基于IDL语言的虚拟场景的重建和漫游

基于图像的建模和绘制方法与基于传统的几何绘制方法相比有很多优点,但是在场景几何参数未知的情况下,要实现单幅图片和图像序列的漫游,难度很大．论文对虚拟场景重建的目的和重要性以及佃技术的原理作了介绍．在佃技术的基础上,利用IDL语言根据透视投影关系和运动路径,为场景加入了一个近似的三维信息,并将前后图像的模型根据它们的位置关系串连起来实现了一种未知运动路径情况下的虚拟场景重建和漫游．     

基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCI变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.     

单幅图像的超分辨率重建方法

在分析单幅图像超分辨率重建问题的基础上，建立一种新的图像退化模型，并分析了提出的模型和经典图像恢复中模型的异同点，然后分析了算法实施步骤，针对提出的分层剥离算法，采用级联模板运算方法，从而简化了方程计算的复杂度．试验结果表明：提出的一种基于剥离方法的单幅图像超分辨率方法是有效可行的．     

���ڴʰ�ģ�͵����������֤�㷨

随着火车票实名制的不断推广,人工核实身份的验票方式已不能满足实际需求,鉴于此本文提出一种基于词包模型的人脸身份认证算法,通过人脸比对自动完成身份核实.首先提取每幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)描述子;其次利用词包模型(BOVW)构建人脸的典型特征;随后训练SVM分类器,将同一人不同年龄段的图像作为同一类,针对同一人的类内相似性和不同人的类间差异性进行建模;最后通过SVM分类器分别对旅客图像和其身份证图像进行分类,根据所属类别的一致性判断是否属于同一人.实验结果表明,本算法能有效地进行身份认证,并且针对图像质量较低、光照情况不可控的情况仍可达到比较高的准确率.     

基于TIN的公路三维表面模型建立方法

公路三维表面模型是公路三维设计的基础,其关键是设计模型和地表模型的叠加运算。本文提出了一种基于TIN的地面模型和道路设计模型叠加算法,基本原理是把参考模型的边界多边形当作约束边界线插入操作模型,在保持参考模型拓扑关系不变的条件下对其进行局部LOP优化,然后删除位于参考模型边界线内的点和三角形。算法具有实现简单、速度快和运算稳定的特点,已成功应用在公路三维可视化设计中。     

一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

基于Hopfield网络的三维显微图像复原

在实际显微系统中,由于样本的折射率和透镜折射率不匹配,致使不同深度的PSF是不一样的.为了实现三维显微图像的复原,提出了基于三维高斯PSF的复原算法,将Hopfield神经网络用于三维图像序列的复原中,实验证明连续Hopfield网络能够恢复深度变化图像模型的模糊图像.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

一种半自动的基于图像建模系统

针对目前各种类型航海模拟器的虚拟建模效率较低与真实感较差等问题,设计与实现了一种基于多幅图像及少量用户交互恢复物体三维几何模型的系统.本系统采用稳定性好的改进Har-ris算子进行角点检测,基于角点空间特征及交叉相关实现角点的初始匹配;采用基于极线约束的角点匹配快速算法完成角点的精匹配,同时引入迭代和人工辅助修正的方法解决匹配算法的退化情况.在角点匹配结果基础上进行仿射重建,通过升级矩阵实现度量重建,在OpenGL环境下绘制出物体的三维模型框架.从原图像中抽取纹理并采用多视角图像融合的方法进行纹理映射,得到"照片级"真实感的三维模型.     

基于旋转变换的平面体轴测草图三维重建方法

为了提高单幅线图的三维物体识别重建效率,并保证优化算法的收敛性,基于划整为零、分而治之的策略,首先把单幅线图划分为若干封闭线框,然后按其连接关系进行分组,随后针对各组线框所表征的面片进行三维重建计算,把一个整体优化问题转化为若干局部优化计算问题.在此基础上,分析构造了适用于局部优化识别重建的计算准则,提出了基于旋转变换的分步求解方法.通过子面片绕其父面作旋转变换,利用局部优化准则完成同级子面片的重建计算,根据线图中各线框表征的面片之间的级联关系逐级向下传递,实现全部面片三维重建.算例测试表明,本文方法适于多面体的三维重建,且平均计算效率较全局优化方法高出20%.     

