多特征融合的图像自动变形

目的 图像变形算法中特征基元提取和匹配方式大部分都是采用人机交互的方式进行,并且在遮挡区域变形时出现较多的鬼影和模糊现象,使得针对同一场景图像变形实现繁琐且效果不佳,针对这些问题提出一种基于多特征融合的自动图像变形算法。方法 该算法提取多种图像特征信息（如Surf特征算子、Harris算子、Canny算子等）并进行多特征融合匹配,得到一个分布适当且对应关系正确的三角网格,再结合图像变形,实现自动图像插值。结果 实验结果显示,自动的提取特征基元有效地减少了人工操作,而多特征融合匹配有效地抑制了图像变形时边缘或遮挡区域鬼影的产生。结论 提出的融合匹配方法,将不同的特征信息有效地融合匹配从而改善了图像变形算法。通过对多组实验结果进行问卷调查,91%的参与者认为该算法有效地改进图像变形结果。     

基于B样条插值函数的人脑MR图像非刚体配准方法

提出了一种B样条插值函数结合图像特征标记的人脑MR图像非刚体配准方法。图像的特征标记选取图像的内外部轮廓来描述,目标和源特征之间的对应关系通过距离图来自动获得。形变过程采用B样条曲面函数插值来完成。通过多级B样条插值方法,即先全局计算后局部细化的方法来逐步优化形变结果。实验表明,该算法在不失准确度的前提下,具备较快的计算速度。     

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．     

基于椭圆变形域的图像局部变形

图像局部变形技术是图像处理领域的一个分支,它只改变图像中指定区域范围内的特征而保持其他区域不发生变化.文中在径向基函数的基础上,提出了一种基于椭圆变形域的图像局部变形的算法,并讨论了函数中关键参数的选取对变形效果的影响;通过对变形区域的影响半径R和影响系数s的设置,控制图像局部变形的区域,从而解决了图像变形过程中产生的重叠映射;最后,介绍了图像局部变形的算法流程,利用VC++6.0和OpenCV搭建实验平台对算法进行了验证,实现了交互模式下的图像局部变形     

非介入式手术导航中医学图像配准算法

提出一种用于非介入手术导航中基于自由变形模型的多模态医学图像非刚性配准方法,对术前MRI/CT和术中超声图像中都可见的血管结构进行配准.当图像对准时,一种图像中的血管中心点对应着另一种图像下灰度脊点;对于全局变换采用刚性变换、局部形变采用基于函数控制B样条的自由变形模型来描述;采用遗传算法和共轭梯度法相结合达到最小化目标函数.将文中算法应用于体模和临床数据,在配准精度和收敛速度上都取得了良好的效果.     

基于SIFT算法的数字图像大变形测量技术研究

提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的大变形测量方法。该方法首先精确地提取出变形前后两幅图像的SIFT特征点,然后生成每个SIFT点的特征描述子,并利用该描述子对SIFT点进行匹配,得到这两幅图像特征点对应的坐标,最后使用仿射变换求出全场位移和应变参数。将该方法运用到模拟散斑图像中,并与基于差分进化算法的DIC方法进行对比。实验结果表明,所提算法不仅能够克服传统方法在转角大于7°容易失效的问题,还可以以较高的精度和效率计算出形变参数。     

基于网格变形的从图像重建三维人脸

从图像重建高质量三维人脸一直是计算机视觉和图形学的一个重要研究问题.不同于传统的基于立体匹配的窄基线多视几何和数据驱动的人脸形变方法,提出一种结合网格变形技术和立体视觉原理的、从图像重建高质量三维人脸模型方法.给定从不同视角拍摄的几幅人脸图像,基于健壮图像特征获得可靠的相机外部参数和稀疏三维点;在此基础上,提出一种结合几何细节保持和图像一致性约束的三维人脸变形算法重建三维人脸,通过对人脸模板的网格变形,使得变形人脸在多幅图像中的可见投影具有一致性的图像颜色强度.基于模板的人脸变形可以有效地解决三维模型成像中的遮挡问题,采用健壮估计法消除噪声、离群点和光照对目标函数收敛性的影响,对目标函数的多次非线性优化求解进一步改进了人脸重建的质量.采用合成人脸图像和真实人脸图像重建三维人脸的实验结果表明,文中算法可以从几幅宽基线图像重建高质量的三维人脸模型.     

可控制形状的多边形变形算法

提出了一种可控制形状的多边形变形算法。该方法在源和目标多边形上指定对应的特征点,通过特征点的位置变化来带动整个多边形变化。得到的中间多边形在特征点约束下保持原内在量相对关系的最小变化,有效去除了多余的形变。通过试验表明,该算法产生的变形序列能很好地避免萎缩、自交等不自然现象,取得了良好的变形效果。     

一种改进的基于径向基函数图像变形方法

图像变形是计算机动画中常用的方法之一,通过该项技术用户只需指定待处理图像上的某些变化特征就可以得到他们所期望的变形效果。本文在径向基插值算法的基础上,通过加入一次项和仿射可微条件,适当选择核函数,转化原优化问题为齐次线性问题,从而使该线性系统获得稳定的唯一解。此外,本文还给出在目标图像中建立径向基函数的算法,为采用反向重采样技术以获得光滑的变形效果提供了必要的支持。实验结果表明,本文算法可以实现多控制点准确插值下的平滑渐变变形效果。     

基于图像的植物叶片枯萎变形测量仿真研究

针对植物吸收的水分过少,植物叶片中的细胞不饱满,将造成植物叶片的细胞液浓度特征和叶片形态特征发生萎缩特征失真.传统算法是采用图像的细胞液浓度特征和叶片形态特征进行叶片枯萎变形测量的,一旦特征失真,将造成植物叶片细胞液特征参数不准确,降低了植物叶片枯萎变形测量的准确率.为此,提出了一种形变特征参数算法的植物叶片枯萎变形测量方法.对采集的植物叶片图像进行增强处理,提取植物叶片边界像素特征,计算植物叶片枯萎变形参数,从而进行植物叶片枯萎变形测量.克服了传统算法的弊端.实验结果表明,利用改进算法进行植物叶片枯萎变形测量,提高了测量的准确率.     

