可扩展的实时自然景物模拟算法

针对传统的粒子系统实时仿真存在只能针对单一自然景物模拟、计算耗时、图像不真实、算法复杂等问题,提出了一种基于粒子系统和图形处理器（GPU）加速通用可扩展的自然景物模拟算法。在该算法中,粒子的物理运动计算过程和渲染阶段完全由CPU转移至GPU,可以增加粒子数量和提高渲染速度;同时,在渲染过程中,可以较好地利用硬件支持的粒子图技术来改善渲染中粒子的外表,选择不同纹理,从而能够较方便地模拟不同的自然景物。最后,在GPU上实现了雪花、喷泉、烟花、瀑布等模拟,算法充分利用了GPU的多通道并行处理性和可编程性,提高了自然景物模拟的实时性,可运用于虚拟现实系统。     

特征保持的马赛克图像生成方法

马赛克图像是一种非真实感的渲染效果,主要通过组合不同形状、颜色的嵌片合成目标图像.基于测地距离度量下的Voronoi图结构,提出一种保特征的自适应马赛克图像生成方法.首先利用特征算子自动提取出源图像中的特征线,并根据这些特征线定义测地度量,从而保证在测地度量下生成的Voronoi图的边和图像特征边重合;然后通过距离变换计算每个像素到图像特征线的最近距离,并利用该距离场定义马赛克图像的密度函数;最后结合重心Voronoi图理论,采用Lloyd迭代算法优化嵌片的形状,得到最终的马赛克图像.实验结果表明,该方法得到的马赛克效果图有效地保持了源图像特征,疏密程度自适应、连续过渡,嵌片形状规则、排列整齐.     

基于边缘信息的图像去马赛克方法

提出了一种去马赛克方法,能够有效提高由低分辨率设备以及噪声干扰得到的马赛克图像的质量。主要基于经典的边缘及滤波算法,利用几何特征及概率思想将马赛克区域定位并去除。方法的实施能够明显提高放大图像的主观质量。进一步的研究工作将通过并行的技术提高运算速度,并重点关注减少系统资源的开销,从而降低方法部署的成本。     

Bayer阵列图像去马赛克算法综述

Bayer阵列图像去马赛克技术是对稀疏采样的Bayer阵列图像进行RGB信息重建,图像重建质量是成像设备评价的重要因素之一,同时也对其他计算机视觉任务(如图像分割、人脸识别)产生影响。随着深度学习方法的快速发展,图像去马赛克领域提出了多种高性能算法。为了便于研究者更全面了解图像去马赛克算法的原理和研究进展,本文对该领域的经典算法和深度学习算法进行综述。首先对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述。然后将现有方法分为传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,同时根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,分析不同方法的原理和优缺点,重点阐述基于深度学习的去马赛克方法的网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域常用的公共数据集和性能评价指标,并对图像去马赛克相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率和实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来发展方向。目前,基于深度学习的图像去马赛克方法已成为主流发展方向,但仍然存在计算成本较高、实际应用性不强等问题。因此,如何开发出重建精度高、处理时间短以及实用性强的图像去马赛克方法,...     

基于图像的流体型风格画仿真研究

为了模拟艺术家的流体型风格绘画,提出了一种新的流体型风格化图像绘制算法。提取图像中的流体信息,通过随机扰动生成纹理参考图,再运用小波技术的融合方法,使得输出图像具有流体效果,最后采用色彩转换的方法,将颜色参考图中的色彩特征转换到绘制图像上。实验结果表明,该算法自动化程度高,复杂度低,渲染效果更接近于流体型风格绘画。     

模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价

为了获得与人类视觉感知一致的图像质量评价方法, 本文提出一种模拟视觉感知系统的无参考模糊图像质量评价方法. 该方法通过比较不同模糊程度的图像特征的相似度来度量图像质量. 首先, 通过对待测图像进行人工模糊, 获得不同模糊程度的图像. 然后, 通过视网膜模型提取图像的细节信息. 接着, 采用奇异值分解用来获得图像的内部结构信息. 之后, 将待测图像与其它不同模糊度图像之间的细节相似度和奇异值相似度作为度量图像模糊度的特征向量. 最后, 将这些度量特征向量输入支持向量回归模型(SVR)进行训练, 获得最终的图像质量评估模型.在常用数据库上的实验结果表明, 该方法与人眼主观视觉感知的一致性优于比较方法.     

