基于三角形分解和重构的平面多边形变形方法

为解决较复杂的不同拓扑结构的二维形状渐变问题,提出一种基于三角形分解和重构的平面多边形变形方法.该方法将图形多层分解为三角形,保留分解过程中的各层边角信息;然后通过线性插值各层边长比例及角度,并结合刚性变换方法重构中间多边形的细节和框架,以达到变形的目的.该方法适用于任意点数的多边形,具有一般性.实验结果表明,文中方法能很好地解决变形序列中的萎缩问题,并且对较复杂的狭长图形也能避免自交现象,变形效果自然.     

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。     

基于小波变换的图像变形

提出了一种基于小波变换的图像变形技术.首先,利用小波变换对源图像和目标图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量;然后,通过基于时变权函数的多分辨率插值,得到各变形结果图像的小波系数;最后,通过小波重构得到各变形图像.实验结果表明,利用本算法可以方便地实现自然的图像变形.     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

基于小波融合的图像放大方法

提出一种基于小波融合技术与传统图像放大算法的结合的方法.该算法首先对源图像分别采用双三次插值和改进的双线性插值进行放大,然后对两幅放大后的图像进行小波分解,并对分解后得到的小波系数进行融合,增强图像轮廓,最后进行小波逆变换得到目标图像的重构.通过实验对比,采用所提算法放大的图像视觉效果明显,轮廓清晰,消除了传统放大算法的模糊和锯齿现象.     

基于骨架提取特征的可控渐变算法

提出了一种基于视觉特征的渐变算法,通过图像骨架确立特征点,进而对图形进行同构特征分解。采用可控制子多边形边角插值,通过轮廓多边形渐变控制子多边形渐变,用户也可以通过控制轮廓插值交互控制渐变过程。实验表明：该算法简单有效,渐变过程自然合理。     

图像分解模型在医学图像增强中的应用

医学图像增强是医学图像处理中的重要环节。通过分析小波去噪和ROF模型的缺陷,先利用ROF分解模型将医学图像分解成为轮廓部分和细节及噪声部分,然后对轮廓部分进行保留,接着考虑到小波系数的非高斯性,对细节和噪声进行了小波去噪,并从中提取了图像的细节部分,最后将之前的轮廓部分与之后的细节部分进行叠加。实验结果表明,本文的算法具有较高的峰值信噪比和较高的边缘保持度。     

保内部相似性的平面形状混合算法

为了在计算机动画中可以得到较好的图形过渡效果,提出了一保持平面多边形内部相似性的形状混合算法,从而有效地避免了中间多边形发生局部萎缩或者膨胀的现象.此方法从源和目标多边形的同构三角剖分出发,对同构三角网格每一个夹角处表示边角关系的几何量线性插值得到相对应的中间几何量,通过这些中间几何量以及它们与顶点坐标之间的关系来建立线性方程组,给定初始条件后用现成的程序库快速求解来得到中间三角网格(其边界即为中间多边形).还通过引入特征多边形来保持混合多边形的全局视觉特征.该算法计算量小、运行效率高,对形状复杂的多边形仍然可以得到满意的结果,适合于实际应用中实时的要求.     

基于小波的非均匀B样条曲线自动光顺算法

为了更好地对曲线进行自动光顺,针对一般的非均匀B样条曲线,提出一种基于非均匀B样条小波的曲线光顺算法.首先将曲线分解为尺度部分和细节部分,并把细节部分再次分解为小波尺度部分和小波细节部分;然后通过自动设定阈值对小波细节部分进行修复,并通过小波重构得到新的控制顶点;最后对新的控制顶点进行迭代计算,直至达到满意的光顺效果.通过设定光顺误差限,采用该算法可以在计算机上对曲线进行自动光顺操作.实例验证表明,文中算法比其他基于小波的曲线光顺方法具有更好的光顺效果.     

优化变形能的平面多边形同构剖分

平面多边形间的同构三角剖分是平面形状渐进过渡与插值的基础,降低对应三角形的变形程度是获得高质量应用的关键.文中提出一种基于变形能优化的2个平面多边形的同构剖分算法,其中包含同构剖分生成和变形能最小化2个模块.首先根据用户指定的对应特征点对多边形进行顶点重采样,得到顶点一一对应的2个多边形;然后利用带约束的Delaunay剖分对其中的一个多边形进行三角化,得到源网格;再用重心坐标将源网格的内部顶点嵌入到另一个多边形得到同构剖分(目标网格);最后逐一检查三角形的变形能,对源网格中变形能超过阈值的三角形进行细分,用同构剖分模块生成新的目标网格.实验及数据统计分析表明,该算法可以得到较好的同构三角剖分,提升网格质量,并能很好地避免纹理细节失真.     

