基于虚拟图像金字塔序列融合的快速图像增强算法

针对图像增强算法的快速计算问题,文中提出一种"全局尝试、局部精炼"的图像增强策略,利用虚拟图像金字塔序列融合方法构建出一种具有高度可扩展性和线性时间复杂度的图像增强算法框架.在此框架下,输入图像先经过各种全局增强重映射函数的处理而形成备选图像序列,再依据像素级保边缘图像融合规则从该图像序列中精选出有效像素信息,形成最终的图像增强结果.为避免光环效应,所有图像融合计算都在输入图像的拉普拉斯金字塔分解域上进行.通过对局部拉普拉斯滤波算法进行加速的实际应用表明,文中提出算法框架可导出一种快速保边缘图像增强算法,其处理效果与原局部拉普拉斯滤波算法极为相似,但计算速度提高了两个数量级.     

基于图结构的候选序列生成算法

先生成候选序列再判断候选序列是否为频繁序列,最后获得频繁序列是序列数据挖掘中基于候选序列挖掘算法的一般结构,如Apriori类算法,GSP算法,SPADE算法等。因此,研究候选序列生成算法具有普遍意义。本文首先研究了序列数据集(序列数据库)与图结构间的关系,证明了一个序列是频繁序列的必要条件是该序列对应于一个完全子图。以此为基础提出了基于图结构的候选序列生成算法,文中给出了算法正确性证明。在T25110D10K和T25120D100K数据集上的挖掘实验表明在本文提出的候选序列生成算法上进行挖掘比用Apriori算法进行挖掘的效率更高。     

基于趋势点状态模型的时间序列预测算法

针对传统的时间序列线性预测算法对时间序列的线性程度要求高,而非线性方法一般建模复杂且计算量大,提出了一种基于趋势点状态模型的时间序列预测算法.该算法无须考虑时间序列是否具有显著线性特征,通过序列间耦合度挖掘时间序列上的相似子序列,找出相对应的相似序列趋势点,建立趋势点状态模型并求出预测值.算法建模简单,复杂度较低.通过模拟实验,结果表明该算法性能良好,尤其对具有周期性的时间序列预测精度很高.     

基于几何模型与照片序列的不规则物体纹理获取

虚拟世界的建造过程中 ,获取不规则物体的纹理非常重要 .针对数字文物保存与展示的要求 ,提出了一种基于物体单色几何模型及在其周围环绕拍摄的照片序列来获取不规则物体圆柱纹理的算法 .该算法分为投影变换、变形和拼接等步骤 ,通过将物体照片序列上的色彩映射到圆柱贴图面上来获得该物体的纹理 .该算法具有对原始照片质量要求低和允许运行时进行编辑等优点     

基于格架模型的角点网格生成算法

三维油藏地质建模是石油勘探与开发领域的一个关键技术。该文在参考国外主流地质建模软件的基础上,提出了一种基于格架网格模型的角点网格生成技术,并成功应用到数字化油藏表征软件DIRECT-Mod中,取得了很好的效果。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于Pell型序列的快速安全标量乘算法

提出了一种新的椭圆曲线快速安全的标量乘算法。利用佩尔序列前后项分割比产生新的佩尔型点加-倍点链（Pell Type Double-and-Add Chain，PTDAC），其循环固定的“倍点-点加”操作可天然抵抗简单能量分析（Simple Power Analysis，SPA）攻击。PTDAC算法结合Edwards椭圆曲线可从底层域减少运算时间，进一步优化算法。经过理论分析和仿真实验表明，PTDAC算法在最优情况下比EAC-270和GRAC-258算法在时间效率上分别提高了2.6%和22.8%。     

基于图像序列的交互式快速建模系统

给出了一个基于图像序列的交互式三维建模系统.通过输入一段未标定的图像或视频序列,系统能够自动地恢复出摄像机参数;然后用户只需要在少量几帧图像上简单勾画出物体的形态结构,系统就能自动解析出多帧之间用户交互的对应关系,从而迅速、逼真地重建出场景的三维模型.该系统提供了点与线段的重建、直线与平面的重建、曲线与曲面的重建等功能,能够满足对现实世界中的复杂场景的快速高精度的重建要求.几组真实拍摄的图像序列的建模实验表明:该系统高效、实用.能够很好地满足实际建模需求.     

一种基于照片中纹理重构三维模型的方法

如何从真实世界中获取具有真实感的三维场景模型一直是计算机图形学中的一个难点.该文给出了一种从真实世界的照片中重建三维场景模型的算法.算法根据在空间稀疏分布的不同视点处的真实场景照片中颜色纹理的一致性来建立达到照片级真实程度的三维场景模型,可用于真实世界复杂形体真实感三维模型的建立.     

基于退化多边形求交的多面体虚拟壳模型重构

三维模型的重建和表示是计算机图形和计算机视觉中一个重要的领域,其广泛应用于自动识别,工业自动化设计以及虚拟场景的重建。文中实现一个从照片序列重建三维物体多面体模型的系统,使用由轮廓恢复形体(SFS),通过经由轮廓光锥相交得到包围物体的虚拟壳。在系统中采用的共极线几何和增量运算把所有的三维的相交计算投射到二维平面的退化多边形求交来降低相交计算的复杂度。与传统多面体虚拟壳重构相比,算法有以下几点改进:在图像平面以退化多边形组织投影锥体和物体轮廓的交集,把任意锥面与物体轮廓的交集归一到一个退化多边形;基于退化多边形的二维平面上多边形快速相交算法。通过这些改进可以减少虚拟壳的生成时间并有助于实时绘制的实现。     