运用流体模拟的油画生成方法

与真实感绘制技术关注于传统的3D图形学不同,非真实感绘制技术更加强调艺术表现力、主观意识与情绪的传递以及强化重要信息、忽略非关键信息等方面.提出了一种自动的、基于流体模拟的方法来生成具有凡高后期风格的油画图像.提出以流体线条参考图颜色梯度的法线方向作为画笔方向,对原图进行多层绘制;同时,提出一种改进的多光源局部光照模型,以有效地反映不同光照条件下艺术图像的不同表征力.另外,设计了一种在光照条件下模拟画笔物理特征的方法,该方法通过bump-mapping增强绘制图像的涂料层叠感.为了使生成的绘制图像具有凡高油画的色彩风格,采用了一种颜色转换方法,将特定的艺术原画色彩特征转换到绘制图像上.实验结果表明,对于给定的输入图像,该算法能够有效地生成具有凡高后期艺术风格的油画.     

一种交互式图像去雾方法

在二色大气散射模型的基础上,根据雾对景物退化与景物深度的指数关系,采用交互方式,通过附加一些主观判断作为先验信息,从单幅图像中估计出景物深度,进行对比度增强,有效实现了彩色图像去雾。同时针对浓雾退化图像处理结果较暗的情况,进行了正态截取拉伸,提高了图像亮度,获得了较好的视觉效果。     

基于色彩传递的图像马赛克算法研究

针对传统图像马赛克算法中的瓦片图像颜色调整问题,提出一种基于全局色彩传递的图像马赛克算法,提高瓦片图像对源图像颜色空间的拟合阶数,在此基础上采用矩形碎片图像拼贴方式实现了相应的马赛克系统。实验结果表明,该算法能够获得良好的性能。     

基于倾斜摄影的三维模型单体化方法研究

利用三角面片的可分割性质,解决倾斜摄影数据的三维模型可分离单体化问题。该方法首先绘制切割多边形,确定单体化模型边界,然后使用包围盒方法进行求交检测,获得需要切割的三角面片。之后计算求交检测所得三角面片与切割多边形的交点,然后详细分析切割多边形与三角面片相交时的不同相交情形,并针对不同的相交情形采用不同的切割方法。最后,对相交区域三角面片进行裁切并重构,再纹理重构并实现多细节分层后得到分离的单体化模型。实验结果表明,该方法可有效实现倾斜摄影三维模型的分离单体化。     

动态异构特征融合的水下图像增强算法

针对水下图像细节模糊和色彩失真严重的问题,提出一种基于编码解码结构的动态异构特征融合水下图像增强网络.首先,设计异构特征融合模块,将不同级别与不同层次的特征进行融合,提升网络对细节信息和语义信息的整体感知能力;然后,设计新型特征注意力机制,改进传统通道注意力机制,并将改进后的通道注意力与像素注意力机制加入异构特征融合过程,加强网络提取不同浑浊度像素特征的能力;接着,设计动态特征增强模块,自适应扩展感受野以提升网络对图像畸变景物的适应力和模型转换能力,加强网络对感兴趣区域的学习;最后,设计色彩损失函数,并联合最小化绝对误差损失与结构相似性损失,在保持图像纹理的基础上纠正色偏.实验结果表明,所提出算法可有效提升网络的特征提取能力,降低水下图像的雾度效应,提升图像的清晰度和色彩饱和度.     

图像处理程序算法的实现方法

本文论述了以下几种图像处理方法:图像的反转和90度倍数的旋转;图像的去色处理;图像的胶片效果处理;图像的半透明处理;马赛克效果的实现.读者可以在实际应用中加以借鉴,使系统设计更加完善.     

