多参数加权的无缝纹理映射算法

目的 针对基于图像3维重建中纹理映射存在缝隙的问题,提出一种多参数加权的无缝纹理映射算法。方法 算法根据图像的标定信息对三角格网进行聚类分割,将重建模型聚类成不同参考图像的网格贴片,并对贴片排序生成纹理图像,加权融合重建顶点的法线角度、图像视点、模型深度等信息生成纹理贴片像素,最后采用多分辨率分解融合技术消除纹理贴片缝隙,实现无缝的纹理映射。结果 对不同的测试数据进行了验证,本文算法在保持一定清晰度的前提下消除了纹理的缝隙,即使对于构网误差较大的区域也能得到较为满意的结果,同时本文算法支持大数据的3维纹理映射。结论 提出了一种无缝的纹理映射算法,算法通过构造一个平滑的加权方程融合多源信息消除纹理的接缝,实验结果表明了本文算法的有效性及实用性,得到了高保真的无缝纹理映射效果,可应用到城市级别的大场景3维重建领域。     

结合特征适配与拉普拉斯形变的3维人脸重建

目的 数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。     

反正切色调分化模型的铅笔画绘制

目的 在现阶段采用计算机模拟绘制真实铅笔画往往不能够逼近真实效果,主要原因之一是没有考虑到真实铅笔画中的色调较灰度图像有着更明显的暗灰亮层次变化的特性,基于这一问题提出一种新的铅笔画自动生成算法。方法 一方面在外轮廓提取中采取了LAB空间色差图与纹理图结合的方法,取代了传统基于梯度图的方法;另一方面保留了纹理色调连续变化的特点,且为了体现色调的分层效果提出了反正切色调分化模型,其核心思想是基于图像暗灰亮图层的像素比例来自适应地调整像素灰度值以达到色调分层的目的。结果 本文算法能够避开噪点的影响更好地展示细节,同时解决了直接分层结果中色调变化突然的缺陷,实现了亮度分层与色调连续变化的结合。结论 新算法在最终效果上较其他算法的优势体现在两方面,一是轮廓线的连续性更好,对比度更强,其次是纹理的效果能够同时兼顾连续性和分层,这是其他算法做不到的,本文算法适用于所有不同分辨率的彩色或灰度图像,且分辨率越高效果越好。     

结合纹理梯度抑制与L0梯度最小化的纹理滤波

目的 纹理滤波是计算机视觉领域的一个基础应用工具,其目标是抑制图像中不必要的纹理细节和保持图像的主要结构。目前已有的纹理滤波方法多存在强梯度纹理无法被抑制或结构丢失的问题,为此提出一种结合纹理梯度抑制与L₀梯度最小化的纹理滤波算法。方法 首先,提出一种能够区分结构/纹理像素的方向性区间梯度算子,其中采取了局部对比度拉伸和尺度自适应策略,提升了弱梯度结构像素的识别能力。随后,利用区间梯度幅值对原始图像梯度进行抑制,并用抑制后的图像梯度进行图像重建,获得纹理像素梯度小于结构像素梯度的纹理抑制图像。最后,考虑到纹理梯度抑制时会对结构像素的梯度产生一定的衰减作用,本文采用具有梯度提升作用的L₀梯度最小化方法对纹理抑制图像进行滤波,得到纹理抑制结构保持的纹理滤波图像。结果 通过测试马赛克和自然风景等不同类型的图片,并与L₀梯度最小化、滚动引导图像滤波、相对总变分、共现滤波等方法相比较,本文算法能够在抑制强梯度纹理的情况下对图像的主要结构得以保持,并且具有良好的普适性和鲁棒性。同时本文将纹理滤波应用于图像的边缘检测和细节增强,取得了不错的效果提升。结论 本文算法在兼顾强梯度纹理的抑制和结构的保持方面已超越已有的方法,对于图像的目标识别、图像融合、边缘检测等易受强梯度纹理干扰的技术领域,具有较大的应用潜力。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

