基于FPGA的直线反走样算法研究

反走样是计算机图形学的基本问题.为了提高直线反走样的效率,针对FPGA硬件实现的特点,结合经典的Wu反走样算法,提出一种新的直线反走样算法.该算法根据像素点中心到理想直线的距离来计算灰度值,在生成直线时预测直线相邻像素点之间的灰度值变化,并建立递推公式,使用整数移位,加法和比较来完成直线反走样,计箅简单,便于硬件实现.经计算机和FPGA分别实现验证,新算法的反走样效果较好,运算速度快于Wu反走样算法并能通过FPGA进一步提高速度.     

基于FPGA的直线反走样算法研究

反走样是计算机图形学的基本问题。为了提高直线反走样的效率,针对FPGA硬件实现的特点,结合经典的Wu反走样算法,提出一种新的直线反走样算法。该算法根据像素点中心到理想直线的距离来计算灰度值,在生成直线时预测直线相邻像素点之间的灰度值变化,并建立递推公式,使用整数移位、加法和比较来完成直线反走样,计算简单,便于硬件实现。经计算机和FPGA分别实现验证,新算法的反走样效果较好,运算速度快于Wu反走样算法并能通过FPGA进一步提高速度。     

分块策略实现图像椒盐噪声密度估计

目的 椒盐噪声是造成图像污染的常见因素之一,椒盐噪声密度的估计对椒盐去噪过程中滤波窗口大小的选择具有指导作用。为此提出了一种基于分块策略的椒盐噪声密度估计算法。方法 首先对图像按行列等分后形成多个图像子块,统计每个子块中灰度为0或255的像素点个数并排序,然后根据排序后个数差分值函数特征对子块进行筛选,最后将所有候选子块噪声密度估计值的中值作为对整幅图像噪声密度的估计。结果 为验证算法的有效性,选取了两组不同类型的图像进行仿真,与现有椒盐噪声密度估计算法对比噪声密度估计结果。仿真实验结果表明,当图像自身包含较多灰度为0或255的像素点时,本文算法的噪声密度估计精度优于现有各种算法,标准差比现有算法小近一个数量级。当图像自身不包含灰度为0或255的像素点时,本文算法也能达到现有算法中最优的估计效果。结论 本文算法不仅能准确估计不同强度下的噪声密度,而且适用于自身包含灰度为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

标牌粘连字符自适应定位分割重建与识别

目的 针对仪表、电梯等标牌上一些字符间距较小,传统分割方法分割不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。方法 首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心获取每个字符边框,建立ROI（region of interest）,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,依据国家字符间距相关标准,在分割的每个字符后加一定像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR（optical character recognition）字符识别。结果 经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%。结论 实验结果表明本文算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

数字地球渲染中单精度浮点数误差改正

目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。     

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。     

肺实质CT图像细化分割

目的 由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法 该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果 在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8%。同时,算法准确率提高到99.46%。结论 实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法。     

自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除

目的 在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法 首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的滤波窗口序列中,寻找包含非噪声点的最小尺寸窗口。若此窗口尺寸小于预设的阈值,则使用该窗口中的非噪声点进行距离加权滤波。否则认为该噪声点位置位于图像自身灰度值为0或255的像素点区域内部,使用少数服从多数策略计算灰度恢复值。结果 将本文方法与其他7种椒盐去噪方法相比较。当图像自身包含较多灰度值为0或255的像素点时,本文方法去噪效果优于其他7种方法。当图像自身不含或较少包含灰度值为0或255的像素点时,本文方法与其他方法中的最优去噪结果效果相当。结论 本文方法不仅能够有效滤除椒盐噪声,而且适用于自身包含灰度值为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

圆的整数反走样生成算法

针对现有圆的反走样生成算法计算复杂,反走样效果一般的缺点,提出一种基于中点画圆法的整数反走样生成算法。该算法根据像素中心到理想圆弧的距离来分配灰度,生成64级灰度的反走样圆弧。通过省略二次项来简化计算,并用简单的计算修正省略带来的误差以保证精度。为了简化计算,提出相邻像素的灰度递推方法,利用整数移位、加法、比较来实现反走样。该算法结构简单,反走样效果较好,由于避免了浮点和除法运算,便于硬件实现。     

实时鲁棒的特征点匹配算法

目的 针对传统的图像特征点匹配算法数据量大,计算耗时长的特点,提出一种实时鲁棒的特征点匹配算法（RRM）。方法 通过微分操作确定图像的边缘区域,找出边缘区域中很有可能成为特征点的锚点,即梯度局部最大的点。对于每个检测出来的特征点,通过计算Intensity Centroid来确定特征点的方向,并且使用改进的Brief来对特征点进行描述,使之具有旋转不变性。最后,结合Hamming距离和对称匹配检验对特征点进行匹配。结果 本文算法与多种算法进行对比,在光照发生变化的情况下,RRM表现出明显的优越性和稳定性,正确匹配率达到83%左右,而其他算法的准确匹配率随着光照的变暗明显下降;在视角、尺度和旋转变化条件下,RRM也具有较高的准确匹配率。结论 实验结果表明,RRM在保证匹配精度的前提下,有效地解决了传统特征点匹配方法中的缺点。因此,本文算法能更好地应用于图像拼接、目标跟踪和对象识别等领域。     

