细节保持的曲面浅浮雕算法

为保持曲面浮雕的细节特征,改善浮雕与背景曲面的过渡效果,提出一种细节保持的曲面浮雕算法.首先采用Canny算子在梯度域定位内外轮廓,获得连续的梯度域;其次提出非线性函数,并用其压缩梯度幅值实现形状压缩;再通过双边滤波算子来保持和增强浮雕细节;最终通过求解积分方程重建曲面浮雕.该算法将背景曲面作为积分方程的优化条件,使浮雕在轮廓处向曲面光滑过渡;在重建过程中利用Fourier变换的微分性质在频域实现方程的精确求解,无需设置迭代收敛条件;通过调整参数可方便地控制浮雕整体变化范围、细节锐化程度以及浮雕与背景曲面的过渡效果.实验结果表明,文中算法参数的几何意义直观,所得曲面浮雕细节清晰,边界过渡自然.     

基于面法向量谱变换的网格光顺算法

微分坐标是刻画网格模型几何细节特征的有力工具,面法向量作为网格模型的一阶微分量,计算简单、不易受噪声影响,能真实反映网格模型的细节特征。基于此,提出一种改进的网格光顺去噪算法,使用信号处理技术中的谱网格处理方法,通过分解面法向量的拉普拉斯矩阵,将网格模型的面法向量变换到频谱域中,利用低频滤波器去除高频噪声得到连续的面法向量信号,基于三角面片重心约束条件重建网格顶点坐标,得到光顺的网格模型。实验结果表明,该算法使用的面法向量不易受到噪声影响,比顶点法向量更鲁棒,大幅提高了谱分解的效率,并且能克服光顺过程中产生的体积收缩、变形和过光滑等现象。     

结合深度图像和强度图像的人脸浅浮雕生成算法

针对单纯基于深度图像压缩方法生成的三维浮雕模型容易存在大量噪声,并且易丢失细节的问题,为了生成特征表达准确且具有艺术美感的人脸浅浮雕,提出一种基于三维深度图像和与之对应的二维强度图像的混合人脸浅浮雕的生成算法.首先对三维深度图像的高度场进行压缩生成浮雕基网格;然后提取二维强度图像的灰度信息、梯度信息和显著度信息,并基于显著度信息对基网格的高度场相应地叠加灰度和梯度信息,以保持脸部五官的细节;最后根据显著度信息使用Laplace算子对网格进行光顺处理,使脸部光滑.实验结果表明,与单纯使用基于深度图像压缩方法相比,文中算法生成的浅浮雕模型可以更好地保持五官的细节特征;与基于图像的浮雕生成方法相比,该算法避免了复杂交互操作,可以更好地保持人脸的整体轮廓和形状.     

基于法向域的浅浮雕风格化设计

针对数字浅浮雕设计,通过对已有浅浮雕进行整体优化以及局部细节特征的调整来获得不同风格样式的浅浮雕,提出了一种基于法向域的浅浮雕重新风格化方法.首先使用高斯滤波提取初始浅浮雕高度图的高频信息和低频信息,分别表示浅浮雕的细节特征和整体形状;然后通过双边曲面拟合将高频和低频高度图转化为法向图,获得不同频域的法向信息;再运用不同投影方式的球极映射对这2个频域的法向进行编辑;最后通过最小二乘法重建出新的高度图,获得风格迥异的浅浮雕模型.该方法通过分离浅浮雕模型上不同频率的特征信息并在法向域上分别处理,不仅自然地保留和增强了模型表面的特征细节,而且得到了各种异于原浅浮雕模型的风格效果.实验结果表明,文中方法简单有效,为浅浮雕的设计制作提供了新的思路和方法.     