基于残差统计的时间序列加性离群点检测算法研究

针对时间序列,提出了一种基于残差统计的加性离群点检测算法,利用AR模型对时间序列进行前向与后向拟合;采用了数据相对变化率判别法减少离群点对拟合的影响;根据假设检验原理,以高斯分布统计检验对残差进行统计分析并最终确定离群点。仿真结果表明,该方法对离群点检测有较高的准确性。     

一种可视外壳的快速拓扑生成算法

针对各种传统可视外壳生成算法中数据冗余及壮健性不足等问题，提出了一种新的从阴影图像中快速重构物体可视外壳的壮健的算法，即首先利用物体表面的拓扑结构直接生成外壳，然后使用改进的SurfaceNet算法光滑三维表面，从而在保留经典的体求交方法壮健性的基础上，克服了对于物体内部点的冗余计算和存储问题，不仅使得计算的时间复杂度降低到仅线性依赖于外壳上结点的数目，而且降低了像片数对算法复杂度产生的影响，实验结果表明，在算法复杂度和壮健性上优于诸如八叉树等传统可视外壳算法。     

采用变形模型的图像序列可视外壳计算方法

针对基于图像序列变形模型三维重建中至关重要的初始模型计算问题,提出一种基于图像序列计算可视外壳的方法.该方法基于Snake活动轮廓变形模型,将真实物体可视外壳的计算问题转化为初始曲面通过内外力作用驱动收敛于目标物体的问题.以真实物体图像序列中提取的物体轮廓为输入,根据轮廓信息和光滑度信息计算内力及轮廓力大小,驱动球体初始曲面变形收敛于可视外壳;在变形过程中加入删除短边、分裂长边、对角线翻转等网格优化操作,以避免发生网格错乱.实验结果表明,文中方法有效地克服了传统的基于体元素细分产生网格算法网格质量不高的缺点,且参数可调,易于实现,占用内存少,生成的曲面更加光滑,细节恢复效果理想.     

Modeling the World from Internet Photo Collections

There are billions of photographs on the Internet, comprising the largest and most diverse photo collection ever assembled. How can computer vision researchers exploit this imagery? This paper explores this question from the standpoint of 3D scene modeling and visualization. We present structure-from-motion and image-based rendering algorithms that operate on hundreds of images downloaded as a result of keyword-based image search queries like “Notre Dame” or “Trevi Fountain.” This approach, which we call Photo Tourism, has enabled reconstructions of numerous well-known world sites. This paper presents these algorithms and results as a first step towards 3D modeling of the world’s well-photographed sites, cities, and landscapes from Internet imagery, and discusses key open problems and challenges for the research community.     

骨组织模型3D打印建模中CT图像序列选择的策略分析

骨组织模型的精确3D打印对骨科手术前进行手术方案规划、术中定位和术后评估手术效果均有不可替代的作用.然而,打印等比例的、与患者完全匹配的、精确的骨组织模型涉及术前CT影像扫描、3D建模、3D打印及打印后处理一系列流程.其中,对于3D打印前的重建,CT扫描图像序列的选择直接影响打印模型的质量.通过比较骨窗序列和标准序列C...     

一种面向三维点集的快速表面重构算法

在对目前比较流行的空间三角化算法进行对比研究的基础上 ,对 Hugues Hoppe提出的算法进行了改进 ,即借鉴 Marching Cubes算法的基本思想 ,首先通过自动选取适当的参数 ,用包围盒方法将三维散乱点划分为数据区域 ;然后求取点的切平面及法向 ,同时采用广度优先算法遍历数据点来调整法向和快速地求取 Marching Cubes的等势函数 ;最后用基于查表法的 Marching Cubes来输出三角面片 ,即得到表面模型 .实验结果表明 ,改进后的算法效率有较大的提高 .新算法不仅适用于表面三维散乱点数据 ,也可以对体数据进行重构 ,具有一定的通用性 .     

浅析三维重建算法

为了将二雏图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息。将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

浅析三维重建算法

为了将二维图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息,将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

医学图像重建MC算法三角片的合并与实现

提出一种算法对Marching Cubes算法中产生的大量三角片进行合并。根据三角片顶点的空间位置，按照所给的约束条件对顶点进行判断，合并符合条件的顶点，以减少三角片的数目。这个方法在保留图像细节的前提下，改善影像的显示速度，以期实现三维医学图像实时显示。对数据量大的医学图像的三维重建尤为必要。     

使用Kinect快速重建三维人体

三维人体模型广泛应用在多媒体工业,如动漫产业、游戏创作、电影制作等.针对传统三维扫描仪价格昂贵、操作复杂等缺点,提出一种基于低廉的深度摄像机(如微软Kinect)重建三维人体模型.该方法使用迭代最近点查找确定输入点云与可变模型之间的对应点对,将可变形人体模型拟合扫描点云数据,迭代生成高精度的三维人体模型.实验结果表明,文中方法能够使用Kinect深度摄像机快速重建出高精度的三维人体模型.     

小型四旋翼无人机序列影像三维重建实验

传统航空影像三维重建受到时效性、成本等限制,而无人机三维重建技术是解决中小范围三维地形问题的有效手段。基于小型四旋翼无人机航拍序列影像开展了三维重建实验。首先分析了小型无人机航拍三维重建流程的特点,随后重点讨论了无人机三维重建中涉及的关键问题,包括无人机飞行姿态控制、航速、航高、重叠度和拍照模式选择等,最后对比了不同软件的重建结果。实验结果表明,通过优化控制无人机飞行姿态、航高、航速、重叠度等因素,选择合理的序列影像获取模式,在不同的软件中均可完成精度较高的精细地物三维重建。