基于真实场景图像下的卷积神经网络去噪算法

为了有效地去除实际图像中的噪声,提出了一种基于真实场景图像下卷积神经网络去噪算法,通过构建新的无噪图像数据集,输入至卷积神经网络中进行训练,并结合模拟退火算法提高训练率,建立去噪网络模型,实现真实场景图像去噪.实验结果表明:含噪的灰度图像与相机拍摄图像均取得明显的平滑效果,算法信号-噪音功率比(PSNR)值较高,图像边缘和细节也得到了较好的保留.     

基于图像的绘制技术研究与发展

1 引言目前,虚拟环境技术研究和应用越来越受到广泛的关注,其涉及的领域从娱乐、军事、医疗到建筑、工业、远程教育、艺术等方方面面。无论什么应用,其中一个最关键的问题就是场景的表达和实时绘制。传统的场景模型表达的方法是基于3D几何建模;实时绘制则主要是通过实时消隐、简化场景结构和基于图像的     

具有重复场景元素的复杂自然图像颜色编辑

提出了一种针对具有重复场景元素的复杂自然图像的颜色编辑方法,在提供极少量用户交互的情况下,该方法能够快速、准确地对复杂自然图像进行颜色编辑。首先在图像中进行简单的颜色线条标记,并且使用SLIC(simple linear iterative clustering)超像素分割快速地生成图像子块区域;然后结合纹理特征和颜色特征,定义鲁棒的外观相似性距离度量,以能够捕获图像中所有的重复场景元素;最后在颜色传递过程中采用基于局部特征相似的颜色分配和基于全局的颜色传递方法进行重着色编辑处理。实验结果表明,该方法不仅极大地提高了颜色编辑的时间效率,而且在颜色编辑结果中保证了颜色传递的一致性和连续性,从而能够获得高质量的颜色编辑结果。     

基于CT图像反求技术的实体几何造型

针对CAD造型系统中实体模型的特点 ,将由CT图像反求得到的三维表面模型转换为具有边界模型 (B -rep)的三维实体模型。在重建出的拟合曲面三角片序列的基础上 ,采用半边结构来表达重建的表面模型 ,并将该过程作为本研究所开发的特征造型原型系统 3D -Modeler2 .0中的一种造型手段。同时应用布尔运算解决分叉物体中马鞍点的位置难以确定的问题 ,使得分叉处的表面过渡自然 ,提高重建表面的质量。     

场景语义树图像标注方法

自动图像标注是一项具有挑战性的工作,它对于图像分析理解和图像检索都有着重要的意义.在自动图像标注领域,通过对已标注图像集的学习,建立语义概念空间与视觉特征空间之间的关系模型,并用这个模型对未标注的图像集进行标注.由于低高级语义之间错综复杂的对应关系,使目前自动图像标注的精度仍然较低.而在场景约束条件下可以简化标注与视觉特征之间的映射关系,提高自动标注的可靠性.因此提出一种基于场景语义树的图像标注方法.首先对用于学习的标注图像进行自动的语义场景聚类,对每个场景语义类别生成视觉场景空间,然后对每个场景空间建立相应的语义树.对待标注图像,确定其语义类别后,通过相应的场景语义树,获得图像的最终标注.在Corel5K图像集上,获得了优于TM(translation model)、CMRM(cross media relevance model)、CRM(continous-space relevance model)、PLSA-GMM(概率潜在语义分析-高期混合模型)等模型的标注结果.     

真实有雾场景下的目标检测

在有雾场景中实现对目标精确检测,是视频监控、智慧城市、无人驾驶等多个实际应用中一个重要的研究内容.为促进真实有雾场景下的目标检测研究,探讨了2个问题:有雾场景目标检测数据集的构建以及真实有雾场景下目标检测的解决方案.首先,设计了一种系统化的、具有真实感的有雾图像合成方法,并建立了合成有雾场景的目标检测数据集.同时,探讨...     

