基于量子光学的红外成像光照模型

现有的大多数光照明模型都是基于可见光波段的，它们无法模拟物体在红外波段的成像。该文提出了一种新的基于量子光学的红外成像光照明模型，该模型在传统光照明模型的基础上加了一项物体本身的量子辐射项E(ε0,T,λ1,λ2）其中λ1，λ2为探测器的两端波长，ε0为物体表面的发射率，T为物体的绝对温度。该模型同时适用于红外波段和可见光波段成像。当接收波段在可见光域且场景中物体的表面温度较低时，该模型回归为传统的光照明模型。该模型还能模拟传统光照明模型所不能模拟的现象，如钢铁在熔化过程中显示出来的不同颜色。文中最后绘制了几个不同场景下真实感较强的可见光和红外图像。     

基于虚拟分割与自适应图着色的三维模型分组方法

不同于有线网络,无线网络由于信号衰退、信道噪声以及终端节点的移动性导致了数据具有较高的丢包率.为保证三维模型在无线网络中的鲁棒传输,基于交叉思想提出一种针对于压缩三维模型在无线网络传输的分组方法.首先采用阶驱动的方法遍历整个三维模型,并使得每个顶点获得一个全局的遍历索引号;其次提出一种虚拟分割方法将整个模型分成多个片段;再采用提出的自适应图着色算法对每个片段进行遍历,并将片段划分为多个分组;最后从不同的片段中取出分组并按照一定顺序进行组装,形成分组发送序列.实验结果表明,该方法能够促使连续发送分组中的顶点均匀地分散到整个模型中,使得高丢包率无线网络中丢失的顶点能够利用其相邻的未丢失的顶点信息进行恢复,获得较好的重构效果.     

基于三维几何视觉重要性的纹理图像选择压缩算法

不同于传统二维图像,映射到三维模型上的纹理图像隐式包含了三维几何视觉信息. 然而,目前已有的纹理图像压缩方法并未考虑此特性. 本文提出了一种与三维模型几何视觉特性相关的纹理图像选择压缩算法. 首先给出一种结合纹理图像的显著性及其纹理走样的视觉重要性图构建方法, 将纹理图像划分为具有不同优先级别区域.之后,利用提出的选择压缩方法对它们进行不同比例压缩. 实验结果表明当选择本压缩算法时,纹理化三维模型能够获取较好的视觉效果.     

城市建筑物红外特性四季变化及其成像研究

采用多层有限差分法模型等方法 ,考虑气象等外部因素的影响 ,在一年四季中对城市建筑物各部分及其周围物体的表面温度进行了逐时计算 ;运用计算机图形学方法实现了其造型 ,并绘制出该建筑物在一年不同季节及在一天不同时刻的真实感较强的红外图像 .     

多光谱图象的真实感融合

多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起，并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，以利到对景物更全面，清晰的描述，其真实感成像是指融合后的图像能保留原多光谱图像目标在特定条件下的光谱特征，针对用同一种方法来融合不同场景图象存在的问题，通过分析现有融合方法的优缺点和它们适用的场合，提出了一种综合的图象融合方法，该方法对相关性较弱，且互补性明显的图象对，采用一种新的基于人类视觉系统HVS的自适应加权平衡的融合方法来进行融合，这样能突出目标的光谱特性，而对于相关性较强的图象对，则根据场景目标距离的远近，分别采用小波变换和主成份分析来进行融合，实验表明，该方面能适合于不同类型的场景，其得到的融合结果优于用单种方法进行融合的结果，也有利于对目标的探测和识别。     

路测数据驱动的移动终端定位方法

针对当前无线定位技术无法适应复杂环境、定位精度较低的问题,提出了一种路测数据驱动的移动终端定位方法。首先,基于基站位置定位、基站信号覆盖范围描绘算法建立基站位置-范围模型库,将移动终端初始参数与模型库匹配得出其初始范围;其次,基于道路特征提取算法建立道路分类数据库,利用无线信号特征匹配算法匹配移动终端所在道路信息;最后,建立经纬度-强度映射模型库,运用终端信号比对算法确定移动终端的精确位置。理论分析和实验结果表明,基站定位精度在2 m内的概率为60%,3 m内的概率为77%,相对数据白化之前分别提高了39%、12%左右,基站信号覆盖范围描绘算法也能较准确地描绘基站信号覆盖范围,二者精度的改善能提高最终定位精度。