一种人脸图像局部变形技术

图像局部变形是指仅在图像的一小部分区域内做变形,改变某些局部范围的特征,同时保持其它区域不发生变化。目前常用的图像变形方法基本上考虑的是图像的整体变形,在直接运用于局部变形时效果不佳。文章提出了一种人脸图像局部变形方法,它首先在局部变形区域内确定特征点和影响半径,然后计算出区域像素点几何位置的变化,最后使用双线性插值原理进行灰度赋值。该方法可以获得很好的人脸局部变形效果,具有连续性好、算法简洁、实时互动等优点,在人脸识别领域有可观的应用前景。     

非对称径向基函数与稳定边界图像变形算法

提出了一种基于非对称径向基函数的图像变形算法，该算法克服了基于对称径向基函数算法中由于对称径向基函数的全局性导致的图像边界变形过大的不合理变形现象．实验结果表明，文中算法简单、有效，得到的变形图像既具有基于对称径向基函数算法所得的变形图像的光滑性，又具有良好的局部变形效果，更为重要的是稳定了变形图像的边界．     

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。     

四面体胞的尽可能刚性网格变形算法

提出一种基于四面体胞的尽可能刚性三角形网格变形算法。用户通过操作网格上的若干顶点以得到所需的模型变形结果。首先,算法对网格模型内部进行稀疏四面体化,以产生一个贴合模型表面的四面体胞集。在模型变形过程中,算法通过最小化相应的变形能量函数,以保持网格模型表面局部区域的刚性以及每个四面体胞的刚性,从而有效避免模型表面及其内部的扭曲。同时,针对大尺度编辑可能造成的模型局部塌陷,提出一种简单的四面体胞自适应剖分方法,根据模型局部体积的剧烈变化,自动剖分对应的四面体胞以增加模型内部的局部变形自由度,进而消除不正确的变形效果。此外,自适应的四面体胞剖分允许算法在初始时只需对网格模型进行稀疏的四面体化,而在变形过程中根据需要进一步提高四面体胞的局部稠密度,因而保证了算法的鲁棒性及其效率。实验结果表明,该变形算法可以有效保持模型的表面细节以及模型的内部体积,并能够有效避免模型形状在大尺度变形时的局部退化。     

一种基于神经网络的图像变形实验

阐述了图像变形的数学方法,并在此基础上提出了基于径向基函数的前向神经网络算法,与其它算法如径向基函数的插值方法和Ｂ－Ｓｐｌｉｎｅ算法相比,该方法在图像变形实验中具有速度快,过渡平滑,适合于分散的不规则控制点等优点。     

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.     

基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接

针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题,在APAP(as-projective-as-possible)算法的基础上,添加全局相似性和直线结构保护约束,提出一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法.首先,在图像重叠区域检测点、直线特征,并估计单应性扭曲;然后,使用网格将图像划分成多个局部图像块,建立网格优化模型,根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数,在APAP算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下,对非重叠区域借鉴NISwGSP算法的全局相似性约束思想,并辅以直线结构约束提高拼接自然度;最后,在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题,得到最优网格顶点集,指导网格变形并完成航拍图像拼接.实验结果表明,所提出的变形方法能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题,相比AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP等经典算法拼接效果更自然,更能适应大视角的航拍图像拼接任务.     

图像的局部约束变形技术

提出了一个基于局部约束的图像变形算法。该算法建立在一个新的C^2连续的变形模型上，局部约束包括单点约束和多点约束，用户可以交互地直接控制变形，实例计算表明，该算法十分灵活、简单和快速、变形效果很好。     

利用控制曲线和移动最小二乘法实现图像变形

将移动最小二乘方法用于图像变形,提出基于控制曲线的图像变形算法.根据源图像中的形状信息或变形需要来设置关键点,生成控制曲线,然后移动控制曲线到新的位置,利用移动最小二乘方法实现图像的变形.对基于控制曲线的移动最小二乘变形函数进行了理论推导,实现了图像的仿射、相似和刚性变换,得到不同的图像变形效果.实验表明,该算法可以较好地描述图像中的形状和轮廓信息,实现图像的复杂变形,获得真实感的变形效果.     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

基于局部约束的服装变形方法研究

针对目前虚拟服装变形方法不能有效地解决局部不同程度变形的问题,提出一种基于局部约束的服装变形方法。首先,根据人体特征参数自定义构建虚拟人服装模型,并在此过程中对质点-弹簧模型和欧拉算法进行了改进;其次,对服装质点施加约束力,在质点原始的位置上添加改进的基函数,并引入约束权重来控制基函数的变化,从而求得质点的正确位置,实现局部不同程度的变形。实验结果表明,该局部约束方法取得了较好的变形效果。     

