基于SIFT变换的水印图像几何失真校正算法

分析了目前数字水印抗几何攻击的实现方法,对SIFT进行了改进.提出了特征点筛选算法,以增强提取特征点的鲁棒性,然后基于攻击前后图像的SIFT特征点匹配技术获取匹配点对,并基于匹配点对的尺度特征和SIFT中心距之比获得尺度失真参数以实现尺度失真的恢复.同时基于匹配点对的SIFT中心角度差确定旋转失真参数,进而完成旋转校正.实验结果表明,该算法能够有效进行水印图像几何失真参数的估计与几何失真的校正.     

一种基于虚拟键盘图像坐标变换的几何失真校正方法

虚拟键盘图像采集过程中出现的几何失真情况会直接导致按键落点识别错误.针对这一问题,提出一种基于数字图像坐标变换的几何失真校正方法.该方法针对矩形虚拟键盘,用几何坐标变换的方法,分别对拍摄装置垂直俯拍时出现的倾斜失真情况和水平侧拍时出现的透视失真情况作了校正.同时提出对图像使用二分法提取有效校正区域,从而减少计算量、提高处理速度.经实践对比与分析,该方法在准确率与效率方面均体现了可行性.     

基于海量数据工程图的几何校正方法研究

针对海量数据工程图在数字化过程中出现的误差较大、处理效率太低的问题，提出了一种基于格网的双线性变换算法结合双缓冲区存取数据技术的新方法，并对双线性变换算法进行了优化。最后将该方法应用于一种具体的海量数据工程图——飞机模线图，实现了对该类图快速、有效的几何校正。     

基于HLSL的光照模型的研究和实现

本文研究了二种基于HLSL（High-level Shader Language）着色语言的通用光照模型．通过采用这种方法实现光照模型，一方面能极大的提高3D画面的真实感，另一方面还提高了系统的运行效率。在实际应用中，该模型可以用于大多数的实时图形系统中。     

目标定位系统中图像失真的自动校正

文章讨论了目标定位系统中失真图像自动校正的方法,并保证目标定位的精确性。在球面投影模型的基础上,以保持直线特性为约束,实现了广角镜头图像的自动校正。建立几何校正模型,采用分块迭代校正的方法,消除了不确定性误差的影响,可将失真图像中的目标精确定位到真实场景中。     

基于HLSL的光照模型的研究和实现

本文研究了一种基于HLSL(High-level Shader Language)着色语言的通用光照模型,通过采用这种方法实现光照模型,一方面能极大的提高3D画面的真实感,另一方面还提高了系统的运行效率.在实际应用中,该模型可以用于大多数的实时图形系统中.     

基于数字水印的时间和几何失真鲁棒性研究

对时间和几何失真的鲁棒性的研究是数字水印技术当前研究的主题和难题，文章提出了解决这一难题的几种方法，并对这些方法进行了比较分析．得出结论，同时时这一难题提出展望。     

精确校正图像的径向畸变和倾斜失真

对于用图像进行几何检测,由数码相机生成的图像存在一些固有缺点,如存在径向畸变、倾斜几何变形等。为此提出了一种可同时精确校正数码相机图像的径向畸变和倾斜失真的算法。该算法基于标准网格,首先分别建立倾斜变形模型和径向畸变模型,由此建立目标图像的倾斜变形和径向畸变的联合变形模型;然后用最小二乘法和最优化算法求根据联合失真模型求得标准网格的失真参数,利用该参数可校正同等条件下获得的目标图像;最后对实际图像进行了校正实验,获得了满意的校正结果,说明该算法能有效地同时精确校正图像的径向畸变和倾斜失真。     

基于GPU计算的虚拟现实仿真系统设计模型

现代GPU的诞生为实时的高质量图形生成提供了条件。借助GPU强大的几何运算能力，虚拟现实系统的性能将得到巨大的提升。本文提出了一套基于GPU计算的虚拟现实仿真设计模型，它可以充分发挥现代GPU强大的几何运算能力，将CPU从繁重的运算中解放出来，大大提高虚拟现实系统仿真计算的效率。     

正弦波形畸变校正研究

为了提高正弦信号测量精度,从检测设备的输入电压信号、谐波、温度漂移、信号处理系统及信号重构等方面分析了电信号产生畸变的原因,提出了一种数字校正算法.根据系统信号的产生及处理过程,基于信号重构原理,确定了正弦信号畸变校正方法及其算法程序流程.根据由先验知识及理论模型修正算法,建立补偿模型用单点同步补偿算法,利用Lab Win-dows/CVI软件平台对该箅法进行了信号仿真,仿真结果表明,能有效校正正弦信号中的畸变,为提高正弦信号系统的测量精度奠定了基础.     