一种基于多分辨率和统计的笔刷绘制方法

采用高斯图像金字塔生成多幅参考图像,使用不同大小的笔刷进行多层绘制,模拟画家由粗到细的创作过程,设计一种新的笔刷绘制方法。在每层绘制时,使用统计方法确定笔刷的颜色,运用像素8-邻域的概念控制笔刷的走势。实验结果表明,通过多个参数的不同设置可以将一幅照片渲染成具有一定风格的艺术图像。     

基于多梯度的区域自适应去马赛克算法*

针对Bayer格式的彩色滤波阵列,鉴于传统去马赛克算法存在图像纹理和边缘模糊的现象,提出了一种基于多梯度的区域自适应去马赛克算法.该算法利用区域水平和垂直方向的梯度组算子来判断区域平滑程度和插值方向,从而有效地恢复绿色分量,同时根据色度差恒定原理来还原另外两个丢失的颜色信息.实验结果显示,相对于传统插值算法提高了图像的峰值信噪比,锐化了图像的纹理和边缘,改善了图像的视觉质量.     

图像色偏的量化研究与应用

目前,国内外针对各种色彩I／O设备中图像色偏的量化的研究还比较薄弱,虽然有ICC色彩标准,但是没有一个独立于设备的图像色偏量化标准。本文试图提出一套独立于打机、印刷机等色彩设备的色偏量化体系与方法,通过该方法的应用可方便地实现不同种类的数码打样(印刷机打样,照排机打样,屏幕打样等)。随着色偏量化的深入研究与应用,业界通过主观经验进行色彩纠偏的做法将会成为历史。     

一种基于亮度特征的图形图像分类方法

色彩管理中的自适应色域匹配技术,要求对不同渲染目的的图像自动分类。文中通过对图像的亮度直方图进行统计,提取了亮度级数和亮度直方图包络光滑度两个特征量,实现了一种基于该特征的图形图像分类方法,对自然照片和计算机生成图形这两种不同种类的图像进行了区分。     

视点相关排序的硬件Occlusion查询MC算法

移动立方体(MC)算法是一种高质量的面绘制方法,要对大量三角面片实现实时绘制和交互操作,因而速度慢,交互性不好;提出一种方法利用显卡硬件实现Occlusion查询,将MC算法生成三角面片分割标记到不同的cube后,基于视点距离对cube进行先后Occlusion查询,检测并剔除对最终图像没有贡献的三角面片;实验数据表明,提出的方法对大规模体数据集进行表面绘制,绘制速度和交互性都得到了明显提高.方法应用在"高级三维PACS工作站"系统上,进行医学CT图像的三维重建表面绘制,取得了良好的效果.     

亮度估计驱动的监控图像色彩还原性测试方法

色彩还原性表征了不同色温条件下在标准显示设备上真实还原图像景物各种色彩的能力。然而实验室环境下的测试方法是一种有参考且对测试软件有严格要求的方法,无法在实际图像监控系统得到应用。通过色彩还原色卡在实验室环境下的亮度估计,获得不同色彩还原值和色卡图像亮度值,通过机器学习获得两者的对应训练模型,通过对实际监控图像亮度估计最终获得实际监控环境下的色彩还原参考值。     

基于Catmull-Rom插值算法的二维图像的三维显示

在数字图像处理领域,有时需要从三维的角度观察图像。文中提出了一种二维图像的三维显示方法:首先利用Catmull-Rom插值算法对原图像进行缩放处理,再利用OpenGL绘制小三角形面片生成二维图像的三维平滑曲面,然后利用光照技术生成二维图像的三维显示效果。实验表明,在对原图像施行Catmull-Rom插值处理之后,图像的三维显示效果比没有施行插值要平滑得多,并且也没有出现马赛克现象,这说明该算法是有效的。     

基于模糊逻辑的图像检索研究

提出一个基于模糊逻辑的图像检索系统.该系统使用模糊语言变量描述图像特征之间的相似性程度,而非图像特征本身,使得图像相似性推理能以非线性方式进行;模糊规则建立在用户对对象的认知基础之上,能够反映用户主观感知.由于具有相似特征变化范围的不同对象可以适用于相同的规则,使得算法对检索图像的不同类别具有良好的鲁棒性.另外,提出一种改进的直方图--平均面积直方图,以提取色彩特征.实验结果表明了模糊检索系统的有效性与可行性.