双边滤波的改进高光去除

目的 由于非均匀光照条件下,物体表面通常出现块状的强反射区域,传统的去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘的丢失。针对这些缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光方法。方法 首先通过双色反射模型变换得到镜面反射分量与最大漫反射色度之间的转换关系,然后利用阈值将图像的像素点分为两类,将仅含漫反射分量的像素点与含有镜面反射分量的像素点分离开来,对两类像素点的最大漫反射色度分别做估计,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大色度图作为双边滤波的引导图保边去噪,进而达到去除镜面反射分量的目的。结果 以经典的高光图像作为处理对象,对含有镜面反射和仅含漫反射的像素点分别做最大漫反射色度估计,再以该估计图作为双边滤波的引导图,不仅能去除镜面反射分量还能有效的保留图像的边缘信息,最大程度的还原图像细节颜色,并且解决了原始算法处理结果中R、G、B三通道相似的像素点所出现的颜色退化问题。用改进的双边滤波去高光算法对50幅含高光的图像做处理,并将该算法与Yang方法和Shen方法分别作对比,结果图的峰值信噪比（PSNR）也分别平均提高4.17%和8.40%,所提算法的处理效果更符合人眼视觉,图像质量更好。结论 实验结果表明针对含镜面反射的图像,本文方法能够更有效去除图像的多区域局部高光,完成对图像的复原,可为室内外光照不匀情况下所采集图像的复原提供有效理论基础。     

具有纹理感知能力的超像素分割方法

目的 超像素分割是计算机视觉领域常用的一项预处理技术,目标是将相邻像素聚集成为具有一定语义的子区域,能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,但是对包含强梯度纹理的图像分割效果不佳,为此提出一种具有纹理感知能力的超像素分割方法。方法 提出一种能够区分强梯度噪声和纹理像素的颜色距离,其中利用带方向的1/4圆形窗口均值滤波后的颜色信息,提升包含强梯度噪声和纹理图像的超像素分割性能。利用区间梯度幅值与Sobel梯度幅值相乘得到混合梯度幅值,具有纹理抑制、结构保持以及边缘线条细的优点,能够提升超像素的贴合边缘性能,增强超像素形状规则程度。最后,利用混合梯度的幅值计算具有结构回避能力的综合聚类距离,进一步防止超像素跨越物体的边界,增强超像素的贴边性能。结果 在BSDS500（Berkeley segmentation dataset 500）图像数据集和强纹理马赛克图像等不同类型图像上的测试结果显示,与目前主流的超像素分割方法相比,本文算法在UE （undersegmentation error）、ASA （achievable segmentation accuracy）和CM （compactness measure）等性能指标上分别提高了1.5%、0.2%和4.3%。从视觉效果上看,能够在排除纹理干扰的情况下生成结构边缘贴合程度更好的形状规则超像素。结论 本文算法在包含强梯度纹理图像上的超像素分割性能优于对比方法,在目标识别、目标追踪和显著性检测等易受强梯度干扰的技术领域具有较大应用潜力。     

纹理边缘引导的深度图像超分辨率重建

目的 深度图像作为一种普遍的3维场景信息表达方式在立体视觉领域有着广泛的应用。Kinect深度相机能够实时获取场景的深度图像,但由于内部硬件的限制和外界因素的干扰,获取的深度图像存在分辨率低、边缘不准确的问题,无法满足实际应用的需要。为此提出了一种基于彩色图像边缘引导的Kinect深度图像超分辨率重建算法。方法 首先对深度图像进行初始化上采样,并提取初始化深度图像的边缘;进一步利用高分辨率彩色图像和深度图像的相似性,采用基于结构化学习的边缘检测方法提取深度图的正确边缘;最后找出初始化深度图的错误边缘和深度图正确边缘之间的不可靠区域,采用边缘对齐的策略对不可靠区域进行插值填充。结果 在NYU2数据集上进行实验,与8种最新的深度图像超分辨率重建算法作比较,用重建之后的深度图像和3维重建的点云效果进行验证。实验结果表明本文算法在提高深度图像的分辨率的同时,能有效修正上采样后深度图像的边缘,使深度边缘与纹理边缘对齐,也能抑制上采样算法带来的边缘模糊现象;3维点云效果显示,本文算法能准确区分场景中的前景和背景,应用于3维重建等应用能取得较其他算法更好的效果。结论 本文算法普遍适用于Kinect深度图像的超分辨率重建问题,该算法结合同场景彩色图像与深度图像的相似性,利用纹理边缘引导深度图像的超分辨率重建,可以得到较好的重建结果。     