基于图像类推的场景编辑

在Hertzmann的图像类推算法的基础上,使用块拼贴的纹理合成算法来实现其中的点匹配算法、提出了一个有效的场景编辑算法．为了使合成效果更加自然,本文通过加入一个边界宽度来改进efros提出的动态规划算法以及借鉴纹理传输的思想,使得目标图的边界缝合更加自然,实验表明结果令人满意．     

基于图像序列的虚拟场景重建和漫游

基于图像的建模和绘制方法与基于传统的几何绘制方法相比有很多优点,但是在场景几何参数未知的情况下,要实现单幅图片和图像序列的漫游,难度很大.TIP（tour into a picture）技术使得在一幅图像中漫游成为可能.为了实现场景几何参数未知情况下的场景漫游,在对TIP技术进行扩展的基础上,提出了一种能够在未知视点路径的图像序列中实现场景漫游的方法.这种算法在相机未定标的情况下,不仅解决了图像序列建模和场景漫游过程中前后图像场景不能平滑过渡的问题,并且扩大了TIP中视线方向变化的动态范围,从而在保证图像质量的情况下,实现了由图像序列到场景的无限制漫游.实际图像序列的实验结果表明,该算法是有效的,具有实际应用价值.     

基于图像绘制的非照相真实感场景绘制技术研究

本文对虚拟环境中非照相真实感场景绘制技术进行了分析，通过基于图像绘制解决了在柱面全景图场景绘制过程中未解决的交互性及帧与帧之间连贯性的要求。利用簇集图画和分片图画实现了纹理映射中图画尺寸控诉，同时对场景绘制中纹理内存管理提出了解决方案。     

基于图像精确过分割的虚拟现实场景构建

在分析了以往所采用的改进图像过分割方法的基础上,提出了一种新的虚拟场景构建算法.利用单场景建模,把图像分割成超像素,接着为超像素增加类别标志从而形成集群,然后由集群确定几何类别,最后剪切和折叠不同标志的图像,输出三维场景.该算法利用VMRL对一张图片进行建模,在虚拟漫游系统中无需用户直接参与,可以高效地构建虚拟现实场景.     

基于图像建模技术研究综述与展望

基于图像建模技术是计算机图形学和计算机视觉领域共同关心的重要问题．文中侧重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述,介绍了近年来提出的典型的基于图像建模方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理并加以分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议。     

基于图像的城市场景垃圾自动检测

基于城市场景照片快速准确地自动检测垃圾在“智慧城管”等应用中具有重要的研究价值。城市垃圾在颜色纹理、几何形态上具有极大的多样性,甚至部分垃圾的认定具有一定的主观性,这给垃圾自动检测带来很大的挑战。文章提出了一种基于高速区域卷积神经网络的垃圾检测方法,通过使用数据融合、数据扩充、迁移学习等方法解决训练样本不足的问题,实现了城市场景图片中垃圾的自动、快速、准确检测。文章最后基于深圳市道路垃圾照片构建了一个包含多种形态类型垃圾的垃圾图片数据库,在该库中垃圾检测准确度高达89.07%。     

Editing Compressed High-resolution Voxel Scenes with Attributes

Sparse Voxel Directed Acyclic Graphs (SVDAGs) are an efficient solution for storing high-resolution voxel geometry. Recently, algorithms for the interactive modification of SVDAGs have been proposed that maintain the compressed geometric representation. Nevertheless, voxel attributes, such as colours, require an uncompressed storage, which can result in high memory usage over the course of the application. The reason is the high cost of existing attribute-compression schemes which remain unfit for interactive applications. In this paper, we introduce two attribute compression methods (lossless and lossy), which enable the interactive editing of compressed high-resolution voxel scenes including attributes.     

