一种3维动画中间帧非线性插值算法

关键帧动画是3维动画制作的常用模式，中间帧插值又是关键帧动画中最为繁琐的环节。提出了一种针对无骨架3维网格模型的非线性插值算法，用于对网格模型的关键帧姿态进行插补，自动生成中间帧动画序列。该算法首先计算动画角色的网格模型各三角片在相邻关键帧中的仿射变换，并据此生成变形梯度向量，作为3维网格模型的形变信息，这种表示形式体现了变形过程中网格顶点之间的局部互相关关系。随后将各仿射变换分解为旋转成分与拉伸缩放成分，对拉伸缩放成分进行线性插值，而对旋转成分采用四元数插值算法进行非线性插值，合成中间帧姿态的变形梯度向量，并据此计算出中间帧网格模型。当相邻关键帧姿态存在较大差异时，该算法也能快速生成平稳而生动的中间帧动画，可有效减少关键帧的数量，提高动画制作效率。     

四元数在关键帧骨骼动画中的应用

在关键帧骨骼动画中,中间帧的生成效果直接影响着动画的自然流畅程度。生成中间帧的方法有线性插补法和高次多项式拟合法等。由于人体的骨骼关节之间存在着连带关系,且关节的旋转角度受到约束,对人体的关键帧姿态进行插值不同于一般物体。本文在建立人体骨骼模型的基础上,采用四元数方法对给定的关键帧进行插值生成中间帧,并对生成结果做简单的分析。     

手绘艺术动画的计算机辅助设计方法综述

近年来随着计算机技术广泛应用于手绘艺术动画的制作,出现了许多新的手绘艺术动画的计算机辅助设计和制作方法。这些方法概括为五类：①结合三维动画技术实现艺术动画制作;②引入中国传统的艺术元素制作手绘动画;⑧基于视频流生成动画;,④使用素材重用的方法制作手绘动画;⑤结合中间帧自动或半自动生成技术制作动画。文章对这些方法进行了介绍,并指出中间帧生成技术能够保持绘画者的手绘风格,突出手绘动画的艺术特征;并进一步说明了结合中间帧生成技术辅助制作动画的关键,是寻求一种自然高效的交互方式来定义始末关键帧中图形元素间的对应关系,以及根据此对应关系自动或半自动生成中间帧的方法。     

基于注意力机制的弱监督动作定位方法

针对弱监督动作定位方法无法直接进行动作定位且定位准确性不高的问题,提出了一种基于注意力机制的弱监督动作定位方法,并设计和实现了一种基于动作前后帧信息和区分函数的动作定位模型.采用条件变分自编码器(CVAE)注意力值生成模型,将生成的帧级注意力值作为伪帧级标签;为了增强帧前后的关联性,改进CVAE注意力值生成模型,加入动...     

一种近似图像插帧的快速算法

图像插帧,是在输入两幅图像a、b间,产生一系列中间帧的过程.提出一种针对近似图像进行图像插帧的快速算法.该算法对Mahajan提出的基于路径的插值算法进行了优化,能更快速产生视觉连贯的中间图像,不需要用户人工干预.算法使用更快速直接的dinic算法来使全局能量最小化,计算转变点和转变路径,并且在三维泊松重建部分使用一种能够快速收敛、基于对角线的多重网格算法.实验结果证明,算法能快速准确生成视觉效果连贯的中间图像.     

基于深度体素流的模糊视频插帧方法

针对视频运动模糊严重影响插帧效果的情况,提出了一种新型的模糊视频插帧方法。首先,提出一种多任务融合卷积神经网络,该网络结构由两个模块组成：去模糊模块和插帧模块。其中,去模糊模块采用残差块堆叠的深度卷积神经网络（CNN）,提取并学习深度模糊特征以实现两帧输入图像的运动模糊去除;插帧模块用于估计帧间的体素流,所得体素流将用于指导像素进行三线性插值以合成中间帧。其次,制作了大型模糊视频仿真数据集,并提出一种先分后合、由粗略至细致的训练策略,实验结果表明该策略促进了多任务网络有效收敛。最后,对比前沿的去模糊和插帧算法组合,实验指标显示所提方法合成中间帧时峰值信噪比最少提高1.41 dB,结构相似性提升0.020,插值误差降低1.99。视觉对比及重制序列展示表明,所提模型对于模糊视频有着显著的帧率上转换效果,即能够将两帧模糊视频帧端对端重制为清晰且视觉连贯的三帧视频帧。     