结合支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率算法

目的 基于学习的单幅图像超分辨率算法是借助实例训练库由一幅低分辨率图像产生高分辨率图像。提出一种基于图像块自相似性和对非线性映射拟合较好的支持向量回归模型的单幅超分辨率方法,该方法不需使用外部图像训练库。方法 首先根据输入的低分辨率图像建立图像金字塔及包含低/高分辨率图像块对的集合;然后在低/高分辨率图像块对的集合中寻找与输入低分辨率图像块的相似块,利用支持向量回归模型学习这些低分辨率相似块和其对应的高分辨率图像块的中心像素之间的映射关系,进而得到未知高分辨率图像块的中心像素。结果 为了验证本文设计算法的有效性,选取结构和纹理不同的7幅彩色高分辨率图像,对其进行高斯模糊的2倍下采样后所得的低分辨率图像进行超分辨率重构,与双三次插值、基于稀疏表示及基于支持向量回归这3个超分辨率方法重建的高分辨率图像进行比较,峰值信噪比平均依次提升了2.37 dB、0.70 dB和0.57 dB。结论 实验结果表明,本文设计的算法能够很好地实现图像的超分辨率重构,特别是对纹理结构相似度高的图像具有更好的重构效果。     

基于稀疏编码的动态纹理识别

目的 线性动态系统有效地捕捉了动态纹理在时间和空间的转移信息。然而,线性动态系统属于非欧氏空间模型,无法直接应用传统的稀疏编码进行分类识别,为此提出一种基于稀疏编码线性动态系统的求解方法并应用于动态纹理识别。方法 基于约束凸优化公式,将稀疏编码和控制论中相似性变换结合,优化学习模型参数,解决应用稀疏编码进行分类识别的问题,实现有效的动态纹理识别。结果 在公开的动态纹理图像数据库UCLA上进行实验并与其他方法进行比较,实验结果表明,本文方法具有更好的性能,识别率可达97%,且对遮挡具有更好的鲁棒性。结论 本文方法对动态纹理及遮挡情况具有更好的识别率。     

结构识别引导下的纹理抑制图像平滑

目的 针对目前已有的纹理平滑方法难以在抑制强梯度和尺度变化纹理的同时保持完整结构的问题,提出一种结构识别引导下的纹理抑制图像平滑算法。方法 首先,结构与纹理的根本区别在于重复模式,结构应该是稀疏的,而纹理应该是一个有重复模式的区域,因此,通过对结构/纹理的多尺度分析,提取了对于结构/纹理具有辨别力的多尺度内变差特征;然后,借助支持向量机,对提取的特征样本点训练出一个结构/纹理分类器;就分类结果中存在的结构较粗、毛刺等问题,进一步对分类结果进行细化和剔除毛刺与孤立点的后处理操作,以获得最终的更为精细的结构识别结果;最后,提出结构引导下的自适应双边图像滤波算法,达到既能抑制强梯度和尺度变化的纹理又能保持结构完整性的图像平滑效果。结果 本文提出的多尺度内变差特征在支持向量机训练中达到了96.12%的正确率,结构引导下的图像滤波能够在保持结构的同时,有效地抑制强梯度和尺度变化的纹理细节。结论 本文算法在兼顾结构的保持和强梯度以及尺度变化纹理的抑制方面超越了已有的方法,对于结构提取、细节增强、图像分割、色调映射、图像融合和目标识别等众多技术领域的发展将具有较强的促进作用,体现了潜在的实际应用价值。     

