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1.
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。  相似文献
2.
王筱婷  王璐  孟祥旭 《软件学报》2016,27(10):2642-2653
针对法向信息缺失和采样点缺失的带有洞的散乱点云数据,提出了一种高效高质量的多层同步表面重建方法.首先利用动态等高线检测出含有洞的八叉树节点,并且基于HPR(hidden point removal)映射计算出八叉树顶点的内外状态,建立带有顶点内外标识的空间有向状态八叉树,然后基于八叉树节点内法向测试方法保证基于k近邻表面重建过程中采样点的法向的正确性,且该空间有向状态八叉树可以支持不同层次的点云同步重建,在保证重建结果正确性的前提下,提高重建效率.  相似文献
3.
基于轮廓匹配的无纹理3D目标跟踪算法需要根据3D模型和2D投影轮廓的3D—2D匹配点连续估计目标的位置和姿态,但在背景复杂和运动模糊的情况下容易错配导致跟踪失败.针对此问题,提出一种基于自适应特征融合的3D目标跟踪算法.首先在3D模型投影轮廓附近进行轮廓匹配和颜色统计建模,以提取轮廓特征和颜色特征;然后定义基于轮廓特征和颜色特征自适应加权的能量函数,并计算其相对于位置和姿态参数的偏导数;最后通过LM优化算法求解位置和姿态参数的最优值.为处理目标和相机的快速运动,采用由粗到细的策略在多尺度视频帧中迭代跟踪.定性和定量实验结果表明,在复杂背景和运动模糊的情况下,该算法仍能实现快速稳定的跟踪,具有较高的精确性和鲁棒性.  相似文献
4.
为了处理不可解析求导的目标函数,并克服传统方法对图形绘制解像度敏感,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模拟求解的三维注册优化方法.以首先定义基于轮廓特征的目标函数,并采用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解;在每次迭代过程中,根据位置与姿态参数特征的不同自适应地调整方向导数计算,并分别采用解析式增量估计和随机采样式估计方法计算相应梯度方向,为目标函数模拟出光滑的表达.定量和定性的实验结果表明,文中方法可以快速收敛,很好地克服了局部极值问题.  相似文献
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