多投影仪自由立体显示的GPU几何及亮度校正技术

由多个投影仪拼接显示的自由立体显示系统有很大的显示区域,能够产生更好的立体显示效果.针对可伸缩高分辨率多投影仪自由立体显示的系统特性和屏幕特性,通过分析各种几何校正和亮度校正算法,采用二次几何校正方法解决了自由立体显示中斜投影造成的部分特征点不在屏幕上的问题;提出了基于GPU的亮度自适应多模板校正方法,并通过GPU程序...     

基于统计特征的在线检测系统实时光线校正算法

提供一种快速可实用的光线校正算法,使采集图像的亮度稳定在一定范围之内,并对采集图像的局部不均匀明暗变化进行校正,使其在统计意义上与模板保持一致。     

西服显示的逼真性探讨

本文以增强服装显示的真实感为最终目的,采取光栅显示的手段,得到了西服的三维明暗效果图。众所周知,服装表面的复杂程度远远超过机械零件,服装CAD行业尚有许多问题需要解决,本文只是从问题的一个侧面开展工作,通过开窗变换、透视变换和有序颤抖(order dither)等基本处理过程,采取PHONE光照模型、HLS[hue, lightness, saturation]颜色模型、Gourand亮度插值明暗法和Z—buffer消隐算法,利用Bezier曲面初步形成了一个交互式三维西服CAD系统,该系统暂时给出了几套西服(正在扩充过程中),而且能从任意方向观察,即显示的服装能以任意角度旋转。     

基于人眼视觉感知的场景明暗适应动态过程模拟

针对现有计算机真实感图形学及虚拟现实主流显示算法不能表现当环境光强骤变时人眼对场景感知变化的缺陷,提出并实现了一个基于人眼感光细胞亮度响应机制的明暗适应过程模拟的增强显示新算法.该算法首先针对人眼中视锥细胞和视杆细胞不同的生理反映机制,利用了双边滤波方法建立起感光细胞接受光刺激后同周边细胞之间的作用关系模型,然后在不同亮度环境下建立起亮度随时间响应的变化模型.结合图像高动态范围图像的色调映射处理模型及实验心理学中的经验模型,并经实验调整不同环境亮度下的生理适应值,通过逆响应变换及颜色适应变换,最终在三维场景中较为逼真地模拟出人眼在明暗适应过程中的对场景的动态感知变化.     

改进的灰度校正算法在路面裂缝图像预处理中应用

针对传统的灰度校正算法在对亮度不均匀的路面裂缝图像处理时容易造成边缘模糊,局部对比度得不到增强的问题,本文在传统的快速灰度校正算法基础上,提出了一种改变初始背景图像选取方式以及采取局部对比度增强图像和整体灰度校正图像相互融合的改进型灰度校正算法.实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法对路面裂缝类图像的预处理效果明显增强.     

一种新颖的多视点视频偏色校正算法

针对多视点视频序列中视点间出现偏色的问题,提出了一种偏色校正算法.该算法在编码端只处理目标序列的亮度分量,在解码端利用运动矢量信息和参考序列,使用色彩扩散的方法恢复出目标序列的颜色信息.在完成偏色校正的同时,有效地提高了编码效率.以标准多视点视频测试序列为实验对象,将本文算法与直方图匹配校正、未校正序列进行比较,表明本文算法可以有效校正偏色现象,并获得良好的主观效果.     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分,人眼对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法,该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用,并对图像边缘分类,然后,按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验,表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像,在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像;而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

多视点视频中基于局部直方图匹配的亮度和色差校正

由于相机性能的差异,多视点视频序列之间总是存在亮度和颜色的差异,为降低这种差异对多视点系统中各种后续处理效果的影响,提出了一种基于部分重叠局部直方图匹配的亮度和色差校正算法。该直方图匹配算法先通过原图像直方图和参考图像直方图的匹配建立映射函数,然后使用该映射函数来校正原图像的亮度和色差值。根据映射函数的计算方法不同,直方图匹配可以分为全局直方图匹配和局部自适应直方图匹配。在全局直方图匹配算法中,由于整幅图像是使用统一的映射函数,因此校正性能较差。而局部自适应直方图匹配算法则是利用局部信息为每个像素建立唯一的映射函数,因此能够准确地校正图像不同区域的差异,但是算法的复杂度非常高。该部分交叠的局部直方图匹配方法中,一小块范围内的像素是使用同样的局部直方图来建立映射函数,然后使用条件去块滤波器去除可能存在的块效应。与自适应局部直方图匹配算法相比,该算法不仅可减少计算直方图和映射函数的次数,而且在降低计算复杂度的同时,还能够自适应地校正图像不同区域的差异。该算法可作为多视点视频系统中的预处理技术,实验结果表明,该算法能够提高后续压缩过程的性能。     

基于图像融合的低光照水下图像增强

水下机器人可用于水产养殖动态监测和水下拍摄,然而摄像机在水下抓拍的海洋图像呈现蓝绿色调、对比度低、细节模糊、亮度暗等问题,严重影响水下目标识别与检测的准确率。为此,本文提出了一种基于图像融合的低照度水下图像增强方法。首先,利用灰度世界算法对图像颜色进行校正,有效去除水下图像的蓝(绿)色基调;然后,对颜色校正后的图像分别进行锐化处理和HSV颜色空间下的亮度增强,分别得到细节增强图像和亮度增强图像;最后,将细节增强图像和亮度增强图像进行多尺度融合,得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了水下图像呈现蓝绿色的问题,而且增强了图像的整体亮度,使得细节更加清晰,提高了水下机器人的视觉感知能力。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分，人跟对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法，该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用，并对图像边缘分类，然后，按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验，表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像，在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像；而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。