视景仿真中三维地球的建模

给出了一种基于Blue Marble纹理和GTOPO30高程数据的三维地球建模方法，可消除地表各分块间的缝隙。地表形状模拟精度高，结合多分辨率纹理和高程，实现了对地球的变视角和缩放操作，在飞行模拟、导弹发射、卫星绕地球飞行等涉及到地球大场景或全球视景的仿真中被广泛采用。该建模方法对类似的建模提供了一种新思路，有较高的通用性和实用性。     

基于交互变形的树木三维建模研究

通过对树枝的交互变形处理,提供了一种能美化树木形状的三维建模方法。该方法由三部分组成：基于交互变形的树木三维表示模型、树枝的交互选择机制及对所选择树枝的变形处理。树枝变形分基本为形和综合变形两种,基本变表提供对树枝增删、伸缩、弯曲、旋转等简单变表操作;综合变形以基本变形为基础、以美学理论为准则对对木形状进行整体的美学控制。文中提供的方法既可与现有树木生长建模方法结合使用,也可独立运用,以达到对树木形状的建模和美化处理。     

交互式纹理变形算法

基于纹理基元的交互式纹理变形算法的目标是产生一个变形序列,使得源纹理图像能够自然地变形到给定的目标纹理图像．由于很多纹理图像都含有重复出现的结构性基元,因此可以设计出一种交互式的系统来方便用户实现变形效果．(1)用户在给定的两幅纹理图像中各选择一个感兴趣的基元;(2)两幅纹理中所有相似的基元图案会被自动检测．和定位;(3)通过最小化基元匹配的总距离求出两幅图像中基元的配对;(4)结合基元的配对信息和用户指定的特：征点信息生成变形序列．实验表明,在少许交互的使用下,可以对许多输入的纹理图像获得很好的变形效果。     

视景数据库建模优化技术研究与应用

为了提高视景仿真的实时性,降低视景系统资源开销,采用视景数据库建模的综合优化技术和方法,研究了三维虚拟场景建模关键技术,并在实际项目中进行了应用。优化建模技术使得视景数据读取迅速,仿真效果真实流畅。     

视景仿真系统中三维建模的优化方法

为了提高虚拟现实系统的实时响应性能和真实性,讨论了基于Multigen Creator建模的关键技术,给出了建模的优化策略,在此基础上实施了一个少数民族文字“女书”碑林园的视号仿真漫游系统。系统运行结果表明,实例化技术、外部引用技术和阴影技术等优化的建模技术降低了三维模型的资源开销,提高了虚拟视景仿真系统的渲染效果和运行效率。     

视景仿真系统中三维建模的优化方法

为了提高虚拟现实系统的实时响应性能和真实性,讨论了基于Multigen Creator建模的关键技术,给出了建模的优化策略,在此基础上实施了一个少数民族文字“女书”碑林园的视景仿真漫游系统。系统运行结果表明,实例化技术、外部引用技术和阴影技术等优化的建模技术降低了三维模型的资源开销,提高了虚拟视景仿真系统的渲染效果和运行效率。     

视景仿真系统中三维建模的优化方法

为了提高虚拟现实系统的实时响应性能和真实性,讨论了基于Multigen Creator建模的关键技术,给出了建模的优化策略,在此基础上实施了一个少数民族文字女书碑林园的视景仿真漫游系统。系统运行结果表明,实例化技术、外部引用技术和阴影技术等优化的建模技术降低了三维模型的资源开销,提高了虚拟视景仿真系统的渲染效果和运行效率。     

视景仿真系统中三维建模的优化方法

为了提高虚拟现实系统的实时响应性能和真实性,讨论了基于Multigen Creator建模的关键技术,给出了建模的优化策略,在此基础上实施了一个少数民族文字女书碑林园的视景仿真漫游系统。系统运行结果表明,实例化技术、外部引用技术和阴影技术等优化的建模技术降低了三维模型的资源开销,提高了虚拟视景仿真系统的渲染效果和运行效率。     

基于Lobe表示的树木快速3D建模

提出了一种基于Lobe表示的树木三维建模方法,该方法的核心思想在于树冠形状取决于外形轮廓,而其内部的枝叶结构具有相似性,可以从有限的模板库通过纹理合成的方法近似生成.该方法可以描述成两大部分:1)编码.将给定树木表示成骨架和Lobe的形式;2)解码.根据Lobe形状,基于已有的枝叶模板生成Lobe内部三维结构.这种基于Lobe的轻量级树木表示方法在很大程度上提高了大规模树木三维模型存储和传输的效率,非常适用于网络环境下大规模城市场景的交互式应用.     

