利用线性插值技术实现二维形变动画

由于科技的进步,利用动画软件直接在计算机上绘制出来的动画,或者是在动画制作过程中使用计算机进行加工的方式,这些都已经大量运用在商业动画的制作中。动画分成传统动画和计算机动画,前者指没有计算机参与的动画;后者有计算机参与并把传统动画的设计原理运用其中。文中介绍运用C＋＋实现形变动画的制作过程,并把关键技术和相关的原理进行了剖析,帮助新手快速熟悉并掌握相关技术。     

体视动态模拟中的图象生成与合成

该文介绍了体视动态模拟系统的硬件结构和体视动态图象的基本原理。在此基础上,给出了体视动态图象的生成方法。生成体视图象后需要对图象进行合成处理,这里分别介绍了补色体视图合成中的颜色处理方法和适用于新型立体眼镜的图象合成方法。     

一种鲁棒的实时室外光照估计算法

针对动态变化的室外光照求解问题,提出一种室外场景的实时光照估计算法.该算法基于室外场景图像的线性分解模型,利用太阳光基图像中阴影像素的特点和视频中光照的时空连续性构建由数据项和光滑项组成的目标函数,对太阳光和天空光的入射光强进行求解,得到视频帧图像所对应的实时光照参数与相应的太阳光基图像.实验结果表明,文中算法可应用于计算机视觉中受光照变化影响的在线视频处理,如增强现实、视频阴影检测、重光照等.     

基于能量优化的在线室外光照估计算法

为了保证增强现实中的光照一致性,提出一种基于能量优化的室外场景的实时光照估计算法.首先将室外场景图像表示成太阳光基图像和天空光基图像的线性组合;在此基础上,利用太阳光基图像的特点,将太阳光和天空光入射光强的求解归结为一个可实时求解的能量最小化问题.与现有算法相比,文中算法不需要离线学习,因而更适合于增强现实.     

一种基于图像的室外场景天气模拟技术框架

文中给出了一个基于图像的室外场景的天气模拟技术框架，该方法仅需要少量的参考图像，结合一定的光照模型模拟生成同一时刻，同一视点，不同天气条件下的室外场景图像，其中不需要场景中物体的几何形状和表面反射特性的信息，给出了模拟生成的结果，说明了该方法的有效性。     

室外光照易变场景下的回环检测方法

针对室外光照条件易变场景下,传统回环检测算法容易产生感知变异,进而导致回环召回率降低的问题,结合可在线删增视觉词的词袋模型,提出了一种适用于光照易变场景的回环检测方法.首先提出一种基于信息熵的图像曝光检测算法,然后利用基于曝光区域的自适应直方图均衡化对图像进行预处理,使图像整体恢复更多细节,从而提高算法在复杂环境下的鲁...     

雾天室外场景光照参数估计

在雾天情况下,雾对光线的散射使得室外场景的光照发生很大变化,太阳光和天空光的参数估计变得更为复杂.结合雾天情况下的大气散射模型,提出了室外场景的雾天基图像模型,并基于该模型提出了雾天室外场景图像光照参数估计算法.在已知场景基图像的条件下,利用迭代散射系数方法,优化求解雾浓度与场景深度图像,然后通过对去雾图像进行分解,获得最佳的去雾图像以及正确的光照分解系数.算法能够得到较为精确的雾浓度与场景深度图像.实验结果表明了算法的有效性.     

利用图像的阴影区域计算室外场景光源方向

针对室外场景的光源方向估计难题,提出一种基于阴影的方法.首先,利用阴影检测方法分离图像中前景的阴影区域,计算只与光照有关而与背景反射属性无关的阴影亮度比(BR),得到阴影区域内具有BR极小值的像素点的拟合直线;其次,根据阴影区域中各点的光照强度与阴影中的位置密切关联的性质,利用BR拟合直线、物体几何高度线和入射光线进行投影建模,并估计光源方向;最后,对已知光源方向真实值的室内场景实验、室外场景实验以及与现有方法进行对比,结果表明,文中方法不需要复杂的图像分割就能够有效地估计出光源方向.     

