基于延迟着色技术的大场景反走样渲染架构设计

为解决飞行仿真领域其视景系统对逼真、复杂场景渲染质量要求高的问题,提出基于延迟着色技术的大场景反走样渲染架构以实现全球地景及场景特效的真实感渲染,达到飞行训练的效果。本渲染架构主要解决延迟着色技术与硬件反走样技术——覆盖采样反走样（CSAA）不兼容的问题,在延迟阶段生成带CSAA反走样的多渲染目标缓存（G-Buffer）,在着色阶段通过记录在特定通道中的透明度蒙版信息进行几何体边缘恢复以进行最终的光照计算;对不同绘制组件开启不同等级的反走样等级以达到效果与效率的平衡,并利用类层次细节（LOD）模型构建技术及标记重要边界信息进行后处理等加强反走样效果。采用本渲染架构开发的视景系统,从实际训练及实验所得到的数据与效果表现上决定不同负载组件最终的采样倍数,这样系统的实时性高（>60 fps）,能达到飞行模拟视景对渲染效率的要求,减少延迟与卡顿;同时该框架反走样效果好于亚像素还原反走样（SRAA）算法,从而视景系统能达到性能与画质的最佳组合。通过实际训练与飞行模拟专家鉴定,基于该框架系统的视景系统能达到飞行仿真训练的目的。     

一种移动新型农村合作医疗信息系统的设计*

针对目前新型农村合作医疗信息系统的不完善,提出了一种移动新型农村合作医疗信息系统的设计方案。在简单阐述了系统的整体设计方案之后,着重讨论了基于J2ME技术实现移动终端的界面交互、网络通信和XML解析等问题。     

一种基于偏最小二乘法的室外光照估计算法

针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型;在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.     

基于时空重采样的实时随机光源裁剪EI北大核心CSCD

为了渲染含大量动态光源的动态场景,提出一种时空重采样算法.首先利用实时随机光源裁剪对光源进行重要性采样,生成重采样样本;然后提出一种快速时空样本有效性判断方式,通过检查几何属性与可见性,避免错误选择重采样样本而引入误差;最后通过重采样复用时空样本,依样本权重选择重要样本进行着色,提高样本质量.自建场景与NVIDIA ORCA场景的实验结果表明,所提算法能够取得较好的采样质量,通过修改空间重采样数可平衡该算法的耗时与渲染质量,使之具有一定的拓展性;与实时随机光源裁剪算法相比,在相同采样数时该算法能够取得更高的渲染质量,而渲染质量相近时该算法耗时可减少20%~40%.     

基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

针对雾天环境下图像清晰度降低以及色调偏移问题,提出一种基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法。首先使用灰度开运算代替最小值滤波得到粗略暗通道图,根据方差标记出雾天图像各个景深突变区的位置,并对突变区的暗原色值进行细化求解;其次求解出透射率的粗略估计并使用引导滤波来进行优化;然后使用一种自适应的容差机制对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;最后利用大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明,与几种典型的图像去雾算法相比,所提算法具有较快的处理速度,同时得到的复原图像细节突出、色彩丰富。     

一种基于集成成像生成计算全息图的方法

提出了一种基于集成成像生成三维(3D)物体计算全息图的方法。利用微透镜阵列获取微图像阵列,通过像素提取获得正交投影子图像阵列,根据3D中心切片理论,将各正交投影子图像的二维(2D)傅里叶频谱放入相对应的3D傅里叶空间中,提取其相交的部分并叠加,可以获得3D物体在透镜后焦面的频谱信息分布。计算出在一定传播距离处的菲涅耳衍射分布,用全息编码方法生成菲涅耳计算全息图。进行模拟再现,给出在不同再现距离上获得的再现像,验证了该方法的可行性。该方法能够在非相干光照明的情况下采用3D傅里叶频谱制作真实3D物体的全息图,它减小了系统的复杂程度,在算法实现上更加简单。     

基于历史数据的空中改航算法研究

改航是航班运行过程中应对恶劣天气、军事活动、流量管控等突发情况的重要策略。作者提出一种挖掘历史雷达数据特征的改航算法。算法首先综合考虑改航路径的经济性、安全性、航路特征和容量影响等因素建立改航约束条件,对航班可能的改航区间的航路通路进行分析初选,确定最优的改航区间及其满足改航约束条件的一系列关键点序列。随后基于航班在历史雷达数据中的位置信息分析关键点序列航段执行情况,结合该航段计划航班数据,提出了适用于改航关键点选择的航段利用率计算方式,并在此基础上确定改航路径的最优关键点序列。以航班飞行过程中的速度矢量为建模对象,通过机器学习算法挖掘经过关键点序列航段的航班飞行运动模式。采用混合高斯模型对航班速度矢量建模和参数学习;利用马尔科夫蒙特卡洛采样算法预测航班改航过程中的速度矢量序列。最后利用匀加速运动学方程预测出完整的改航路径。通过某大型流量管理系统的应用实践证明,在考虑了改航约束条件和航段历史运行情况(利用率)等因素下的改航策略符合航班的实际运行情况。同时算法还能以高精度预测航班的改航轨迹,为改航路径相关区域的流量管理提供数据支撑。本文的改航算法能很好的解决航班在飞行过程中的改航问题。     

基于虚实融合的低能见度下航拍图像地平线检测

地平线检测是飞行器导航系统的控制和稳定性分析中重要的步骤。针对低能见度下低空航拍图像,提出了基于虚实融合的地平线检测算法。首先依据GPS/AHRS组合导航系统提供的航姿信息,得到地平线的准确斜率及参考位置,然后在该参考位置上方选取种子点区域,根据该区域像素的统计特性计算出阈值,采用区域生长法进行天地分割,最后根据最小误差准则确定地平线的准确位置。文中算法应用于实测数据,实验结果表明算法能有效地提取正确的地平线,能为飞行器在低能见度下进近着陆阶段提供必要的导航信息。     

幻方群在图像置乱中的研究与应用

为了提高幻方置乱图像的加密效果和增大密钥空间,提出了一种新的基于幻方群的图像置乱算法。首先利用镶边法构造一组同心幻方并将其生成幻方群,然后对幻方群内的每个同心幻方进行变换,再对幻方群整体进行变换,最后用变换后的矩阵对图像进行迭代置乱,充分打乱图像各像素点的相关性。仿真实验表明,该算法对传统幻方置乱图像的连续性问题有了明显的改进,且置乱效果明显好于传统幻方置乱图像算法。该算法是一个实用的、有效的图像加密算法。