基于小波变换和频域滤波的指纹增强方法

本文提出一种基于小波变换和频域滤波的指纹图像增强方法.首先提出一种基于小波变换的阈值分割方法,有效地分离出指纹图像的前景区和背景区,对前景区进行小渡变换,仅利用小波变换的低频子图估计纹线的方向和频率信息,从而抑制了噪音等高频信息对估计值的影响.针对小波变换后低频子图与高频子图的不同特点和增强目标,在低频子图设计Gabor滤波器,而在各高频子图设计方向滤波器,实现图像的频域滤波.最后进行小波重构.实验结果证明,该算法有效地增强了指纹图像的质量.     

曲面浅浮雕生成算法

为了在三维网格上快速生成曲面浅浮雕造型,提出一种利用三维模型半自动生成曲面浅浮雕的算法.首先利用图像的边缘检测方法来获取模型在透视场景中的边缘点,并将其与被贴的曲面载体进行位置匹配,获得Poisson方程的Dirichlet边界值;然后对模型高度场的梯度值进行压缩;最后利用确定边界条件的Poisson方程对模型压缩后的梯度场进行求解,还原生成浮雕模型.利用文中算法可以生成贴于曲面上的浅浮雕模型.     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法

为了抑制分水岭算法过分割和滤波后保持图像细节,论文提出一种改进的 形态学分水岭分割算法。首先,对图像进行多尺度小波分解得到低频系数和高频系数;对低 频系数进行基于Perona-Malik 扩散模型各向异性扩散滤波;对高频系数,引入神经网络中的 sigmoid 函数改进自适应遗传算法的变异和交叉概率生成,并用父代的最优个体替换子代中 最差的个体来保护最优个体不被破坏,克服遗传算法的局部最优现象,利用改进的自适应遗 传算法增强和去噪。然后,对梯度图像做锐化处理以突出边缘, 再做形态学运算并进行 H-minima 标记。最后,执行分水岭分割,实现改进的算法。实验结果表明,改进算法能够 有效地抑制噪声的干扰,减轻过分割,分割精度也有所提高。     

基于整数小波变换的三维网格数字水印算法

提出一种整数小波变换的三维网格数字水印算法.网格顶点到网格中心的距离具有全局几何特性,利用整数小波变换把距离序列变化到频域;然后在频域信号上嵌入水印信息,再通过逆整数小波变换转回到空域信号;最后根据新的空域信号的值修改网格上点的坐标得到加入数字水印的网格.实验结果表明:该算法实现简单,在简化攻击、噪音攻击情况下具有良好的鲁棒性.     

基于DWT的Alpha-Rooting图像增强

针对数字图像的频域增强,提出一种基于离散小波变换的Alpha-Rooting图像对比度增强方法.该方法利用小波的多分辨率性质,结合Alpha-Rooting图像对比度增强特点,对高频细节信号采用Alpha-Rooting算法增强,低频近似信号采用归一化增强算法.实验结果表明,该方法在EME与直方图两个尺度上,优于其他Alpha-Rooting增强算法(DCT、FFT)的对比度增强效果.     

Real-time bas-relief generation from a 3D mesh

Most of the existing approaches to bas-relief generation operate in image space, which is quite time-consuming in practice. This paper presents a different bas-relief generation algorithm based on geometric compression and starting from a 3D mesh input. The feature details are first extracted from the original objects using a spatial bilateral filtering technique. Then, a view-dependent coordinate mapping method is applied to build the height domain for the current view. After fitting the compression datum plane, the algorithm uses an adaptive compression function to scale and combine the Z values of the base mesh and the fine details. This approach offers control over the level of detail, making it flexible for the adjustment of the appearance of details. For a typical input mesh with 100 k triangles, this algorithm computes a bas-relief in 0.214 s.     

