基于边缘检测的保特征的图像缩放算法

针对Seam Carving算法在实现图像缩放的过程中,对图像边缘几何特征造成破坏的现象,提出一种基于边缘检测的改进Seam Carving算法。首先在Seam Carving算法计算低能量线的同时引入图像边缘检测,其次确定低能量线与边缘的交点,进而提升交点邻域的能量,分散过于集中的低能量线。仿真实验结果表明,该算法能够有效减少Seam Carving算法缩放图像后产生的畸变,很好地保持了图像的重要几何特征。     

牙颌点云数据的显著性特征提取

随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.     

基于特征显著性的点云自适应精简

为解决目前点云精简算法适应性差的问题,提出一种基于特征显著性的自适应精简算法.通过对点云FPFH(fast point feature histograms)特征聚类生成特征单词;在考虑单词间差异的基础上,融合单词内部的特征分散程度,形成显著性词典,由词典软编码单点特征,得到点云特征显著性;在均匀网格基础上,若网格内的...     

Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究

提出一种基于Seam Carving和显著性分析相结合的图像缩放方法。通过不断移除（插入）缝合线来实现对图像尺寸的缩小（放大）。通过研究Seam Carving在图像缩放及目标保留移除中存在的问题,已有的基于像素点计算图像能量函数的方法会对某些图像失效,提出一种基于显著性区域求解图像能量函数的SDRS方法。实验结果表明,Seam Carving方法对自然图像的处理能够达到令人满意的效果。Seam Carving方法和SDRS方法的结合,也是一个创新点。     

保持特征的三维网格模型尺寸调整

提出了一种三维模型尺寸调整的新方法.新方法通过对每条边的缩放来驱动模型尺寸的调整,然后以缩放前后三角形法向的叉乘为目标函数项进行优化,几何意义上,该法向叉乘项表示极小化每个三角形的法向变化;换Willmore能量意义上,该项可以近似地极小化缩放带来的能量变化.对需要精确保持某些特征区域的模型,采用带约束的尺寸凋整方法,通过引入拉格朗日乘数来求解满足约束条件的优化问题,从而能够精确保持模型的重要特征,目前已有的三维模型尺寸调整方法还不能做到这一点.最后,实例表明文中方法在调整模型尺寸的同时,既能很好地保持模型的敏感特征,也能精确保持某些重要的模型特征.     

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法*

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(Seam Carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。     

基于显著性分析的网格模型语义特征线提取

现有的基于局部微分属性度量的网格模型特征线提取方法较难描述模型全局语义特征。为解决该问题,提出一种基于显著性分析的、符合人类视觉注意力机制的语义特征线提取算法。首先以谱图理论为工具,构建网格模型光顺三维基准面,获取网格顶点显著性重要度;利用离散拉普拉斯—贝尔特拉米算子方向属性构建网格语义特征区域,提取特征区域骨骼线,对骨骼线进行优化后得到模型语义特征线。该算法完全去除了模型局部微分几何量的度量,提取的特征线能很好地完成全局语义特征描述。实验结果证明了算法的有效性。     

融合显著性特征的自适应主动轮廓模型

主动轮廓模型存在演化速度慢、对初始轮廓和噪声敏感、弱边缘泄漏及目标过分割等问题。对以上问题进行了研究,提出了融合显著性特征的自适应主动轮廓模型。提出基于去雾算法的显著性映射作为正则项提升模型对初始轮廓位置的鲁棒性,防止轮廓演化过程过早陷入局部最优解,同时缩短轮廓演化时间。为了防止模型在演化过程中出现弱边界泄漏,模型中引入边缘检测函数作为能量泛函的权重。该模型利用最大面积稀疏约束,提出自适应目标提取方法来消除目标过分割影响。与多种主动轮廓模型在数据集MRSA500(500张)上进行实验对比,表明了提出的模型对初始轮廓和噪声的鲁棒性,而且提出模型的平均分割效率提升约5.6倍,平均Jaccard相似度系数提升约22%。     

保持边缘特征和增强对比度的图像缩放算法

图像的边缘信息和对比度是影响人体视觉的最主要因素。提出一种能够同时保持边缘特征和增强对比度的图像缩放新方法。通过边缘检测算法、边缘梯度增强以及梯度图的低通滤波算法,得到新的梯度图,再通过求解泊松方程得到重建的图像。由于对图像边缘作了特殊处理,从而避免在图像缩放过程中丢失边缘信息。该方法可以同时保持特征以及增加图像的对比度,从而更好地展现图像的细节。实验结果表明,本文方法能应用于一般图像和医学图像的缩放和增强等应用中。     

基于区域显著性的活动轮廓分割模型

提出一种新的活动轮廓分割模型,结合视觉显著性检测机制自动获取待分割图像中目标物体的先验形状信息,并自适应地构造初始轮廓,从而降低了初始轮廓位置对分割算法的影响.同时实现了活动轮廓模型对图像的自适应分割和自动分割,使得分割结果更符合人类视觉感知特性.实验结果表明,该模型有较好的分割效果,迭代次数少,且运行时间短.     