基于图像的实时漫游

提出了一个点和多边形模型混合的场景表达方式,从而实现了对复杂场景的视点不受限制的实时漫游.它从多幅带深度的参考图像出发,在预处理阶段区别对待场景中平面物体和曲面物体在参考图像中的对应像素.对于在参考图像所占区域较大的空间平面,用传统的多边形模型方式对其进行表达,试图恢复出其平面方程,然后通过采样密度比较和重采样过程,将该空间平面在所有参考图像中的出现合并成一个均匀采样的纹理图像;而对于空间曲面或在参考图像中所占面积较小的平面,使用点的形式对其进行表达,通过采样密度的比较去掉冗余的点,将保留下来的点按其空间位置进行聚类.同时,对于场景中那些不被所有参考图像所拍摄到而在漫游过程中可能形成空洞的部分,提出一个空洞预填补技术,在预处理阶段即对这类空洞进行填补,从而大大减少了漫游阶段出现空洞的几率.在漫游阶段则使用纹理映射和点Warping的方式进行绘制,以充分利用图形硬件的加速功能.     

基于图像的建模和绘制技术综述

对基于图像的建模和绘制(IBMR)技术进行综述性介绍，着重阐述IBMR研究的最新进展．文中扼要地回顾了一些基本的IBMR方法，并对这些方法的优点和局限性进行分析比较．最后我们简单介绍IBMR的一些最新研究趋势和可能的应用前景．     

Image-Based Modeling by Joint Segmentation

The paper first traces the image-based modeling back to feature tracking and factorization that have been developed in the group led by Kanade since the eighties. Both feature tracking and factorization have inspired and motivated many important algorithms in structure from motion, 3D reconstruction and modeling. We then revisit the recent quasi-dense approach to structure from motion. The key advantage of the quasi-dense approach is that it not only delivers the structure from motion in a robust manner for practical modeling purposes, but also it provides a cloud of sufficiently dense 3D points that allows the objects to be explicitly modeled. To structure the available 3D points and registered 2D image information, we argue that a joint segmentation of both 3D and 2D is the fundamental stage for the subsequent modeling. We finally propose a probabilistic framework for the joint segmentation. The optimal solution to such a joint segmentation is still generally intractable, but approximate solutions are developed in this paper. These methods are implemented and validated on real data set.     

Multiview Visibility Estimation for Image-Based Modeling

In this paper, we investigate the problem of determining regions in 3D scene visible to some given viewpoints when obstacles are present in the scene. We assume that the obstacles are composed of some opaque objects with closed surfaces. The problem is formulated in an implicit framework where the obstacles are represented by a level set function. The visible and invisible regions of the given viewpoints are determined through an efficient implicit ray tracing technique. As an extension of our approach, we apply the multiview visibility estimation to an image-based modeling technique. The unknown scene geometry and multiview visibility information are incorporated into a variational energy functional. By minimizing the energy functional, the true scene geometry as well as the accurate visibility information of the multiple views can be recovered from a number of scene images. This makes it feasible to handle the visibility problem of multiple views by our approach when the true scene geometry is unknown.     

基于图像的建模和绘制技术综述

对基于图像的建模和绘制（IBMR）技术进行综述性介绍，重点阐述了IBMR研究的最新进展，扼要地介绍和讨论了一些具有代表性的IBMR方法，并对各种方法进行分析比较；最后介绍IBMR的最新研究动态和某些应用前景。     

Carved Visual Hulls for Image-Based Modeling

This article presents a novel method for acquiring high-quality solid models of complex 3D shapes from multiple calibrated photographs. After the purely geometric constraints associated with the silhouettes found in each image have been used to construct a coarse surface approximation in the form of a visual hull, photoconsistency constraints are enforced in three consecutive steps: (1) the rims where the surface grazes the visual hull are first identified through dynamic programming; (2) with the rims now fixed, the visual hull is carved using graph cuts to globally optimize the photoconsistency of the surface and recover its main features; (3) an iterative (local) refinement step is finally used to recover fine surface details. The proposed approach has been implemented, and experiments with seven real data sets are presented, along with qualitative and quantitative comparisons with several state-of-the-art image-based-modeling algorithms.