基于频域时域联合分析的语音端点检测

通过计算语音频谱上谐波基频能量,在频域上检测浊音信号。因谐波频谱是乐音的基本特征,所以这种算法可以有效地消除各种非乐音噪音信号的影响,具有较高灵敏度和准确性。根据检测到的浊音位置和基频值,利用语音信号时域短时平稳特性,在时域上应用互相关系数确定相邻基音节,进而精确检测浊音信号的起始和终止端点。根据清音频率较高的特点,先对语音信号通过二阶微分提升高频能量。应用Teager能量算子可以同时分析能量和频率变化的特点检测纯净语音信号中清音的起始和终止端点。实验研究结果表明语音端点检测算法具有较高的可靠性和精确性。     

3D surface filtering using spherical harmonics

This paper presents a novel approach for 3D surface filtering over two-manifold meshes. A robust spherical parameterization algorithm is proposed to transform the input surface into a spherical vector function/signal. This signal is then decomposed into frequency domain using spherical harmonic transforms. Finally, traditional filtering techniques are generalized to process such spherical signals in either the frequency or spatial domain. Our major contribution is the two-phase spherical parameterization algorithm, which can handle meshes with complex shapes by incorporating local parameterization into the progressive mesh. A number of experimental examples demonstrate the potential of our algorithm.     

于试验分析确立融合模型的 IHS-小波变换融合方法

在多光谱和全色影像分辨率相差较大情况下,IHS遥感影像融合方法会因光谱分配问题导致一定的光谱扭曲;而小波变换方法在变换域具有良好的分频特性,且融合规则和算子对融合效果作用明显。将IHS和小波变换结合,通过试验分析发现小波分解得到的低频部分与光谱信息关系密切、高频部分与空间信息关系密切。在试验分析的基础上分别给出低频、高频部分的融合规则和算子,应用于BJ-1卫星数据的自身融合验证表明,在保持空间清晰度的同时能够明显地降低光谱扭曲程度,较好解决了其多光谱和全色影像分辨率相差较大对数据融合的影响,相比传统的IHS方法有效降低了光谱扭曲。
     

基于RPCA的图像模糊边缘检测算法

针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。     

基于Laplace谱嵌入和Mean Shift的 三角网格一致性分割

针对现有网格分割算法对模型姿态及噪声敏感的不足,提出一种基于Laplace谱嵌入和Mean Shift聚类的网格一致性分割算法。采用Laplace-Beltrami算子,将3维空域中的网格模型转化成高维Laplace谱域中的标准型,降低了姿态变化和噪声对分割算法的影响,并增强了网格的结构可分性;在高维谱域中,采用非参数核聚类MeanShift算法,获取模型有视觉意义的语义区域。实验结果表明:该算法可以快速有效地实现具有分支结构三角网格模型的有意义分割且对模型姿态和噪声具有较好的鲁棒性。     

基于实值离散Gabor变换的谱减法语音增强

提出了一个基于实值离散Gabor变换的新的谱减法语音增强,采用高斯窗作为综合窗,利用已有的快速实值离散Gabor变换将语音变换到时频域,噪声估计采用改进的最优滤波和最小统计的martin算法,在联合时频域进行谱减得到纯净语音增益,在得到语音增强信号后,利用实值离散Gabor逆变换将其还原输出。实验结果表明,在分段信噪比和语音质量方面均与目前主流谱减法相比均有提高。     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点，在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力；水印的嵌入采用量化调制方式，其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外，由于奇异值分解具有良好的性能，因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性，与相近算法相比，本文方法可以有效抵抗更多的攻击。     

基于GA改进DHMM和KPCA-RS的滚动轴承智能诊断方法研究

为实现滚动轴承故障智能诊断,提出了一种基于核主元分析法(KPCA)、粗糙集(RS)和遗传算法(GA)改进离散隐马尔科夫模型(DHMM)的智能诊断方法。通过使用混合核函数的KPCA和RS对时域、频域参数进行约简,构造敏感性高、稳定性强,并能准确表征轴承状态的特征参数矩阵。应用GA优化了DHMM,克服了DHMM训练算法容易陷入局部极小的缺点。最后应用GA优化的DHMM训练算法得到的滚动轴承各状态下的DHMM,并通过比较测试样本在各DHMM下的对数似然概率,实现了轴承故障类型的有效识别。实验结果表明,该方法可以有效地识别滚动轴承的状态,具有较强的适用性。