基于视觉感知增强的最大密度投影算法

提出一种基于视觉感知增强的最大密度投影算法,无需调节复杂的传输函数,就可以有效增强体数据内部最大密度特征的深度感知和形状感知.在传统的最大密度投影算法的基础上,利用梯度模属性精确查找特征或相似特征的边界,以确定最佳法向特征;利用最佳法向特征的深度信息自适应地修改局部光照系数,进而对最大密度特征进行光照处理,以获得视觉感知增强的可视化结果;采用基于密度值和三维空间距离的双阈值区域增长策略,动态区分感兴趣区域和背景区域,交互地实现特征突出显示.实验结果表明,该算法在传统算法的基础上进一步增强了最大密度特征的视觉感知,并提供了丰富的形状信息和背景补偿信息,具有较强的实用性.     

基于多线索融合的鲁棒粒子滤波跟踪算法

为了提高目标特征的表达能力和跟踪的鲁棒性,提出基于多线索的目标跟踪算法。该算法分别从目标颜色特征和结构特征来考虑,在此基础上提出了融合公式,从而使目标在不同场景中都能自适应变化,以提高跟踪的精度和性能,最后,通过几组仿真实验对该算法进行了验证。实验结果表明,该算法对于部分遮挡等情况具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

基于道路结构特征的智能车单目视觉定位

高精度定位是实现自动驾驶的关键.在城市密集区域,全球定位系统（Global positioning system,GPS）等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响,无法保障自动驾驶所需的定位精度.视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计,被广泛研究.然而传统基于特征点的方法容易受到移动目标的干扰,在高动态交通场景中的应用面临挑战.在结构化道路场景中,车道等线特征普遍存在,为人类驾驶员的视觉理解与决策提供重要线索.受该思路的启发,本文利用场景中的三垂线和点特征构建道路结构特征（Road structural feature,RSF）,并在此基础上提出一个基于道路结构特征的单目视觉定位算法.本文利用在北京市区的典型路口、路段、街道等场所采集的车载视频数据进行实验验证,以同步采集的高精度GPS惯性导航组合定位系统数据为参照,与传统视觉定位算法进行比较.结果表明,本文算法在朝向估计上明显优于传统算法,对环境中的动态干扰有更高的鲁棒性.在卫星信号易受干扰的区域,可以有效地弥补GPS等定位系统的不足,为满足自动驾驶所需的车道级定位要求提供重要的技术手段.     

基于轮廓特征的车辆遮挡检测和分离算法

在交通场景下进行多目标跟踪时,如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的影理论分析交通场景的三维几何投影特征.用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模,重构其三维投影轮廓,以进行遮挡的检测和分离.与以往的方法相比,它在估计出的车辆外形轮廓基础上进行遮挡检测,不需要匹配操作,计算量较小,并能解决基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题.用实验验证了该算法的有效性.     

基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法

针对肺结节计算机辅助检测（CAD）系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题，提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段，以更加紧凑的双路径网络（DPN）为骨干网络，并结合特征金字塔网络（FPN）进行多尺度预测，以获取不同层次的特征信息，同时嵌入全局注意力机制（GAM）来细化学习要强调的语义特征，并提高算法的敏感度；在第二阶段，提出一种假阳性抑制网络，以获得最终分类预测结果；在训练阶段，采用焦点损失函数和多种数据增强技术来处理数据不平衡问题。在公开数据集LUNA16(LUng Nodule Analysis 2016)上的实验结果显示：仅有第一阶段的算法的竞争性能指标（CPM）达到了0.908，而加入假阳性抑制网络后算法的CPM达到了0.933，这与经典算法基于最大强度投影（MIP）的卷积神经网络（CNN）算法相比提升了1.1个百分点；而消融实验的结果表明DPN、FPN、GAM对于提升检测敏感度是有作用的。以上证明了所提出的两阶段检测算法可以获取多尺度结节信息，提高肺结节检测的敏感度，并且降低假阳性率。     

基于端点标识的虹膜有效区域提取算法

在虹膜识别中,眼睫毛遮挡会降低虹膜识别准确率。为此,提出一种基于端点标识的虹膜有效区域提取算法。该算法在分析眼睫毛结构特征的基础上,对虹膜外圆内的眼睫毛投影端点进行标识,用一个扇形区域来表示眼睫毛遮挡区域,在虹膜外圆中除去该区域与瞳孔,余下则为虹膜有效区域。实验结果表明,该算法所确定的眼睫毛遮挡区域能包含虹膜外边缘内部所有眼睫毛像素,可以提取“纯净”的虹膜有效区域。     

