视觉传达技术的复杂光照三维图像虚拟重建研究

复杂光照三维图像受到外界影响的干扰,易呈现模糊,视觉效果差等不足.为了获得理想的复杂光照三维图像虚拟重建结果,提出了基于视觉传达技术的复杂光照三维图像虚拟重建方法.首先对当前光照三维图像虚拟重建现状进行分析,指出各种三维图像虚拟重建的不足,然后采用视觉传达技术对复杂光照三维图像进行预处理,适应光照的变化,并通过虚拟现实...     

基于虚拟光学的视觉显著目标可控放大重建

该文提出一种基于虚拟光学的视觉显著目标高分辨率可控放大重建方法。原始图像放置于虚拟光路物平面,首先通过衍射逆计算获得原始图像在虚拟衍射面的光波信号,再对虚拟衍射面光波用球面波照射后作正向衍射计算,通过改变观测平面位置可重建出不同放大率的原始图像。仿真测试结果表明,与一般的插值放大方法相比,所获得的放大后的图像特别是在显著性区域表示出良好的视觉感知效果。将包含人脸的低分辨率降质图像作为待重建信号,所重建人脸的显著性区域如眼睛、鼻子等比一般重建方法更清晰。用水平集方法结合显著图分割出原始图像中的局部显著区域并作放大重建和轮廓提取,轮廓表现出良好的光滑性。     

基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法研究

针对传统视觉表达的艺术图像重建方法中,建模图像由于扫描数据不精确造成图像不清晰问题,提出一种基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法。采用灵敏度差分算法进行数据的归类划分,保证了数据的有效性,同时在数据转换过程中保证计算的准确度。运用非均匀图像插值方法进行图像数据的处理,能更加准确地表达图像属性特点,保证了图像的清晰度和分辨率。为了验证所提方法的有效性,还设计了对比仿真实验,实验结果表明,所提的基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法能够有效地解决上述图像不清晰的问题。     

基于显著目标提取和泊松重建的红外与可见光图像融合方法

针对低照度环境下红外与可见光图像融合过程中存在显著目标不完整、边缘模糊和对比度不足等问题，提出一种基于显著目标提取和泊松重建的融合方法。针对红外图像像素之间强度显著性的差异，首先利用显著性检测、阈值分割和伽马校正的关联性提取显著目标，从而实现红外图像中目标与背景的分离；其次考虑了源图像的视觉显著特征和梯度显著性，在梯度域上通过求解泊松方程重建融合图像；最后为提高低照度环境下融合图像的质量，利用红外图像的统计量均值和标准差优化融合结果。实验结果表明，所提方法在定性和定量分析方面均优于其他对比方法，能较好地突出红外目标信息，保留丰富的背景信息，视觉效果显著。     

于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法.该方法在形态学梯度图像的基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建,在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声.避免了标准分水岭存在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像,后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移.仿真实验证明,无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,该方法均具有较好的分割效果.整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性;且分割过程只需选择合适的结构元素大小,增强了算法的灵活性.     

考虑视觉传达效果的夜视环境视觉定位方法研究

夜间环境下,采集的图像对比度较低,容易受到周围光照等因素的干扰,图像中含有大量的干扰噪声,没有考虑视觉表达的干扰作用。提出一种考虑视觉传达效果的夜视环境视觉定位方法,对图像进行预操作,过滤夜视环境中的噪声。基于LOG滤波获取目标的反射弱光图,采用高斯滤波器对目标图像进行平滑滤波,使用拉普拉斯滤波采集目标图像边缘信息,提高目标的辨识度,通过搜索线注入式填充方法对目标亮面区域进行填充,增强目标的亮度视觉传达效果。采用基于亮度累加直方图的目标定位方法,依据目标亮度、颜色以及形状等视觉传达特征对目标进行筛选和准确定位。实验结果表明,所提方法对夜视环境中车辆进行定位的各指标较优,可以适用于不同的环境中,应用范围广。     

基于视觉传达效果的三维图像虚拟重建

为了解决用户体验质量差和人机交互效率较低的问题,设计一种基于视觉传达效果的三维图像虚拟重建系统。首先给出图像三维重建系统功能框架图和硬件结构图。然后结合视觉传达设计的基础理论,分析三维图像系统中不同元素的特性与合理的视觉传达形式,并提出提高用户体验和传达效率的设计原则。在输入图像进行中值滤波预处理后,采用基于图像序列的三维重建算法对经预处理后的图像进行三维重建。采用Visual C++与3DMAX作为系统设计平台,并通过OpenGL实现三维图像可视化和漫游。实验结果表明所设计系统具有较好的重建精度和用户满意度。     

基于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法。该方法存形态学梯度图像的基础上，利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建，在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声。避免了标准分水岭仔在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像．后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移。仿真实验证明．无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面，该方法均具有较好的分割效果。整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理，降低了分割的复杂性；且分割过程只需选择合活的结构元素大小，增强了算法的灵活性。     

基于分布式光纤的视觉传达图像清晰化处理系统

为了提升图像观感，设计基于分布式光纤的视觉传达图像清晰化处理系统。分布式光纤采集图像数据，然后由SPGD算法和近红外光谱模型转移新方法调整图像基本参数，再通过非视域成像系统模型，获取基于视觉传达图像的粗透折射率，消除图像雾化，最后利用虚光蒙版调整图像“锐化”,实现整体视觉传达图像的清晰化处理。实验结果表明，所提方法处理视觉传达图像后，图像在强、暗两种光照条件下的清晰度均较高，基于四张清晰度较低的视觉传达图像的结构相似性测量参数均不低于0.9,图像失真程度较低。     