单位化建模衰减变形新方法

针对软组织自由变形中调整控制顶点难以准确控制物体变形的问题,提出了一种基于单位化建模的衰减变形算法。该算法利用三角网格进行单位化建模,将变形软组织碰撞点的三维世界坐标转换为三角网格二维顶点坐标,通过确定以碰撞点所在顶点为中心的自适应变形区域,控制区域内顶点偏移量发生衰减变化,从而直接作用于物体顶点进行形变,同时通过设计合适的衰减函数使偏移量呈抛物线衰减。通过实验证明该算法所建模型具有通用性,变形在局部区域内可取得准确的抛物线衰减效果。     

基于空间矢量变换的模型约束变形

基于空间矢量线性变换知识,提出了一种新的多边形网格模型变形方法。在三维模型空间选择一点作为约束源,并设置此约束源的影响半径。通过计算约束源与三维模型网格面片顶点之间的距离来确定待变形局部顶点区域。把空间矢量的线性变换应用到网格面片顶点变形所需的向量函数,依此函数直接精确地计算出网格面片顶点的新位置,从而实现模型的变形。通过对算法原理的进一步分析扩展了该变形方法的应用范围。     

保细节的网格刚性变形算法

提出了一种新的保细节的变形算法,可以使网格模型进行尽量刚性的变形,以减少变形中几何细节的扭曲.首先根据网格曲面局部细节的丰富程度,对原始网格进行聚类生成其简化网格;然后对简化网格进行变形,根据其相邻面片变形的相似性,对简化网格作进一步的合并,生成新的变形结果,将该变形传递给原始网格作为初始变形结果.由于对属于同一个类的网格顶点进行相同的刚性变形,可在变形中较好地保持该区域的表面细节,但分属不同类的顶点之间会出现变形的不连续.为此,通过迭代优化一个二次能量函数,对每个网格顶点的变形进行调整来得到最终变形结果.实验结果显示,该算法简单高效,结果令人满意.     

多尺度模型下的自动图像变形

传统变形技术以交互式特征对应为基础,建立源图像到形变图像的映射函数。而交互特征对应是一个耗时费力又缺乏精确度的过程,因而自动特征对应是一项十分有意义的研究。论文在总结经典变形算法及已有的自动变形算法基础上,提出了在多尺度空间中搜索形变函数的变形算法,将自动变形问题转化为能量模型下的优化问题。算法在满足精度要求的同时,快速地逼近全局最优形变函数,达到自动特征指定的目的。实验表明,算法能够在较短的时间内得到令人满意的插值序列。     

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.     

保持细节的网格曲面局部变形算法

针对直接控制自由变形算法(DFFD)在对大规模网格模型实施局部变形时细节保持性差的问题,以网格曲面上的离散泊松方程和微分算子为理论基础,提出一种完全自动化的网格模型局部变形算法。基本思想是依据用户对模型上控制顶点的移动及网格的表面几何特征,由算法自动判断得到变形区域,继而将用户对控制顶点的编辑操作映射为对变形区域梯度场地操作,最后通过泊松重建得到变形后的网格。优点是在使模型表面的局部几何细节得到保持的基础上省略了人为划定变形区域的步骤。     

基于变形分析的三维Susan角点检测算法*

为了准确地在三维网格模型上定位特征角点,提出了一种基于变形分析的三维Susan角点检测算法。算法首先利用邻接区域信息定义顶点的变形函数,由变形函数值得到候选角点集合;对于候选角点,设定比较区域,在区域内用相似比较函数确定角点;最后,在一定邻接区域内使用非极大值抑制去除虚假角点。使用特定模拟数据和真实三维人脸模型进行角点检测,实验结果验证了该算法的优越性和有效性。     

从稳定区域进行扩展的动态变形表面三维测量与跟踪方法

在测量动态变形三维物体表面时,由于采用全局优化的方法处理较长运动视频会产生较大的累积误差,导致测量结果不稳定,为此,提出一种基于图像块的局部区域扩展方法.首先在立体图像与运动图像中寻找稳定的匹配特征点,根据匹配特征点的局部归一化关联度将匹配区域按照稳定程度排序;然后从最稳定的区域开始逐步扩展,之后修补在遮挡或高光区域出现的漏洞;最后修复运动中出现的累积误差,从而实现精确的三维测量与跟踪.模拟数据和真实数据的实验结果证明,该方法可以测量复杂变形表面的三维运动和三维形状,为定量分析动态变形物体运动提供有用的数据.     

图像变形计算方法及其应用

为了通过几何变形和颜色混合插值来实现2幅图像之间的过渡,采用自定义的三角形坐标系,提出一种图像变形计算方法.首先给出了三角形坐标系的定义,阐述并证明了其关于几何变换的一些定理,使得拓扑变形易于实现,可应用在图像变形技术中;然后描述了基于三角形坐标系的图像变形算法.通过一组人脸表情的合成与移植和另一组变脸技术应用的例子,...