基于医学图像标准的最大深度投影算法

结合医学图像标准(DICOM)从最大深度投影(MIP)算法的基本原理、局限性和可能的改进方法等对现有的MIP技术进行评述，并从实际应用出发对MIP算法进一步的研究方向提出看法。     

基于最大信息系数的ReliefF和支持向量机交互的自动特征选择算法

为解决特征选择ReliefF算法在利用欧氏距离选取近邻样本过程中,算法稳定性差以及选取的特征子集分类准确率低的问题,提出了一种利用最大信息系数（MIC）作为近邻样本选择标准的MICReliefF算法;同时,以支持向量机（SVM）模型的分类准确率作为评价指标,并多次寻优,以自动确定其最优特征子集,从而实现MICReliefF算法与分类模型的交互优化,即MICReliefF-SVM自动特征选择算法。在多个UCI公开数据集上对MICReliefF-SVM算法的性能进行了验证。实验结果表明,MICReliefF-SVM自动特征选择算法不仅可以筛除更多的冗余特征,而且可以选择出具有良好稳定性和泛化能力的特征子集。与随机森林（RF）、最大相关最小冗余（mRMR）、相关性特征选择（CFS）等经典的特征选择算法相比,MICReliefF-SVM算法具有更高的分类准确率。     

基于投影特征与结构特征的表格图像识别

通过分析表格的框线特征与结构特征,提出一种基于投影特征与结构特征的表格文本图像识别算法。该方法通过投影计算提取表格的框线特征,通过击中或击不中变换提取表格的结构特征,根据所提特征重要性的不同,设定分类判决阈值。实验结果表明,该方法能准确高效地区分表格文本图像与非表格文本图像,具有很强的实用性。     

基于高斯拉普拉斯的层次剥离体绘制

由于仅修改传递函数很难解决组织间的遮挡问题,尤其是同种组织间的遮挡问题。采用边缘检测的原理确定不同组织间的分层点,并针对基于梯度的层次剥离体绘制难于选择合适的梯度阈值的缺点,提出通过判断图像二阶导数过零点的方法,确定不同组织的分层点。同时,为了达到实时效果,通过图形处理器对算法加速,实现实时绘制的效果。实验结果表明,该算法能够自动地并实时地实现体绘制的分层显示,显示结果较清晰。     

Stable adaptive algorithm for Six Degrees-of-Freedom haptic rendering in a dynamic environment

Recently, physically-based simulations with haptics interaction attracted many researchers. In this paper, we propose an adaptive Six Degrees-of-Freedom (6-DOF) haptic rendering algorithm based on virtual coupling, which can automatically adjust virtual coupling parameters according to mass values of the simulated virtual tools. The algorithm can overcome the virtual tool displacement problem caused by the large mass values of the virtual tool and can provide stable force/torque display. The force/torque magnitude is saturated to the maximum force/torque values of the haptic device automatically. The implemented algorithm is tested on the simple and complex standard benchmarks. The experimental results confirm that the proposed adaptive 6-DOF haptic rendering algorithm displays good stability and accuracy for haptic rendering of dynamic virtual objects with mass values.     

基于CUDA 的体数据可视化工具

GPU的可编程性和并行计算能力的飞速发展为可视化提供了新的解决途径。基于支持CUDA的GPU,利用光线投射,实现了一个可以对体数据进行交互式可视化的工具,包括阻光度融合、等值面绘制、MIP绘制以及X光线投影等多种绘制效果,并加入了Phong光照模型以提高阻光度融合和等值面绘制的图像质量。实验表明,该工具较好的利用了GPU的并行计算能力,能够绘制出较高质量的图像,并具有良好的可交互性和可扩展性。     

Occluder Shadows for Fast Walkthroughs of Urban Environments

This paper describes a new algorithm that employs image-based rendering for fast occlusion culling in complex urban environments. It exploits graphics hardware to render and automatically combine a relatively large set of occluders. The algorithm is fast to calculate and therefore also useful for scenes of moderate complexity and walkthroughs with over 20 frames per second. Occlusion is calculated dynamically and does not rely on any visibility precalculation or occluder preselection. Speed-ups of one order of magnitude can be obtained.     

