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成像速度是影响体绘制应用的关键 .为了提高成像速度 ,提出一种基于 Intel奔腾 SIMD和分割技术的快速体绘制算法 .仅仅应用奔腾 SIMD并行技术 ,常规光线投射算法的成像速度能够提高 2~ 5倍 .奔腾 SIMD并行指令与分割技术相结合 ,减少了大量空采样 ,进一步提高了成像速度 ,而且这种简单的分割技术能够快速地适应转换函数的改变 .在一台 P4 / 1.6 G的 PC机上 ,以 5 12× 5 12分辨率渲染时 ,该算法渲染速度比常规光线投射算法提高了 10多倍 ,使得等值面的体绘制速度能够达到 1~ 3帧 /秒 .实验结果表明 ,该算法具有渲染速度快、成像质量高等显著优点 ,而且不需要费时的预处理和特殊体视硬件 ,具有较大的实际应用价值 . 相似文献
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由于全拼图能比关键帧提供更多的视觉信息,因此它已经成为视觉计算中一个重要的分析工具。为了提高全拼图的质量和拼图速度,提出了一种基于运动特征的快速有效的全拼图生成方法。该方法首先给定一个视频镜头,并基于运动相位熵的分析方法决定该镜头内容是否适合生成全拼图;然后,对于适合生成全拼图的镜头,通过构造全局运动路径的方法,仅需要挑选全部视频帧的一个子集用来生成高质量的全拼图。实验结果表明,与传统的全拼图方法相比,该新方法在提高全拼图的视觉质量的同时,显著地降低了计算时间。 相似文献
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昼夜转换场景中的车辆检测 总被引:2,自引:0,他引:2
在城市交通流量视频检测系统中,昼夜转换是必须面对的问题,在白天和黑夜的过渡期间,简单的使用白天算法或夜间算法检测效果较差。本文提出一种针对昼夜转换场景的车辆检测算法,该算法首先提取出背景图像,针对昼夜转换场景中光线昏暗、变化较快的特点,建立了一种能够快速跟踪背景变化的背景更新模型;然后采用背景差分的方法检测运动车辆。实验表明,本文算法能够很好的检测昼夜转换场景中的运动车辆。 相似文献
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一种基于区间分布的自适应背景提取算法 总被引:2,自引:1,他引:1
交通流量的视频检测离不开背景提取.现有的背景提取算法往往运算量大,不能快速跟踪背景变化.本文提出一种基于区间分布的自适应背景提取算法,该算法利用背景像素值的分布特征,得到背景的估计模型.实验结果表明,相对于其他自适应背景提取算法,区间分布法能够较好地自适应环境光线的变化,快速跟踪背景的变化,同时计算量较小,能够满足实时性要求. 相似文献
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