基于纹理渲染与纹理映射的实时球幕图像生成方法

大多数影像设备与3D API都是基于平面影像设计的,因此,一般而言实时渲染图像并不能直接运用于球幕显示,必须通过称为"几何校正"(Geometric Correction)的运算才能产生正确的最终结果。目前主流的几何校正方法或者依赖昂贵的硬件设备完成,或者需要通过复杂的算法实现,对于缺少程序设计背景的创作者来说无法自由掌控。文章介绍了一种利用3D API中成熟的纹理渲染(RTT)与纹理映射(Texture Mapping)技术生成球幕图像的方法,不涉及任何C++或HLSL编程,在任何支持RTT的三维引擎上均可实现。     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

利用特征场进化的图像分割方法

针对图像分割中最优阈值的选择问题,在数据场机制的基础上提出了一种高维图像分割方法。将局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,如粗糙度、对比度、方向度等,尽可能提取足够的图像信息;将每个包含多特征的像素视作具有一定质量的质点,在图像特征空间上建立特征场;假设最优阈值为潜在的进化方向,通过因动态数据场中相互作用所导致的质点之间自适应吸引和排斥实现特征场的协同进化,并利用少数服从多数的投票法则确定最终分割结果。实验结果表明,所提出的方法在不明显增加时间耗费的情况下,取得了较好的分割效果,具有合理性和有效性。     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。     

融合颜色和纹理特征的图像检索算法研究

鉴于单一图像特征在表达图像内容上的不完整性,提出将颜色和纹理特征相融合的检索方法。合并特征前先对单个特征的相似性计算进行特征归一化处理,检索过程中,引入相关和非相关两个图像库,根据检索结果中得到的与相关图像库中相关图像的数目调整特征权重,以提高检索精度。结果表明本文提出的方法具有良好的检索性能。     

一种基于图像纹理特征的波浪检测方法

针对无人水面艇视觉系统检测波浪问题,基于图像纹理特征,利用灰度共生矩阵的独立特征量,提出一种识别水面波浪等级的特征融合阈值法。该方法对波浪图像进行灰度级调整,计算灰度共生矩阵,提取其四个独立特征量,然后根据分析结果确定特征量权值并计算不同波浪等级的阈值,根据得到的阈值来检测波浪等级。实验表明,该方法适用于无人水面艇对周围波浪环境的检测,具有受光照条件影响较小的优点。     

混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法

为了更好地去除纹理图像中的噪声, 提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型; 利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系, 给出了联合双边滤波的图像去噪算法; 最后, 利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指标, 与目前流行的图像去噪方法(包括波原子阈值、双边滤波、高斯尺度混合(GSM), 以及非局部滤波(NLM))进行比较。 实验结果验证了新方法的有效性。     

基于形变模型的多视图三维人脸重建

本文提出了基于形变模型的多视图三维人脸重建方法,将人脸形变模型与同一人脸在不同视点下的多幅图像进行匹配,从而重建出具有较强真实感的三维人脸模型。本文将对基于形变模型的多视图三维人脸重建方法进行详细的阐述,并把实验结果与单视图重建出的三维人脸模型进行了对比,从而体现出多视图重建的优势所在。     

盲环境下数字图像的自动修复算法研究*

当前所有的数字图像修复算法都是一种半自动的方法,因为在对图像修复前,都是由用户给出想要修复的区域,而算法无法自动获取照片的破损所在。提出了盲环境下图像自动修复的概念,以基于数字图像的样本修复为基础,改进了基于纹理合成的图像修复算法。首次运用数字图像可信性评估体系于图像修复,并通过可信性综合度量模型判断确定待修复区域。实验证明,该算法最终达到了盲环境下的图像自动修复效果。