Projected slabs: approximation of perspective projection and error analysis

Virtual endoscopy is a promising medical application for volume‐rendering techniques where perspective projection is mandatory. Most of the acceleration techniques for direct volume rendering use parallel projection. This paper presents an algorithm to approximate perspective volume rendering using parallel projected slabs. The introduced error due to the approximation is investigated. An analytical study of the maximum and average error is made. This method is applied to VolumePro 500. Based on the error analysis, the basic algorithm is improved. This improvement increases the frame rate, keeping the global maximum error bounded. The usability of the algorithm is shown through the virtual endoscopic investigation of various types of medical data sets. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于层次细节模型的遮挡裁剪算法

遮挡裁剪和应用层次细节模型是两种有效的三维复杂场景渲染加速算法，为了快速地进行三维复杂场景的渲染，提出了一种结合层次细节模型与遮挡裁剪技术的算法框架，该算法首先在预处理阶段，将场景划分成不同空间层次结构；然后在运行时刻，对较高的空间层次，可应用遮挡裁剪技术判别场景的可见性，并裁剪掉不可见场景部分，而在局部的较低层次上，则应用网格简化方法来选择适当的模型层次细节，实验结果显示，该算法取得了较好的加速性能。     

基于有效裁剪被遮挡单元的非规则数据场体绘制算法

提出了一种被遮挡单元的裁剪算法,以加速非规则数据场的体绘制过程。在基于一组平行切割平面的体绘制方法上,新算法通过对图像不透明度缓冲区中的值进行求平均操作,并将所计算的结果存储在一个与不透明度缓冲区间同样大小的平均不透明度缓冲区中,使得只需根据每一数据单元重心投影点在平均不透明度缓冲区中的值,就可得到此数据单元的可见性,从而有效裁剪掉被遮挡单元,降低需处理的数据量,加速体绘制过程。     

基于GPU的烟雾数据体面混合绘制技术研究

研究烟雾等大规模体数据在虚拟场景中实时可视化的技术是一种新的体面混合绘制技术,在灾害现象仿真中有着重要的应用。在处理体面混合绘制时,已有的绘制算法难以实时地处理体数据的遮挡和裁剪,并在内窥绘制中出现片元空洞。针对以上问题,提出一种基于GPU的体面混合绘制算法,将体数据视为参与介质,同时将面绘制的结果作为体绘制的积分域约束条件,从而把面绘制中的裁减算法推广到体数据的绘制中,实现了体面混合绘制的无缝融合。仿真结果表明算法能够实时地绘制虚拟场景中的大规模体数据,并且能够处理复杂的内窥效果。     

青铜器纹饰特征增强及自动提取

目的 青铜器是我国的文化瑰宝,然而出土青铜器大多破损、变形,需要修复以进行保护。随着3维激光扫描技术及数字几何处理研究的发展,文物数字化修复技术得到了广泛的重视。在青铜器修复过程中需要将相邻碎片的纹饰对准,以保证纹饰的连续性,从而保证修复质量。因此,青铜器纹饰特征的有效提取是青铜器修复过程中的一项重要工作,鉴于青铜器纹饰特征一般具有比较明显的尖锐边,本文提出并实现了一种青铜器尖锐特征增强及自动提取算法。方法 首先,为了减少网格均匀度对特征提取的不利影响,提出一种加权法向距离;其次,为了增强尖锐特征提取效果,提出一种逆双边滤波算法,并利用该算法获得反锐化掩膜,增强法向距离间的差异性,使得大的更大,小的更小;最后,采用Otsu算法自动确定分割阈值,依据该阈值把网格顶点分为特征点集和非特征点集,实现青铜器纹饰特征的提取。结果 对实际3维激光扫描获得的青铜器模型,分别采用本文算法和Tran等人提出的尖锐特征自动提取算法进行了纹饰特征提取,包括采用两种算法进行了纹饰特征增强前后纹饰特征提取实验,本文使用的3个模型点数在6 000至80万之间,这些模型都可以在1 s到10 s之间得到最终的提取结果,具有较高的效率。同时,本文算法可以更为准确地提取尖锐特征点,且得到的特征点更为连续,有利于进一步的处理。结论 采用本文提出的青铜器纹饰提取算法,能够自动、高效地提取青铜器纹饰特征。     

一种复杂场景遮挡剔除的优化算法

采用GPU的遮挡查询功能提出了一种复杂场景的层次遮挡剔除算法,通过交替进行遮挡查询和可见节点的绘制,有效地减少了由于遮挡查询延迟造成的空闲等待时间.为了减少场景中不必要的遮挡测试,将遮挡查询问题描述为最优化决策问题,通过对每一帧遮挡查询的选择进行优化,能够使整个场景绘制的效率近似达到最优.实验结果表明,对于不同复杂度的场景,该算法可以明显地提高场景的绘制速度.