Multiresolution morphing for planar curves

We present a multiresolution morphing algorithm using ``as-rigid-as-possible' shape interpolation combined with an angle-length based multiresolution decomposition of simple 2D piecewise curves. This novel multiresolution representation is defined intrinsically and has the advantage that the details' orientation follows any deformation naturally. The multiresolution morphing algorithm consists of transforming separately the coarse and detail coefficients of the multiresolution decomposition. Thus all LoD (level of detail) applications like LoD display, compression, LoD editing etc. can be applied directly to all morphs without any extra computation. Furthermore, the algorithm can robustly morph between very large size polygons with many local details as illustrated in numerous figures. The intermediate morphs behave natural and least-distorting due to the particular intrinsic multiresolution representation.     

结合NSCT和改进BP网络的超分辨率图像重建

鉴于非下采样Contourlet变换（NSCT）系数包含原始图像各方向的所有细节信息,以及改进BP神经网络高度非线性映射的快速收敛和准确性,提出一种应用NSCT和改进BP神经网络的超分辨率图像重建算法。分别提取模拟超分辨率图像与相应低分辨率图像各方向子带的NSCT系数进行BP神经网络高度非线性映射训练,直至稳定收敛,并利用该网络实现超分辨率图像重建。实验结果表明该算法在很好保留图像细节的同时极大地降低网络重建复杂度,提高了重建的准确率,重建效果得到明显改进。     

基于多分辨率分析与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,本篇论文提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行小波分解;其次,采用形态学求梯度的方法得到小波分解后的低频图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的低频梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割,并将低分辨率的分割结果图像向全分辨率映射。试验结果表明该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

An intuitive polygon morphing

We present a new algorithm for morphing simple polygons that is inspired by growing forms in nature. While previous algorithms require user-assisted definition of complicated correspondences between the morphing objects, our algorithm defines the correspondence by overlapping the input polygons. Once the morphing of one object into another is defined, very little or no user interaction is necessary to achieve intuitive results. Our algorithm is suitable namely for growth-like morphing. We present the basic algorithm and its three variations. One of them is suitable mainly for convex polygons, the other two are for more complex polygons, such as curved or spiral polygonal forms.     

改进的基于mean value重心坐标的多边形变形

对平面多边形的变形,为了避免变形过程中边界的退化和自交现象,目前主要采用将初始多边形与目标多边形分别嵌入到具有凸边界的同构三角网格中去,转化成三角网格的变形问题。但该方法在进行同构三角剖分时,增加的额外点数目较多,复杂度高,且不能实现刚性变形。论文提出一种基于多边形星形分解的同构三角网格剖分算法,使用较少的额外点,降低了算法复杂度。此外,文中选择正多边形作为三角网格的边界,并采用刚体变形技术以保持初始多边形和目标多边形尽可能刚性地变形,取得了较好的变形效果。     

基于高斯模糊的CNN的单幅图像超分辨率重建算法

近几年卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建工作中取得了很大的进步,但是大部分基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨重建算法是建立在低分辨率图像由高分辨率图像通过双三次插值法下采样取得的前提下,当这个假设不成立时,图像重建的客观评价指标PSNR以及主观的视觉效果就会较差.针对此问题,提出一种基于高斯模糊的CNN的单幅图...     

2D shape morphing via automatic feature matching and hierarchical interpolation

The paper presents a new method to interpolate a pair of 2D shapes that are represented by piecewise linear curves. The method addresses two key problems in 2D shape morphing process: feature correspondence and path interpolation. First, a robust feature metric is defined to measure the similarity of a pair of 2D shapes in terms of visual appearance, orientation and relative size. Based on the metric, an optimal problem is defined and solved to associate the features on the source shape with the corresponding ones on the target shape. Then, a two-level hierarchical approach is proposed to solve the corresponding features interpolation trajectory problem. The algorithm decomposes the input shapes into a pair of corresponding coarse polygons and several pairs of corresponding features. Then the corresponding coarse polygons are interpolated in an as-rigid-as-possible plausible way; meanwhile the corresponding features are interpolated using the intrinsic method. Thus interior distortions of the intermediate shapes could be avoided and the feature details on the input shapes could be well preserved. Experimental results show that the method can generate smooth, natural and visually pleasing 2D shape morphing effects.     

基于边角插值法的图形渐变避免自交算法研究

提出了一种新的算法,该算法根据图形渐变序列中出现的局部自交点,先判断出这些点的位置并计算出自交区域所占整个图形面积的比例,根据设定的阈值,采用合理的微调整算法,在尽可能保持源图形形态的基础上,将自交点剔除,达到渐变序列中图形全部为简单多边形的目的。结果表明提出的算法能够很好地将图形渐变中的自交点剔除,实现比单独采用边角插值法更理想的图形渐变效果。