基于图像的虚拟现实技术在驾驶模拟器中的应用

近年来基于图像的虚拟现实技术发展迅速,它很好弥补了基于图形的三维虚拟场景构建方式中的不足。基于图像的虚拟现实技术主要包括基于图像的建模和漫游技术,本文将基于图像的漫游技术应用于汽车驾驶模拟器的视景系统,实现了一定区域内逼真的场景漫游。本文首先利用图像拼接技术实现单视点宽角度漫游,再通过图像插值和视图变形技术实现连续的多视点漫游。     

基于图像转换的全景平滑漫游技术

基于全景图的虚拟现实系统存在实现两个相邻视点空间的平滑过渡的问题,为此对目前全景漫游系统的现状及功能进行分析,利用计算机视觉技术,提出基于图像转换的全景平滑漫游技术。在过渡路径上采集照片,根据摄像机的成像模型,建立空间点和投影点的关联,确定图像在平移运动下的关系,合成非采样点的图像。实验结果表明,该方法获得了比较平滑的过渡效果。     

VR环境图像生成中几项关键技术研究

文中讨论了基于图像的ＶＲ环境图像生成中,未标定旋转图像序列的插补、整合及全景图的生成３项关键技术问题,并给出插补、整合及全景图生成方法。所给方法有以下优点：插补和整合图像是源图像对应的摄像机在新视点下的视图,这保证了插补和整合图像的真实性,控制参数α变化,可得到所需视点方向的插补与整合图像,即可以控制视点方向,在此基础上开发的切点累积全景图生成技术克服了传统方法中技术缺陷。实用性强;此外,所给方法     

虚拟校园三维全景漫游技术研究

本文对全景漫游技术进行了讨论。全景漫游技术中需要解决三个问题：全景图的生成、漫游空间的编辑和浏览器的设计。基于两张圆鱼眼图像生成单张球面全景图,我们开发实现了浙江师范大学校园全景漫游系统。在全景图的生成中,提出了一种基于拼合参数自动寻优的球面全景图生成方法。该方法具有拼合速度快、拼合效果好的特点。     

基于球面全景图的空战环境漫游研究

研究鱼眼图像的拼接算法,实现利用两幅鱼眼图像生成球面虚拟空间,然后探讨基于球面虚拟图的多视点漫游问题,利用反投影模板技术有效地提高全景图浏览的速度,采用缩放的方法改进了行进间的浏览效果,从而提高虚拟漫游的沉浸感,具有一定的实用意义。     

基于图像的图形绘制技术的应用

本文对基于图像的图形绘制技术的特点及理论基础进行了简要介绍，并采用柱面全景图的方法设计、实现了一个基于图像的图形绘制技术的应用系统。该系统提供了全景图生成工具，能自动生成给定视点的全景图；采用独到的加速算法，满足了人－机交互所要求的实时性；采用ACTIVEX控件形式封装整个系统，与Internet浏览器相结合，增加了全景图浏览器的网络功能，实用了在Internet网上进行虚拟环境漫游的功能。     

基于全景图的多视点虚拟空间漫游技术

反投影技术和视点间的平滑过渡技术是基于全景图的虚拟现实系统中的核心技术。对基于全景图的多视点虚拟空间漫游技术中的核心技术进行了研究和改进，优化了全景图反投影技术，提出了一种简化的多视点平滑过渡技术。并在此基础上实现了一个多视点漫游系统，取得良好的实验效果。     

虚平面映射:深度图像内部视点的绘制技术

首先推导与归纳了图像三维变换中像素深度场的变换规律,同时提出了基于深度场和极线原则的像素可见性别方法,根据上述理论和方法,提出一种基于深度图像的建模与绘制(image-based modeling and rendering,简称IBMR)技术,称为虚平面映射.该技术可以基于图像空间内任意视点对场景进行绘制.绘制时,先在场景中根据视线建立若干虚拟平面,将源深度图像中的像素转换到虚平面上,然后通过对虚平面上像素的中间变换,将虚平面转换成平面纹理,再利用虚平面的相互拼接,将视点的成像以平面纹理映射的方式完成.新方法还能在深度图像内侧,基于当前视点快速获得该视点的全景图,从而实现视点的实时漫游.新方法视点运动空间大、存储需求小,且可以发挥图形硬件的纹理映射功能,并能表现物体表面的三维凹凸细节和成像视差效果,克服了此前类似算法的局限和不足.     

基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法

针对鱼眼图像畸变大、表示的场景信息不直观等特点,本文提出了一种 基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法。该方法以鱼眼图像所表示的半球空间为观察对 象,通过视点的转移在半球空间进行漫游,以对不同区域内的场景信息进行直观的观察。采 用鱼眼图像校正算法为基础建立鱼眼镜头的球面映射模型,通过映射关系对以视点为中心的 观察区域进行实时校正,当视点变化时对校正后的可视区域进行实时显示从而实现漫游。实 验结果表明,通过本文算法能够实现鱼眼图像所表示半球空间的实时漫游,且漫游时显示的 校正图像满足直线约束标准。     

基于图像的全景视图的实现技术

基于全景视图的方法作为IBR中的一项关键技术，目前正广泛的应用于虚拟现实和计算机视觉等多种领域。在此基础上，探讨了由局部散列照片如何生成固定视点全景图的实现技术，并指出了其应用范围。     