基于未来帧的时间性反走样研究及实践

时间性反走样算法具有效率优势,是近年来被广泛应用的实时反走样算法之一。该算法通过将 采样点平摊至历史多帧及复用历史数据的方式来实现实时反走样。在时域信息采样充分且历史数据可复用的前 提下,该算法能取得和超采样反走样算法类似的效果。然而在实际应用中,时间性反走样算法会有几何边缘锯 齿、重影及子像素细节缺失等问题。本文以时间性反走样算法为研究基础,针对时间性反走样算法存在的问题, 提出了一种基于未来帧的时间性反走样算法。其基本思想是,在使用已有时域信息的基础上,将未经反走样处 理的未来一帧纳入时间性反走样,通过使用未来帧的样本,提升几何反走样效果,实现抗重影以及改善子像素 细节缺失情况。本文算法提出了可复用未来帧数据提取以及未来帧数据复用的解决方案。实验结果表明,与时 间性反走样算法相比,该算法的反走样效果更优。     

单摄像头旋转监控下的快速图像拼接

目的 现今视频监控受到越来越广泛的应用,而在超广角区域监控领域仍然存在实时性、价格费用的限制。为此提出一种采用单摄像头,通过支持向量机与相位相关法相结合的在线实时快速图像拼接。方法 针对单摄像头定点旋转获得的图像序列,其拼接矩阵具有位姿相关的特点,采用相位相关法计算图像位姿信息,采用尺度不变特征变换(SIFT)算子计算对应位姿下的图像拼接矩阵,并使用支持向量机建立离线模型,在线过程中,根据当前帧的位姿信息计算拼接矩阵,再使用相位相关法实现精确匹配,以获取实时拼接图像。结果 采用DM6446嵌入式平台检验算法的可靠性,该算法可稳定地在0.1 s的图像采样时间内完成图像拼接,相较于传统的基于特征匹配方法,大幅提高了运算速度与运算稳定性,且运算结果清晰度符合监控要求。结论 本文图像拼接算法,根据位姿信息实时计算拼接矩阵,以获得可靠快速的全景图像。实验结果表明,该算法在动态复杂环境下依然具有较好的稳定性与图像清晰度。     

在线钢坯喷号自动视觉检测系统设计

以在线生产的热钢坯标号为识别对象,设计了一套实时视觉检测系统.利用灰度面积滤波、改进Marr边缘提取算子、自动阈值等图像处理技术滤除干扰,完成字符提取;通过投影法得到单个字符;并且引入距离变换的思想对模板匹配法进行改进,能更加准确地识别标号.视觉系统还利用无线技术进行数据传输.实验结果表明该检测系统是有效可行的,在识别准确率上近98%,每块钢坯的识别时间约1.5 s,能满足生产线需要.     

TFRC拥塞控制策略的分析和改进

研究了基于速率控制的ICP友好性拥塞控制策略——TFRC,分析了其基本机制和关键问题,提出利用延迟抖动作为潜在拥塞信号来改进TFRC的速率控制机制,以适应实时业务低抖动的要求,并通过ns仿真验证了改进了的TFRC算法对实时业务的良好性能。     

对比度、颜色一致性和灰度像素保持的消色算法

目的 为了解决目前消色算法中不能同时保持原始图像的对比度,颜色一致性和灰度像素特征的问题,提出一种新的优化算法,最大限度地同时保留这些视觉特性。方法 为了保持原始图像的结构和局部对比度信息,用双高斯模型构建像素对之间的误差能量项;为了保持颜色一致性,采用局部线性嵌入模型构建能量项,确保原始图像中颜色一致的像素在结果图像中也拥有一样的灰度级;为了保持灰度像素特征,先标记出原始图像中的灰度像素,并强制规定这些像素的灰度值是已知的且在消色变换的过程中始终不变,然后用双高斯模型构建出灰度像素与其他像素之间的误差能量项。线性结合这3个能量项,得到目标能量函数,再通过迭代法求解出使总能量值达到最小的灰度值,从而得到了最终的消色结果。结果 实验结果表明,本文算法能够同时较好地保持原始图像中的对比度、颜色一致性和灰度像素特征。结论 本文算法基本符合人类对图像对比度变化的感知程度,而且能够很好地保持细节信息和全局结构,可应用于数字打印、模式识别等方面,具有很大的应用价值。