低剂量X射线CT重建算法仿真分析

对Shepp-Logan头部图像模型提供的原始图像进行低剂量X射线计算机断层成像（CT,Computed Tomography）平移/旋转扫描,利用所得数据对图像的统计重建算法进行仿真。将仿真结果与传统的滤波反投影重建算法的重建结果进行比较,并分别将两种算法的重建图像与原图像进行比较。通过比较得出,滤波反投影重建算法不能有效重建低剂量CT图像,而统计重建算法重建效果优于前者,能够较好地恢复原图像,从而能够适用于低剂量条件下的CT图像重建。     

基于虚拟现实的室内景观重建技术

在提高设计效率方面,对室内景观进行重建具有重要作用,传统室内景观重建技术,不能完成复杂真实场景三维图形重建,无法满足用户视觉真实感要求。对此,提出基于虚拟现实的室内景观重建方法,运用虚拟现实技术与VRGIS理论结合的方法,对室内景观信息及图像进行绘制,生成室内景观重建全景图,建立室内景观重建数字模型,完成室内景观重建。分析对比试验结果表明,室内景观重建数字模型,可以构建动态虚拟场景,完成复杂真实场景三维图形重建;也可以实现虚拟室内景观锚点转换,满足用户视觉真实感要求。     

基于视觉传达的激光雷达图像目标检测方法

由于激光雷达图像目标检测的过程中,没有将背景和目标区分开,导致图像目标检测的精度较低,检测时间较长,检测效果较差,为此提出基于视觉传达的激光雷达图像目标检测方法。通过置信滤波方法对激光雷达图像实行预处理,划分激光雷达图像的背景区域和目标区域,将目标区域输入到基于视觉传达技术的视觉特征提取器中,提取图像目标区域特征,采用多核学习理论优化支持向量机,将提取的图像特征输入优化后的支持向量机中,实现激光雷达雷达图像的目标检测。实验结果表明,所提方法的检测效果好、检测精度高、检测时间短。     

基于三维视觉的室内景观虚拟设计方法研究

为了提高室内景观虚拟设计的逼真效果,改善室内景观虚拟设计的合理性,进而指导室内装修和平面设计,提出一种基于三维视觉的室内景观虚拟设计方法。采用Multigen Creator三维建模技术进行室内景观的虚拟重建,构建室内景观虚拟设计的平面图像,采用边缘相关性种子点匹配方法进行室内景观虚拟图像的特征分割和像素分解。结合室内景观图像的设计关键点与轮廓信息优化配准方法进行三维视觉的重构,通过自适应跟踪渲染技术提高室内景观平面设计的逼真度和空间利用效率。仿真结果表明,采用该方法进行室内景观虚拟设计,视觉效果和景观的色彩融合性较好,具有较好的指导价值。     

基于透射和反射时间分辨测量数据的荧光参数三维重建

提出了一种同时重建荧光参数的全三维时域荧光分子层析方法,通过选择一对合适的拉普拉斯变换因子提取时间扩展曲线的特征信息,求解时域耦合扩散方程,在图像重建过程中,应用代数重建技术求解线性逆问题,且引入归一化玻恩比方法.基于多通道时间相关单光子计数系统对模拟仿体进行了透射和反射式时间分辨数据测量,利用所提方法同时重建了荧光产率和寿命的三维图像.实验结果表明利用反射式测量数据目标体位置、大小、形状等方面具有一定的偏差,透射式达到了较好的重建效果,而两种模式相结合重建效果最优.     

基于差分形态滤波和Kmeans++聚类的多地雷目标红外图像处理

针对复杂背景条件下较难完成掩埋式地雷目标红外图像分割的问题,利用地雷外形特征和雷场多个地雷目标相似的特点,提出了一种基于形态学和聚类算法的感兴趣区域（Region of Interest, ROI）选取方法。对原始图像消除噪声并通过差分形态滤波抑制背景后,缩小了目标所在区域的范围;再利用多目标在一定区域内的相似特征对可疑区域进行聚类过滤,进一步缩小目标所在范围并将其作为图像ROI分别进行阈值分割;最后根据目标的相关特征完成识别。对实测图像的处理结果表明,该方法对掩埋式多地雷目标具有较好的分割效果和较高的定位精度,同时算法的计算速度较快,能满足实际探雷需求。     

基于侧影轮廓的激光射线成像图像重建方法

由于进行激光射线成像图像重建的过程中没有对图像去噪处理，导致图像画面模糊，为此提出基于侧影轮廓的激光射线成像图像重建方法。采用两侧相邻法进行直线插补，去除激光射线成像图像中存在的噪声；结合图像灰度二值化方法将去噪后的图像转化成黑白二值图像；通过侧影轮廓中心相位提取二值图像特征；采用包围盒方法，建立图像重建三维数据场，按照数据场对激光射线成像序列实行直接绘制，实现图像重建。通过实验可知，所提方法重建后图像画面清晰，能够全面展现原始图像内纹理细节信息，且图像重建效率较高。     

非均匀图像亮度补偿的分割方法

为消除非均匀光照对图像分割效果的影响,提出了改进的动态型高斯同态滤波的亮度补偿新方法。将非均匀图像置于HIS色系下,在频域内对其亮度分量进行同态滤波,同时引入改进后的高斯高通滤波传递函数,并保持色调和饱和度不变,得到光照均匀的图像,进而利用Otsu算法对增强后的均匀图像进行分割。实验结果表明,文中所提方法能够使得到补偿后的图像明暗适中、视觉感好,且分割的精度与速度都较为理想。     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法

提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。     

基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测

针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础.