图像边缘检测算法研究新进展

边缘检测技术是图像处理和机器视觉领域的关键环节,可用于产品外观质量的评价和技术路线的改进。改进传统算法和设计新算法已成为图像边缘检测技术的研究热点。总结了二维图像边缘检测的基本原理和各类边缘检测算法的最新研究进展,分别从信噪比、定位精度、单边缘响应和计算效率等方面对一阶和二阶微分算子进行算法对比,分析了各算法的优缺点。同时也总结了现代边缘检测算法在数字图像处理用的新进展,指出了新算法在现代数字图像处理中的优势和应用特点。     

融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阂值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

图像分割技术在小麦干旱监测系统中的应用

本文采用数字图像处理技术,以小麦群体绿色面积和绿色叶面积指标信息的获取为例,结合干旱胁迫状态下小麦叶片干枯的性状特征,利用形态学的边缘检测算法和自适应选取阀值的二值化算法对采集到的小麦叶片图像和小麦田间图像进行图像分割和特征提取,计算绿色叶面积的大小,并将绿色麦田区域和黄色土壤地面区域进行分离,提取出特征区域面积大小,计算小麦农田绿色植被覆盖率,从而为自动估算干旱胁迫对小麦群体的危害程度提供定量分析的依据,实验表明,利用图像分割技术对小麦群体特征图像识别是可行的。     

彩色印刷品套准精度分析算法

将图像处理技术和分色原理应用于彩色印刷品套准精度检测中，提出一种新的套印精度分析算法。对标准图像与待检图像分色后，对应色的灰度图像进行配准，最后利用图像固有的信息和配准信息获得套印误差。新算法不需要在印刷品边缘印刷套印色标，从而减少了纸张切边等额外工序。实验结果表明，该算法的检测精度和效率均高于传统套印误差检测方法，完全满足精密彩色印刷品套印误差检测的要求。     

一种新的模糊边缘检测算法

提出了一种简单有效的模糊边缘检测算法，此算法和常用的基于图像增强技术来进行模糊边缘检测的算法有所不同，它采用缩短模糊边缘的宽度来提取模糊边缘，克服了一些基于增强技术来提取模糊边缘的缺点。最后给出了对红外热像的边缘检测实验，实验表明，此算法是一种简单、实用、有效的边缘检测算法。     

一种基于几何约束的RANSAC改进算法

图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征匹配点进行聚类分组,根据每条匹配点对连接线的斜率应该相等、长度也应该相等这两个几何关系建立预判断模型,对匹配点对集合进行预提纯。实验证明,该算法相较于传统的RANSAC算法,误匹配基本消除,迭代次数减少,计算效率提高,从而提高了图像匹配算法的效率。     

基于图论的无监督区域遥感图像检索算法研究

为了改善基于内容的遥感图像检索技术,以遥感图像区域检索为框架,提出了一种新的基于图论的无监督学习遥感图像检索算法。首先,提出的方法 用图表为每一幅图像建模,同时结合局部信息和相关的空间结构,提供基于区域的图像代表。将每一幅图像初步划分为不同的区域,再通过属性关系图建模,节点和边界分别代表区域特征和它们之间存在的空间关系。然后,通过评估基于图像的相似点实现最相似于查询图像的图像检索。为匹配相应的图像以及按照图像相似点实现图像检索,采用了结合子图同构算法和光谱图嵌入技术的新型非精确图像匹配策略。实验结果显示,与其他两种无监督遥感图像检索方法相比,所提方法的检索性能明显改善。     

空频域图像增强方法研究综述

对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。为了深入研究图像增强应用的新思路、新方向,从图像增强算法的基本原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的空域和频域两大类图像增强算法,包括直方图均衡图像增强算法、灰度变换图像增强算法、空域滤波图像增强算法和频域滤波图像增强算法,分别详细介绍了它们的基本概念和相关定义并简述了其浅层面的优缺点。另外采用主观和客观的评价方法对这些算法的增强效果进行了对比和分析,并对各算法的优缺点、适用场景和复杂度进行了对比分析,以更深入研究各个图像增强算法的隐含有用信息,以找出鲁棒性、适用性更强的图像增强方法。实验结果表明,不同的算法都具有各自的特点,针对不同的图像效果不同,增强对比度更适宜采用空域图像增强方法,突出细节更适宜采用频域图像增强方法。单一的方法无法满足图像处理的需要,优势结合的图像增强算法更有研究意义。对这些算法的深入研究能够为研究者带来新的契机,拓展新的研究方向,推动整个图像增强技术高水平发展,使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。     

基于改进亚仿射变换的图像信息隐藏算法

为改进仿射变换的自身安全性,提出一种基于改进亚仿射变换的图像融合信息隐藏算法。通过改进的亚仿射变换对秘密信息图像做预处理,将密钥从6个提升到8个,并结合Logistic混沌序列利用图像融合技术完成秘密信息的嵌入。实验表明,该亚仿射变换有较好的置乱效果和安全级别,而Logistic混沌序列相比于传统隐藏算法中的混合因子具有更大的密钥空间,能提高图像隐藏的安全性。