一种利用附加纹理信息进行三维喷绘的方法

针对三维透视投影视图中对三维物体表面纹理直接进行喷绘,以获得复杂纹理图这一计算机图形交互技术这一新问题,研究了一种将纹理图的象素位置信息转换成彩色信息,然后利用纹理映射将纹理坐标连同该点上的颜色值一起传递到与屏幕象素对应的可见点上的方法,其中颜色值依该点处的入射光线方向和表面法向被进一步转换为光强值,而纹理坐标则被解码后还原成与该可见点对应的纹理坐标,被存入信息缓冲器中,供以后使用,通过解码,可根据屏幕点直接得到纹理象素点的坐标,经过算法优化,实现了对三维物体表面纹理的实时喷绘;同时阐述了在三维图象生成技术中使用附加纹理信息的应用实例以及相关定义。     

基于双向预测的高光谱图像无损压缩

提出了一种基于双向预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先采用自适应波段选择算法选出信息量较大的波段,然后利用聚类算法对这些波段的谱向矢量进行分类预处理。为了便于组织谱间预测过程,根据相邻波段相关性大小进行自适应波段分组,采用双向预测的方法去除谱间相关性。通过在参考波段和预测波段中定义三维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个像素分别训练最优的预测系数,从而实现当前波段的有效预测。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可获得较好的无损压缩性能。     

一种新颖的基于模糊信息融合的目标空间分布结构检测算法

该文提出一种基于模糊信息融合的目标空间分布结构探测算法,文中称之为S-Prim(SpatialPrim)算法,它是融合了模糊空间关系信息的受限Prim算法,用于识别具有规则空间分布关系的目标斑点集合。在很多情况下,目标之间会呈现出有规则的阵列分布关系。为检测这类关系,S-Prim算法将子目标相互之间的空间分布关系、距离关系,以及特征属性关系进行模糊信息融合,借助Prim算法生成最小支撑树的机制,评估邻近节点之间可能具备的某些有规则的空间分布关系,主动探测子目标之间可能存在的空间分布规律,并识别目标群。实验证明,该算法稳定有效。     

基于VRML标准的大场景三维地形数据浏览系统

三维地形虚拟场景的网络浏览是近几年分布式虚拟现实技术、地理信息库技术和数字地球技术等研究重点.论述了基于VRML的LOD技术与大场景分割调度技术的三维地形虚拟场景浏览系统的设计与实现方案,并针对10241024DEM数据开发了基于Web的三维地形浏览实验系统.     

基于ARG模型特征的目标阵列群识别方法

以往目标识别技术多针对独立目标。但事实上目标有时会以成群的方式出现,目标之间呈现出明显的有规则的阵列分布关系,即目标阵列群。针对该类目标群的识别问题．可以通过提取目标群中子目标之间的空间分布关系的规律与特征,来弥补子目标的其他特征的不确定性。提出一种可有效识别低分辨率环境下(遥感、红外、多光谱等图像中)具有规则阵列分布特征的斑点目标集合的方法。该方法使用ARG模型描述目标阵列群,将目标相互之间的空间分布关系(距离关系)与目标自身的简单属性相结合,通过寻找空间分布关系特征与自身属性的统计规律,即估计特征的联合概率密度分布,利用其分布特点识别目标阵列群。