神经网络的图象融合算法。该算法可分为3步,第1步是图象的预处理阶段,即对图象进行加权中值滤波,去除部分噪声;第2步利用自组织神经网络对每幅图象的象素进行聚类分析;第3步,对第2步得到的结果按照一定规则进行融合。仿真结果表明,该算法能明显提高图象质量。     

一种基于CMAC的图象恢复算法

由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性,很难准确地建立图象退化过程的数学模型,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难,为了解决这一问题,提出了一种基于CMC的图象恢复算法,该方法利用CMAC神经网络的非线性映射和综合能力,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象。仿真结果表明,用CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象,并且神经网络模型与学习方法十分简单,便于实时图象恢复。     

全方位全景图象的一种映射方式

在介绍全景图象的基础上,提出了全方位全景图象的一种新的映射方式,推导了映射的变换公式,并给出了变换实例,为全方位全景图象的处理和应用给出了一种新方法。     

一种快速的图象边缘提取算法

本文设计的图象边缘提取算法，具有较高的抗“噪声”能力，运算速度快，提取的边缘线只有一个象元宽。     

一种基于散乱数据插值的网格图象变形方法

提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足。将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息。为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值。最后通过实例证明该算法的变形效果较两步扫描网格变形法有显著提高。     

一种适用于纹理映射的图象压缩技术

本文提出了一种适用于纹理映射的图象压缩技术，解决了纹理映射中占用计算机内存太大的问题，从而使纹理映射方法能在内存小的微机上实现     

B样条在图象变形技术中的应用

提出了基于B样条的图象变形算法,详细介绍了算法的处理过程及算法的优点.最后讨论了在图象变形过程中遇到的问题。     

基于混沌映射的图像置乱算法

混沌映射具有对初始条件的敏感性、良好的随机性、相关性和复杂性等特性.基于此提出了一种快速、安全的图像混沌置乱算法,实验表明,该算法达到了很好的效果.尤其在大型图像数据库的应用中,该算法在保证安全性的前提下,能在极短的时间内对大量图像进行置乱与恢复.     

一种图像morphing效果的客观度量方法

给出了评价图像morphing效果的新方法。该方法分两步:首先,计算中间帧之间的相似度,由这些相似度值生成一条曲线;然后,在图像计算机动画领域首次提出图像morphing真实感度的概念(IMRD)。它通过计算曲线与坐标轴、曲线插值点处的曲率和其它一些衡量标准得到。试验表明,IMRD是一有效的度量图像morphing效果的客观方法,也是一种强有力的计算机动画的自动分析工具。     

方向相关的图像局部变形方法

针对传统的图像变形技术中所采用的径向基函数,应用在局部变形中的不足提出了一种改进方法:构造了基于多项式的分段连续基函数,并在此基础上引入了与方向相关的控制参数.该方法在图像局部变形的边界处具有光滑的过渡,同时克服了传统径向基函数的各项同性所导致的不合理变形现象.实验表明,该方法具有良好的局部变形效果.     

基于三角形对应关系的Morphing技术

基于图象生成的真实感图象有着不依赖于场景复杂度的突出优势。文中提出了一种基于三角形特征对应的Ｍｏｒｐｈｉｎｇ方法，它对局部信息进行综合，可以获得比传统的基于线段特征方法更快的处理速度，同时不会由于全局信息的影响而造成图象的扭曲失真     

一种基于图像空间频率特征的色域匹配算法

色域匹配是色彩管理的一项关键技术。通过对彩色图像的特征描述的分析,提出了一种与图像空间特征相关的自适应色域匹配算法。该算法通过将图像增强技术与传统的色域匹配算法相结合,克服了传统算法不能同时保持明度对比度对比度和彩度的缺点,有效地提高了图像的再现效果和精度。     

基于小波的自动图像变形

图像变形算法中最费时的是在源图像和目标图像中确定变形特征基元；而到目前为止，大部分图像变形算法都是通过人工或半人工的方式来实现的．如果两幅源图像间的特征基元的确定能自动实现，则不但可以减轻用户的负担，而且可以极大地节省变形算法所需的时间，同时提高了算法的效率．提出了一种基于小波变换的自动图像变形方法．该方法完全依赖于给定的两幅源图像，自动生成期间的变形图像，不需要预先在两幅源图像中指定特征基元．实验结果证明，用本文的算法不仅能自动完成变形操作，而且也取得了满意的结果．     

基于Biharmonic样条插值的图像渐变算法及实现

图像变形是计算机动画的重要技术之一。本文提出一种图像变形方法,利用Biharmonic样条曲面插值实现空间映射,采用后向映射和双线性插值进行图像重采样。在图像变形基础上结合图像融合技术实现了图像渐变。该方法使用灵活,操作者可以简单地改变特征点的数量和位置以控制变形细节而无需其他操作。实验结果表明,该方法产生的过渡图像平滑、自然,每幅变形图像边界稳定且有良好的可视性。     

基于Chen系统的图像压缩加密算法

混沌作为一种复杂的非线性运动行为,具有遍历性、初值敏感性、宽频谱以及类随机性等特征,这些特征使混沌同密码学紧密联系起来。本文提出了一个基于Chen混沌系统的图像压缩加密算法。对原始图像经过预处理后进行离散余弦变换和熵编码,实现对图像的压缩,利用Chen混沌系统生成伪随机密钥流序列,将其用于对图像像素进行置乱和替代操作以完成对图像像素的加密。测试与分析结果表明所提出的算法具有良好的性能。     

Application of the Self-Organizing Feature Map Algorithm in Facial Image Morphing

A new facial image morphing algorithm based on the Kohonen self-organizing feature map (SOM) algorithm is proposed to generate a smooth 2D transformation that reflects anchor point correspondences. Using only a 2D face image and a small number of anchor points, we show that the proposed morphing algorithm provides a powerful mechanism for processing facial expressions.