基于GPU加速的三维水面模拟

提出一种基于水面物理特征和GPU实时加速的水面效果三维模拟方法．根据水面运动的物理特征和水面纹理变化特征,采用4个周期函数叠加产生几何波和2个周期函数叠加产生纹理渡,使用凹凸纹理表现水面的细节．通过环境映射实时模拟出水面的反射等现象,通过GPU实时加速渲染,最终生成实时并且生动逼真的水面。     

基于GPU加速的图像双向相似性计算

针对双向相似性计算在CPU下串行计算效率低下,无法满足实际需求的问题,利用该计算中数据独立性的特点,应用CUDA编程模型实现基于GPU加速的图像双向相似性计算。与CPU相比,在392x300的分辨率实验下,该算法在GPU上可获得超过1200倍的加速比。     

基于GPU加速的锥束CT重建算法研究

锥束计算机断层扫描（Cone-Beam Computed Tomography，CBCT）具有采集速度快和空间分辨率高等特点，被生物医学等领域广泛关注。然而通过CPU串行处理CBCT重建中海量投影数据非常耗时，难以满足实时性的需求。GPU的发展为CBCT重建的并行加速提供了条件。根据三角函数周期性的特点对FDK算法进行了改进，并利用GPU实现了12幅投影数据同时并行计算。实验结果表明，相比于传统基于CPU的重建算法，基于GPU的CBCT重建算法在保证图像质量的前提下，将重建速度提高了超过310倍。     

基于非结构网格隐式算法的GPU加速研究

针对非结构网格隐式算法在GPU上的加速效果不佳的问题,通过分析GPU的架构及并行模式,研究并实现了基于非结构网格格点格式的隐式LU-SGS算法的GPU并行加速.通过采用RCM和Metis网格重排序（重组）方法,优化非结构网格的数据局部性,改善非结构网格的隐式算法在GPU上的并行加速效果.通过三维机翼算例验证了本文实现的正确性及效率.结果表明两种网格重排序（重组）方法分别得到了63%和69%的加速效果提高.优化后的LU-SGS隐式GPU并行算法获得了相较于CPU串行算法27倍的加速比,充分说明了本文方法的高效性.     

基于GPU加速的实时4K全景视频拼接

虚拟现实是近年来热门的新技术,而全景视频摄制是生产虚拟现实内容的一种重要方式。介绍了一个全景视频拼接系统,其能够对六路的2K视频实时进行拼接,生成4K的输出视频。设计了一个并行化的拼接流程,对整个拼接过程中的不同步骤都进行了并行化处理,并在GPU上进行了实现。实验结果表明,该系统能够实时拼接出高质量的4K全景视频。     

一种基于线阵CCD的汽车底盘图像矫正算法

线阵CCD以固定行频采集汽车底盘图像时,图像会被不同程度地拉伸或压缩,为了减小变形图像与标准数据库中图像之间的差异,提出一种图像矫正算法。获取两幅图像的水平投影曲线,并计算两条曲线上的极值点,以极值点为参考点将两幅图像分割成数目相同的子块,对子块图进行双线性插值处理,从而实现图像变形矫正的目的。该算法在10种不同车型的100幅汽车底盘图像上进行实验,以算法矫正结果图与标准汽车底盘图的差值作为评价标准,结果表明该算法是有效的。     

基于等间距线的几何畸变校正

摄像机视觉测量系统中图像存在几何畸变,会降低尺寸测量精度,必须进行校正.目前基于单张图像的畸变校正方法主要有标定板特征点转移矩阵的非参数化方法和利用特征点共线性或无穷点约束条件的参数化方法,由于上述方法需要获取多个特征点的坐标,而获取孤立的坐标点容易造成误差,使得校正效果不好.提出采用等间距线方法,利用畸变模型建立间距...     

GPU上计算流体力学的加速

本文将计算流体力学中的可压缩的纳维叶-斯托克斯(Navier-Stokes),不可压缩的Navier-Stokes和欧拉(Euler)方程移植到NVIDIA GPU上.模拟了3个测试例子,2维的黎曼问题,方腔流问题和RAE2822型的机翼绕流.相比于CPU,我们在GPU平台上最高得到了33.2倍的加速比.为了最大程度提...