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。     

Skeleton-guided 3D shape distance field metamorphosis

We introduce an automatic 3D shape morphing method without the need of manually placing anchor correspondence points. Given a source and a target shape, we extract their skeletons and automatically estimate the meaningful anchor points based on their skeleton node correspondences. Based on the anchors, dense correspondences between the interior of source and target shape can be established using earth mover’s distance (EMD) optimization. Skeleton node correspondence, estimated with a voting-based method, leads to part correspondence which can be used to confine the dense correspondence within matched part pairs. This produces smooth and plausible morphing sequence based on distance field interpolation (DFI). We demonstrate the effectiveness of our algorithm over shapes with large geometric variation and structural difference.     

改进的基于mean value重心坐标的多边形变形

对平面多边形的变形,为了避免变形过程中边界的退化和自交现象,目前主要采用将初始多边形与目标多边形分别嵌入到具有凸边界的同构三角网格中去,转化成三角网格的变形问题。但该方法在进行同构三角剖分时,增加的额外点数目较多,复杂度高,且不能实现刚性变形。论文提出一种基于多边形星形分解的同构三角网格剖分算法,使用较少的额外点,降低了算法复杂度。此外,文中选择正多边形作为三角网格的边界,并采用刚体变形技术以保持初始多边形和目标多边形尽可能刚性地变形,取得了较好的变形效果。     

Geometric Snakes for Triangular Meshes

Feature detection is important in various mesh processing techniques, such as mesh editing, mesh morphing, mesh compression, and mesh signal processing. In spite of much research in computer vision, automatic feature detection even for images still remains a difficult problem. To avoid this difficulty, semi‐automatic or interactive techniques for image feature detection have been investigated. In this paper, we propose a geometric snake as an interactive tool for feature detection on a 3D triangular mesh. A geometric snake is an extension of an image snake, which is an active contour model that slithers from its initial position specified by the user to a nearby feature while minimizing an energy functional. To constrain the movement of a geometric snake onto the surface of a mesh, we use the parameterization of the surrounding region of a geometric snake. Although the definition of a feature may vary among applications, we use the normal changes of faces to detect features on a mesh. Experimental results demonstrate that geometric snakes can successfully capture nearby features from user‐specified initial positions.     

基于特征的三维移动平滑变形

数字图象变形是图象处理领域中的一个热点,具有较大的实用价值。通过对基于特征变形算法的分析,在三维体素数据模型上,提出了一种基于特征的散乱点三维变形算法。在算法中首先采用移动平滑插值函数实现对变形扭曲的拟合,其次采用融合等方法提高变形的精度和效果,最后通过试验表明该算法是可行的。该算法不但可以实现三维变形,而且可以用于二维影像的处理。     

基于多目标控制的变体飞行器切换线性变参数控制器

变体飞行器在不同的机体构型有不同的控制目标,针对变体飞行器的多目标控制问题,提出了一种切换线性变参数(linear parameter varying,LPV)控制方法.该方法根据变体飞行器的任务模式及性能指标要求把后掠角变化范围分成不同的区域,在不同的区域根据相应的控制目标求出系统满足控制性能指标的有解条件及相应的LPV控制器,并用参数依赖多Lyapunov函数和公共Lyapunov函数两种方法保证变体过程的稳定性及快速性.仿真结果表明:在飞行器参数大范围快速变化的情况下,运用本文设计的控制器具有良好的操纵性能.     

Light field morphing using 2D features

We present a 2D feature-based technique for morphing 3D objects represented by light fields. Existing light field morphing methods require the user to specify corresponding 3D feature elements to guide morph computation. Since slight errors in 3D specification can lead to significant morphing artifacts, we propose a scheme based on 2D feature elements that is less sensitive to imprecise marking of features. First, 2D features are specified by the user in a number of key views in the source and target light fields. Then the two light fields are warped view by view as guided by the corresponding 2D features. Finally, the two warped light fields are blended together to yield the desired light field morph. Two key issues in light field morphing are feature specification and warping of light field rays. For feature specification, we introduce a user interface for delineating 2D features in key views of a light field, which are automatically interpolated to other views. For ray warping, we describe a 2D technique that accounts for visibility changes and present a comparison to the ideal morphing of light fields. Light field morphing based on 2D features makes it simple to incorporate previous image morphing techniques such as nonuniform blending, as well as to morph between an image and a light field.     

可调度的小波网格变形

三维网格模型的Morphing是计算机动画研究的重要内容,利用频谱工具控制变形成份出现的次序是对变形路径进行控制的有效方法之一。但在三维网格模型上无法直接进行频谱分析,使得该技术一直无法在网格模型的Morphing中发挥作用。论文在数字几何处理框架的基础上,提出了利用小波分析进行可控网格变形的新方法。针对变形研究和数字几何处理中的关键问题——特征点对齐和采样,分别提出了基于Harmonic映射的参数化网格warping的特征对齐方法以及新型的自适应采样方法。实验表明,该方法稳定可靠,计算量适中,变形结果更为丰富。