基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法EI北大核心CSCD

针对现有基于点云的神经渲染网络无法渲染具有时域稳定性的高质量毛发的问题,提出基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法.该方法通过对输入点云模型的分层投影,获取不同分层的特征信息;将结果进行融合,以适应毛发半透明特性;将训练好的结果输入到时域稳定性增强网络中,该模块利用相邻帧间点云的重投影得到当前帧和前几帧的依赖关系,生成当前帧的最终结果,从而保证了训练结果的时域稳定性.使用光线追踪生成的高质量毛发数据集进行实验,结果表明,与现有方法相比,该方法可以获得更好的时域稳定性和渲染结果.     

PTZ自主跟踪中的全景视频生成

提出了一种在单PTZ摄像机自主跟踪过程中生成全景视频的方法。该方法在自主跟踪目标的同时,生成目标在大场景上运动的全景视频,可应用于PTZ摄像机监控场所。该方 法将全景视频看作全景背景图像和当前目标图像的叠加：首先利用Mean Shift跟踪方法逐帧获取目标区域图像并保存;然后利用相邻两帧视频图像的竖直方向投影匹配和Harris角 点匹配结果合成全景背景,与传统的配准方法相比,大大降低了匹配运算的复杂度,使全景背景的生成能够实时进行,并记录每帧图像到背景图像的变换参数;最后逐帧将目标区 域图像变换到背景图像上得到全景视频。本文方法与传统的全景视频生成方法相比,无需人工控制摄像机的转动,也无需手工对齐视频帧,整个过程全部自动完成。     

基于二维透射变换的视频全景图拼接算法

视频序列全景图拼接技术是视频图像分析的关键技术之一。针对帧间运动模型为二维投影变换的常见视频序列,提出了一种全景图拼接算法.该算法首先采用改进的基于RANSAC的特征点匹配算法对相邻帧的运动参数进行估计,接着采用直接法对各帧与全景图间的运动参数进行精确调整,最后运用自适应中值滤波绘制出全景图。实验结果表明,该方法能够生成较高质量的全景图,基本能实现无缝连接。     

基于简单帧选择的显著性检测方法

提出了一种新颖的视频显著性检测方法。为了提取视频序列中具有高置信度的特征,根据输入帧和输入帧的初始显著图提出一种简单帧选择标准,并使用该简单选择标准挑选出视频序列中比较容易且准确提取前景对象的帧,从简单帧中获得鲁棒的前景背景标签;将图像进行超像素分割,提取时空特征与前景标签输入集成学习模型,经过多核SVM集成学习,最终生成像素级别的显著图,并且由运动特征扩散到整个视频集。各种视频序列的实验结果表明,该算法在定性和定量上优于传统的显着性检测算法。     

基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法

针对运动目标检测中的空洞和虚假目标的问题, 提出一种改进差分和改进光流的运动目标检测方法. 该方法首先对连续的七帧图像依次进行预处理、差分、灰度变换和二值化处理, 并将前、后三帧二值图像分别累加得到的二值图像进行逻辑与运算, 得到中间帧中运动目标的粗略区域; 其次将中间帧与背景帧差分, 并对得到的图像进行边缘提取和二值化处理, 然后对其进行像素的算术运算, 得到中间帧中运动目标的精确区域; 在基础上通过改进的光流法得到运动目标的准确信息; 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割. 对比实验表明, 该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