显著物体形状结构保持的图像缩放方法

针对传统的缝裁剪图像缩放方法中可能出现对图像中显著物体形状结构的破坏问题,提出一种既考虑到显著物体内容保持又考虑到显著物体形状结构保持的新的图像缩放方法。该方法首先利用经典的图像显著度图模型,结合图像梯度直方图等信息构建形状结构更加清晰的图像重要度图;然后利用已构建的重要度图,对图像进行分块,按显著块的大小来确定缩放方法;最后结合经典缝裁剪方法和基于共形能量的变形方法对图像进行缩放。实验结果显示,该方法能够在图像缩放时更好地保持显著物体的内容和形状结构。     

3D Photography Using Shadows in Dual-Space Geometry

A simple and inexpensive approach for extracting the three-dimensional shape of objects is presented. It is based on weak structured lighting. It requires very little hardware besides the camera: a light source (a desk-lamp or the sun), a stick and a checkerboard. The object, illuminated by the light source, is placed on a stage composed of a ground plane and a back plane; the camera faces the object. The user moves the stick in front of the light source, casting a moving shadow on the scene. The 3D shape of the object is extracted from the spatial and temporal location of the observed shadow. Experimental results are presented on five different scenes (indoor with a desk lamp and outdoor with the sun) demonstrating that the error in reconstructing the surface is less than 0.5% of the size of the object. A mathematical formalism is proposed that simplifies the notation and keep the algebra compact. A real-time implementation of the system is also presented.     

黄瓜叶几何造型研究

根据黄瓜叶的三维形态特征,利用3次Bezier曲线描述黄瓜叶柄曲线,采用五边形作为叶柄截面,用四边形面片进行叶柄表面拼接,并用随机方法生成叶柄的粗毛;利用C0连续的3次NURBS曲面拼接生成了黄瓜叶片曲面,实现了黄瓜叶的三维重建。结果表明,该方法具有可控性高、参数少、灵活度高等特点。     

交互的极线几何建模方法

讨论了一种基于图像的交互式几何建模方法，该方法利用手动方式标定模型的平行线、特征点，得到照相机参数，进而计算出模型的几何信息，并从图像中提取纹理，提出一种最优纹理选取算法，以确保拼接纹理的合理性，该算法主要应用于构造形状规则的模型，不需要知识照相机的内外参数，简便实用，实验结果表明，该方法在一定的场合下可以满足重建要求，重建出的三维模型具有照片真实感，并且能够实时漫游。     

人体几何建模方法综述

人体建模是计算机图形学与计算机视觉领域的重要研究课题,而人体几何建模则是人体建模的基础。人体几何建模技术发展至今,已经出现了大量的实现方法。回顾和总结了人体几何建模领域一些最新的研究成果,将其分为直接建模方法、2D图片识别方法、模板匹配方法、统计综合建模4大类,并且对人体几何建模方法的未来发展趋势进行了展望。     

基于几何特征的鲁棒三维网格数字水印算法

文中算法首先将三维网格模型进行仿射变换,以获得模型的旋转不变性、缩放不变性;然后,将空间坐标系原点到模型顶点的距离通过一维DCT变化到频域,在频域信号上加入水印,使得嵌入的水印具有不可见性。实验结果表明：该算法不仅对仿射攻击具有较强的鲁棒性,而且对网格简化、加噪声和剪切攻击以及它们的联合攻击具有较好的鲁棒性。     

三维图形系统中的物体裁剪问题

三维图形系统是三维游戏引擎中的子引擎部分,负责处理三维世界的数据结构以及从玩家或相机所在的视点渲染三维世界。其中的一个重要问题就是物体剪裁问题。对物体裁剪的工作原理进行了详细的分析,提出了一个新的简便的裁剪算法,并给出了该算法的关键代码。     

基于薄板样条变换的几何图像序列压缩方法

为了提高对几何图像序列的压缩效率,本文提出一种基于薄板样条函数（ThinPlateSpine,TPS）的有损压缩算法。在该压缩算法中,利用TPS变换可用于三维表面形变的特点,将TPS变换作为几何图像序列中相邻帧之间从前一帧到后一帧的预测器,通过存储TPS变换矩阵系数的方式编码预测帧,将该方法应用于一个三维人脸网格的几何图像序列,获得了较好的压缩效果。