交会对接仿真电视图像TMO算法主观评价

通过对实时渲染仿真交会对接电视图像的主观评价,指出调和映射处理(TMO)算法的修正是提高仿真场景逼真度的方法.基于交会对接仿真电视图像TMO算法应用,分别针对S-curve算法、自适应对数算法和Reinhard算法设计了基于静态图像对比的亮度调和因子评价实验和基于动态场景对比的算法应用距离段评价实验,并对实验结果的均值、标准差以及HSD值进行了计算与分析;上述3种算法亮度调和因子分别为6.0,0.6和2.2,依次应用于远距离,中、近距离和靠拢距离时仿真电视图像有最佳评价和显示效果.实验结果表明,采用同种TMO算法处理的交会对接仿真图像动态场景真实感效果优于静态图像;在交会对接不同距离段内,仿真场景需要采用不同的TMO渲染方法.     

交会对接航天员训练电视图像实时高动态范围渲染

应用基于人眼视觉系统的高动态范围实时渲染技术处理交会对接仿真场景,可以为航天员手控交会对接训练提供高逼真度的电视图像.文中结合交会对接电视图像的特点,分析了交会对接航天员训练电视图像高动态范围实时渲染的关键技术;根据两航天器相对距离,将交会对接过程分为远、中和近3个距离段,采用S-curve算法、自适应对数算法和Reinhard算法分别对每个距离段进行调和映射处理;改进了自适应对数算法和Reinhard算法,并基于GPU处理技术实现仿真电视图像的实时显示.实验结果表明,采用基于距离变化调整调和映射算法的方法处理交会对接仿真电视图像可以高逼真地模拟实录视频场景,为航天员手控交会对接训练提供了视景支持.     

Leap Motion关键点模型手姿态估计方法

在虚拟操作的人机交互中,为解决视觉方式人手姿态估计的问题,提出一种基于Leap Motion采集设备的关键点模型手姿态参数估计方法.该方法通过建立关键点模型,利用Leap Motion采集的少量手势信息计算模型中人手关键点的空间位置,并将其作为手姿态的估计参数.实验结果表明,文中方法能够实时地估算出手各个关键点的位置以驱动虚拟手运动,为基于手势的虚拟操作人机交互应用奠定了基础.