一种改进的全视角人脸纹理图像生成方法

传统的全视角人脸纹理图像生成方法计算量大、鲁棒性差,不能很好地解决配准和接缝问题。为此,提出一种改进方法。对待拼接的人脸图像进行归一化处理,利用基于列特征向量的灰度值匹配算法实现图像的精确匹配,使用双重融合算法处理重叠区域,使图像平滑过渡。实验结果表明,该方法匹配速度较快、鲁棒性较强,能有效消除误匹配。     

基于三幅图像的曲面造型及纹理提取

利用标准的参数曲面来表示真实的三维曲面物体，并将物体正面、侧面及背面拍摄图像的侧影轮廓线作为约束，通过最小化线性约束下的二次目标函数实现曲面造型。将曲面重新投影到物体的正面、背面及侧面图像上，利用基于重心坐标的加权纹理提取方法提取纹理图像。利用真实图像实现了逼真的曲面造型，验证了该方法的可行性和正确性。     

基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法

针对目前室内场景视频中关键物体的检测、跟踪及信息编辑等方面主要是采用人工处理方式,存在效率低、精度不高等问题,提出了一种基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法。首先,采用光流方法获取视频帧间的运动信息,利用关键帧标注和帧间运动信息进行非关键帧的标注初始化;然后,利用非关键帧的图像纹理信息约束及其初始化标注构建能量方程;最后,利用图割方法优化得到该能量方程的解,即为非关键帧语义标注。标注的准确率和视觉效果的实验结果表明,与运动估计法和基于模型的学习法相比较,所提基于纹理信息的室内场景语义标注学习法具有较好的效果。该方法可以为服务机器人、智能家居、应急响应等低时延决策系统提供参考。     

基于马尔可夫随机场的纹理图像并行分割

基于消息传递接口（Message Passing Interface,MPI）和消息传递并行编程模型,提出了一种针对计算机集群（Cluster）的纹理图像并行分割算法。该算法使用马尔可夫随机场作为纹理特征,通过将图像分块,把特征提取的计算量均匀的分布到并行系统中的各个节点上,从而极大地减少了计算时间。在遥感图像上的实验发现,该算法在4机并行的环境下可以取得与单机串行程序一样精确的分割,而耗时仅为串行程序的31.95％。令人满意的实验结果表明该并行算法不但可以有效的应用于纹理图像分割,而且也为使用计算机集群实现高时间复杂度的图像处理提供了有益的启示。     

Road scene analysis for determination of road traffic density

Road traffic density has always been a concern in large cities around the world, and many approaches were developed to assist in solving congestions related to slow traffic flow. This work proposes a congestion rate estimation approach that relies on real-time video scenes of road traffic, and was implemented and evaluated on eight different hotspots covering 33 different urban roads. The approach relies on road scene morphology for estimation of vehicles average speed along with measuring the overall video scenes randomness acting as a frame texture analysis indicator. Experimental results shows the feasibility of the proposed approach in reliably estimating traffic density and in providing an early warning to drivers on road conditions, thereby mitigating the negative effect of slow traffic flow on their daily lives.     

一种织物彩色图像的分割算法

提出了一种针对织物彩色图像的分割算法。该算法在颜色聚类的基础上,把每种颜色用 不同的序号来表示,生成一个与原图同大小的序号矩阵,然后根据矩阵中序号的分布进行初始分割并 产生种子区域,再把初始分割未能确定的像素指派到种子区域中,最后根据颜色信息合并过分割的区 域,并对区域边缘进行平滑,得到最终的分割结果。实验表明,该算法能较有效地实现各类彩色织物 图像的分割。     

真实感动态树场景的研究与实现

树木的动态显示在自然场景模拟中有着重要的地位。采用Cook-Torrance光照明模型和预计算的半透明贴图实现了叶片的绘制,使用梁模型导出的拟合多项式结合偏移修正实现枝干的快速形变计算,通过索引枝干层级数据贴图实现GPU中多级枝干的形变。预计算和GPU的使用使得模拟过程中真实感和实时性得以平衡。实验结果表明,该方法实现了快速真实的动态树场景渲染。     

随机模糊故障树分析方法及应用

针对现有故障树分析模型无法解决复杂环境下的多重不确定性问题,利用随机模糊变量的本原机会概念,提出了随机模糊故障树顶事件本原机会的求解算法。该算法的基本思想是先通过模糊模拟产生一组符合要求的模糊数,然后利用这些模糊数做参数进行随机模拟求得顶事件的本原机会。最后,通过实例证明了该算法在解决双重不确定方面比任何模糊故障树算法都有优势。     

挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测

针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法.该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性,最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框.在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861,证明了该方法的有效性.     

基于纹理特征的自然图像鉴别方法*

采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像（主要是简笔画、表格、函数图像）的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。     

基于纹理谱的二值文档图像零水印算法

针对二值文档图像的版权保护问题,提出了一种二值文档图像零水印算法。该算法使用文档图像的局部二值模式(LBP)构造纹理谱图像,然后使用该纹理谱图像的直方图构造零水印信息。相比其他文档图像水印算法,该算法具有更好的隐蔽性,而且不会改变原始图像的信息。水印攻击包括图像剪切、加噪声和图像旋转操作,实验分析结果表明这些攻击操作对零水印信息的影响不大,最低标准相关系数在0.85以上,具有很好的稳定性。