单幅人脸图像的全景纹理图生成方法

目的针对从单幅人脸图像中恢复面部纹理图时获得的信息不完整、纹理细节不够真实等问题,提出一种基于生成对抗网络的人脸全景纹理图生成方法。方法将2维人脸图像与3维人脸模型之间的特征关系转换为编码器中的条件参数,从图像数据与人脸条件参数的多元高斯分布中得到隐层数据的概率分布,用于在生成器中学习人物的头面部纹理特征。在新创建的人脸纹理图数据集上训练一个全景纹理图生成模型,利用不同属性的鉴别器对输出结果进行评估反馈,提升生成纹理图的完整性和真实性。结果实验与当前最新方法进行了比较,在Celeb A-HQ和LFW(labled faces in the wild)数据集中随机选取单幅正面人脸测试图像,经生成结果的可视化对比及3维映射显示效果对比,纹理图的完整度和显示效果均优于其他方法。通过全局和面部区域的像素量化指标进行数据比较,相比于UVGAN,全局峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和全局结构相似性(structural similarity index,SSIM)分别提高了7.9 d B和0.088,局部PSNR和局部SSIM分别提高了2.8 d B和0...     

面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型

目的 传统图像处理的纹理滤波方法难以区分梯度较强的纹理与物体的结构,而深度学习方法使用的训练集生成方式不够合理,且模型表示方式比较粗糙,为此本文设计了一种面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型,并生成了含有标签的新的纹理滤波数据集。方法 在现有结构图像中逐连通区域填充多种纹理图,生成有利于模型训练的纹理滤波数据集。设计了方向性滤波尺度预测模型,该模型包含尺度感知子网络和图像平滑子网络。前者预测得到的滤波尺度图不但体现了该像素与周围像素是否为同一纹理,而且还隐含了该像素是否为结构像素的信息。后者以滤波尺度图和原图的堆叠作为输入,凭借少量的卷积层快速得出纹理滤波的结果。结果 在本文的纹理滤波数据集上与7个算法进行比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)与结构相似度(structural similarity, SSIM)分别高于第2名2.79 dB、0.0133,均方误差(mean squared error, MSE)低于第2名6.863 8,运算速度快于第2名0.002 s。在其他数据集上的实验对比也显示出本文算法更好地保持结构与平滑纹理。通过...     

结合纹理结构的分数阶TV模型的图像修复

目的 TV（total variation）模型在图像修复时易导致图像中具有弱导数性质的纹理和边缘细节等信息变得模糊,为了克服该缺陷,分数阶微分被引入到TV模型中,但传统的分数阶TV模型对弱边缘和弱纹理等细节信息的保持仍不够理想,并且没有充分利用图像已知区域的先验信息,修复精度仍有待提高。方法 针对该问题,提出结合纹理结构信息和分数阶TV模型的图像修复算法。改进的模型在分数阶TV模型求解时,在梯度计算过程中增加了一个极小值,克服了正则项和数据项在零点处的不可微,从而增加了模型的稳定性。再则改进的模型根据图像已知区域的先验信息确定待修复区域的纹理方向,从而更好地保持了图像中的纹理细节和弱边缘信息。结果 将本文算法与3种修复效果较好的算法进行对比,采用客观评价指标：均方差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和差值图像进行评价,实验结果表明本文算法在不同的纹理图像修复中均取得较好的效果,如对标准图像库中的Barbara和Lena图像以及岩石图像进行修复后,与原始TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高5.94%、8.07%和3.85%,灰度均方差分别降低48.66%、65.89%和35%;与分数阶TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高4.17%、8.59%和1.81%,灰度均方差分别降低37.90%、68.00%和18.68%。结论 提出的模型相对于原始的TV模型和分数阶TV模型,均能有效地提高图像修复的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的图像修复,该模型是TV模型的重要延伸和推广。     