一种基于新插值方法的图像旋转算法

图像旋转算法采用的插值方法存在不足,容易出现“锯齿”形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,为此提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法,从而避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,它对不同的情况采用不同的插值方法。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。     

基于边缘敏感滤波的图像插值算法

本文提出了一种利用双三次样条函数插值的方法，对图像进行放大，并在插值后，采用边缘敏感滤波器对边缘部分进行处理，恢复图像的边缘特征。实验表明，采用本文方法进行图像插值，可以得到很好的效果。     

基于再生核W空间的图像插值算法

提出了一种基于再生核的图像插值方法.再生核源于不同学科分支,已成为函数逼近的重要工具.该方法将再生核的再生公式离散,并按照证明的再生核数值积分方法导出了新型的图像插值算法.新插值算法的优点是利用再生核的数学模型特点保持图像的边界信息和光滑性,促进了插值的整体性能.实验结果表明:该算法能够克服其它算法的缺点,获取的高分辨率图像既能够保持图像的边界信息,又能保证图像的光滑性.     

图像双线性插值无级放大及其运算量分析

针对图像的无级放大问题,提出了3种双线性插值放大方案,分析了3种方案各自的运算量,找出最优的图像放大算法.     

基于预测梯度的图像插值算法

提出一种新的非线性图像插值算法,称为基于预测梯度的图像插值（Image interpolation with predicted gradients,PGI）.首先沿用现有的边缘对比度引导的图像插值（Contrast-guided image interpolation,CGI）算法思想对低分辨率图像中的边缘进行扩散处理,然后预测高分辨率图像中未知像素的性质,最后对边缘像素采用一维有方向的插值,对非边缘像素采用二维无方向的插值.与通常的非线性图像插值算法相比,新算法对图像边缘信息的理解更为完善.与CGI算法相比,由于梯度预测策略的使用,PGI算法能够更有效地确定未知像素的相关性质（是否为边缘像素,以及是边缘像素时其边缘方向）.实验结果表明,PGI算法无论在视觉效果还是客观性测评指标方面均优于现有的图像插值算法.此外,在对彩色图像进行插值时,本文将通常的RGB颜色空间转化为Lab颜色空间,不仅减少了伪彩色的生成,而且降低了算法的时间复杂度.     

基于线性变换模型的图像匹配

针对图像的平移、旋转、尺度变换等整体匹配,提出了一种图像线性变换的匹配算法.首先定义待匹配图像匹配点间的线性变换模型,以对应像素灰度差平方和作为图像匹配误差函数,然后借助最小化误差函数确定参数迭代增量,由迭代法求得最佳线性变换参数.为减少计算量与提高收敛速度提出了三种改进策略:增加权函数、图像网格点采样和增加加速动量项.实验显示对于小范围平移、旋转及尺度变换的图像能进行准确快速的整体匹配,而改进策略能有效提高图像匹配速度.     

三次样条插值的逆扩散图像增强算法

提出了非线性逆扩散图像增强算法的原则,应用三次样条插值方法构造了该算法的扩散系数,得到了较好的图像增强效果。说明该算法能够对有微弱噪声的图像进行图像增强并保持细节纹理,其扩散系数既满足了逆扩散图像增强的原则,又容易构造。     

基于线性分形插值函数的遥测数据压缩

文章提出了基于线性分形插值函数的一维数据压缩算法,并利用它对文献犤1犦中所列的遥测数据进行了压缩,与传统的预测编码算法比较,新方法取得了更高的压缩比。     

基于混合插值样条的保边缘图像插值算法

结合混合插值样条(BIS)性质的特点,给出一类新的自适应图像插值算法。该方法可满足任意正实数倍的放缩要求,由于采用单核处理,而且插值像素点时无需求解方程组,因此计算复杂性较小。同时采用弹性边界的方法可以有效保持边缘像素原有特征。实验结果表明,该方法与三次多项式样条方法相比,具有更清晰的边界。     

一种基于线阵CCD的汽车底盘图像矫正算法

线阵CCD以固定行频采集汽车底盘图像时,图像会被不同程度地拉伸或压缩,为了减小变形图像与标准数据库中图像之间的差异,提出一种图像矫正算法。获取两幅图像的水平投影曲线,并计算两条曲线上的极值点,以极值点为参考点将两幅图像分割成数目相同的子块,对子块图进行双线性插值处理,从而实现图像变形矫正的目的。该算法在10种不同车型的100幅汽车底盘图像上进行实验,以算法矫正结果图与标准汽车底盘图的差值作为评价标准,结果表明该算法是有效的。