基于压缩与精化深度体素流模型的视频插值

视频插值是利用视频相邻帧的图像信息合成中间帧,可直接应用于慢动作视频回放、高频视频合成、动画制作等领域。现有基于深度体素流的视频插值模型存在合成精度低、参数量大的问题,限制其在移动端的部署应用。提出一种压缩驱动的精化深度体素流插值模型。通过预训练深度体素流模型提高视频的插值质量并确定高精度参数,利用稀疏压缩技术裁剪卷积通道数,以减少参数量并得到粗体素流,同时将输入视频帧、粗体素流和粗中间帧作为精体素流网络的输入,获得精体素流。在此基础上,通过三线性插值方法计算得到精中间帧,以增强模型对边缘信息的捕获能力,从而提高中间帧质量。在Vimeo 90K和UCF101数据集上的实验结果表明,相比DVF、SepConv、CDFI等模型,该模型的峰值信噪比和结构相似性分别平均提高1.59 dB和0.015,在保证参数量增幅较小的前提下,能够有效优化视频合成效果。     

基于网格模型的运动补偿帧频提升研究

提出一种基于三角形网格的帧频提升方法。对当前帧做冗余小波变换提取特征节点,基于特征节点利用Delaunay三角剖分将当前帧划分为三角形网格,在网格确定的搜索范围内估计特征节点的运动矢量,利用特征节点的运动矢量和参考帧生成内插帧。实验结果表明,该方法比传统的运动帧频提升方法有更好的效果。     

融合两帧差分和背景差分的车辆检测算法

针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题，提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞；引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰度级矩阵G1和G2,以此构造鬼影区的灰度级变化特征β,分割鬼影区域。实验结果表明，融合算法在测试集上的检测效果达到88.41%的平均F1值，相比传统的两帧差分、高斯混合模型和视觉背景提取算法均有大幅提升。     

FPGA在飞行仪表字符图形产生器设计中的应用

介绍飞行仪表字符图形产生器的工作原理和实现方法，并提出了一种针对飞行仪表显示图形特点的新型帧存结构．该帧存结构具有双缓冲和自动消隐等特点。文中讨论了采用大规模可编程逻辑器件FPGA设计的视频控制器和帧存控制器的方法。最后，重点介绍自动消隐帧存的原理和设计方法，该方法能大大加快飞行仪表显示画面的生成速度。     

SDRAM在图形生成电路中的应用

针对机载座舱显示器对高分辨率图形实时生成与显示的应用需求,提出了一种基于SDRAM帧存的图形生成电路实现方法。该方法以DSP作为图形处理器执行图形运算算法,以FPGA作为协处理器,对SDRAM帧存采取乒乓操作方式进行图形数据缓冲处理,实现了图形的实时生成。运用该方法只需两片SDRAM器件即可实现分辨率高达1 600×1 200的图形数据的实时生成与显示处理;对时序参数和接口逻辑做少许修改,可生成多种分辨率图形画面。     

基于时空生成对抗网络的视频修复

针对现有视频修复中存在的修复结果语义信息不连续问题,提出基于时空生成对抗网络的修复方法,其包含2种网络模型:单帧修复模型和序列修复模型.单帧修复模型采用单帧堆叠式生成器和空间判别器,实现对起始帧的高质量空间域缺损修复.在此基础上,序列修复模型针对后续帧的缺损问题,采用序列堆叠式生成器和时空判别器,实现时空一致的视频修复.在UCF-101和FaceForensics数据集上的实验结果表明,该方法能够大幅提升修复视频的时空连贯性,与基准方法相比,在峰值信噪比、结构相似性、图像块感知相似性和稳定性误差等性能指标上均表现更优.     

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测

为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现“空洞”现象,提出了一种鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)与三帧差分相融合的运动目标检测算法。本算法通过将RPCA提取的视频当前帧的背景作为三帧差分法的中间帧与视频当前帧的前一帧和视频当前帧分别进行邻间差分,使得三帧差分法在运动目标检测过程中避免了背景像素点所带来的影响,消除了“空洞”现象。仿真结果表明该算法在完整性和准确性方面要优于其他三种传统运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现准确的运动目标提取。     

一种MPEG-2流的索引模型及其应用

MPEG(moving picture expert group)标准目前以及未来都将在多媒体应用中起到越来越重要的作用.提出了一种有效的针对MPEG-1、2码流的索引模型,并详细给出了MPEG流的索引文件生成算法以及基于该模型对码流中的任意帧随机访问显示算法.实验结果表明,该模型可提供对一般的MPEG-1、2码流异常快速的定位访问能力,并可有效地应用于码流中的任意帧随机访问.     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。