纹理映射中的平面校正技术研究

为了快速实时地进行由平面组成的结构景物的3D建模问题,文中介绍了一种在进行图像3D重构时纹理映射中的平面校正方法。介绍了三角形模型在图像处理、图形绘制、虚拟现实等技术中的重要作用。从射影几何的角度出发,给出了从两幅视图进行景物三维重构的分层重构方法。在已知欧氏重构即摄像机内参数的基础上,介绍一种基于标定的平面射影失真矫正方法。通过此方法,将矫正过的纹理映射到欧式点重构结构中,得到景物的3D模型。经实验验证,这种方法在处理由平面组成的景物的3D重构中是实时有效的。     

自适应尺度的双边纹理滤波方法

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先,通过对局部区域进行统计分析,从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长,对于均匀的纹理区域,选取较大的矩形片边长,对于邻近特征边的区域选取较小边长;其次,利用自适应的矩形片边长计算引导图像;最后,对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明,所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。     

运用层次纹理映射的基于图像绘制算法

提出一种基于图像绘制(image-basedrendering,简称IBR)的算法,以发挥图形卡的纹理映射功能,并能表现物体表面的三维凹凸细节.首先将深度图像的像素按其相关深度分为多层纹理图像,然后利用纹理映射的硬件支持,将这些层次纹理图像依次投影到与视点相关的成像面上,以得到所需目标图像.为了避免目标图像上出现空洞,在生成时,将纹素在深度层次上进行扩展.由于层次纹理图像需要较大的存储空间,并且在装入纹理缓冲时要花费大量时间,为此还提出一种基于压缩层次纹理图像的目标图像生成算法.实验表明新算法是有效的,尤其适于处理与整个物体大小相比深度层次不太多的三维景物,如有表面凹凸纹理(浮雕、门窗等)的建筑物表面等.     

增强型IBFV 2维矢量场可视化算法

提出一种基于质点平流的增强型IBFV可视化算法,可显著增加IBFV算法生成图像的对比度。首先通过质点平流获得一系列的矢量纹理;然后将这些矢量纹理作为IBFV算法中的背景图像,代替原来的噪声纹理与帧缓存中的纹理进行图像混合生成新图。通过这种方式不仅可以准确反映流场的动态变化,而且增强了矢量线间的对比,同时还可以获得较高的绘制速度。     

结合分水岭的纹理梯度各向异性图像分割

目的 目前,许多图像分割算法对含有丰富纹理信息的图像的分割效果并不理想,尤其是在不同纹理的边缘信息的保持方面。为了解决这一问题,提出一种基于连续纹理梯度信息的各向异性图像分割算法。方法 在分水岭算法的基础上,引入纹理梯度各向异性算法,能够在避免纹理信息影响分割效果的前提下,最大限度地保证纹理边缘信息的完整。针对纹理特征数据敏感的特性,本文将离散的图像高度信息映射到连续的纹理梯度空间,能够有效减少由细小差异造成的过分割现象。结果 本文方法在BSD500 Dataset和Stanford Background Dataset中选择了大量的纹理信息丰富的图片与最新的分割算法进行了实验与对比。本文方法在分割效果（降低过分割现象）、保持边缘信息和分割准确率等方面均获得明显改进,并在图像分割的平均准确率方面与最新算法进行比较发现,本文算法的平均分割准确率达到90.9%,明显超过了其他最新算法,验证了本文方法的有效性。结论 本文提出的基于分水岭的纹理梯度各向异性算法对纹理图像的分割具有保边和准确的特点,采用连续梯度空间的方法能够有效地减少传统分水岭算法的过分割现象。本文方法主要适用于纹理信息丰富（自然纹理和人工纹理）的图片。