基于深度分层图的虚拟视点合成方法的研究

提出了一种基于深度图分层的虚拟视点合成算法,该方法先采用均值漂移聚类算法将深度图进行分割处理,使得深度图中的对象块有同一深度值,然后对视频信息以及处理后的深度信息进行3D图像转换,再对图像中的空洞进行填充处理,完成了虚拟视点合成。实验结果表明,与通过MVC编码后合成的虚拟视点相比,该方案改进了合成图中对象边缘的质量问题。     

基于3D CNN的道路视频交通状态自动识别

为了从视频直接有效地提取交通信息,提出了基于三维卷积神经网络 （3D convolutional neural networks,3D CNN）的交通状态识别方法.首先,以C3D （convolutional 3D）深度卷积网络为3D CNN原型,对卷积层数量与位置、平面卷积尺寸及三维卷积深度进行优化调整,形成了37个备选模型;其次,建立了视频数据集,对备选模型进行系统的训练测试,提出了交通状态识别模型C3D*;然后,对C3D* 和现有三维卷积网络模型进行视频交通状态识别测试分析;最后,对比测试了C3D* 及常用二维卷积网络的交通状态识别效果. 对比结果显示:针对视频交通状态识别,C3D* 的F均值为91.32%,比C3D、R3D （region convolutional 3D network）、R (2+1) D （resnets adopting 2D spatial convolution and a 1D temporal convolution）分别高12.24%、26.72%、28.02%;与LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16的图像识别结果相比,C3D* 的F均值分别高32.61%、69.91%、50.11%、69.17%.      

磨粒的三维测量与重构

在铁谱分析中引入计算机三维测量与重构技术,通过使用改进拉普拉斯算子对在普通光学显微镜下拍摄到的磨粒连续图像序列进行清晰度分析来测量磨粒表面高度,重构磨粒三维图像.在普通光学显微镜下快速、方便地获取磨粒表面三维图,使铁谱分析技术不再仅限于对磨粒图像的二维分析.     

Detecting shifted double JPEG compression tampering utilizing both intra-block and inter-block correlations

Copy-paste forgery is a very common type of forgery in JPEG images.The tampered patch has always suffered from JPEG compression twice with inconsistent block segmentation.This phenomenon in JPEG image forgeries is called the shifted double JPEG(SDJPEG) compression.Detection of SDJPEG compressed image patches can make crucial contribution to detect and locate the tampered region.However,the existing SDJPEG compression tampering detection methods cannot achieve satisfactory results especially when the tampered region is small.In this paper,an effective SDJPEG compression tampering detection method utilizing both intra-block and inter-block correlations is proposed.Statistical artifacts are left by the SDJPEG compression among the magnitudes of JPEG quantized discrete cosine transform(DCT) coefficients.Firstly,difference 2D arrays,which describe the differences between the magnitudes of neighboring JPEG quantized DCT coefficients on the intrablock and inter-block,are used to enhance the SDJPEG compression artifacts.Then,the thresholding technique is used to deal with these difference 2D arrays for reducing computational cost.After that,co-occurrence matrix is used to model these difference 2D arrays so as to take advantage of second-order statistics.All elements of these co-occurrence matrices are served as features for SDJPEG compression tampering detection.Finally,support vector machine(SVM) classifier is employed to distinguish the SDJPEG compressed image patches from the single JPEG compressed image patches using the developed feature set.Experimental results demonstrate the efficiency of the proposed method.     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

Fusion of remote sensing images based on nonsubsampled contourlet transform and region segmentation

The purpose of remote sensing images fusion is to produce a fused image that contains more clear, accurate and comprehensive information than any single image. A novel fusion method is proposed in this paper based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) and region segmentation. Firstly, the multispectral image is transformed to intensity-hue-saturation (IHS) system. Secondly, the panchromatic image and the component intensity of the multispectral image are decomposed by NSCT. Then the NSCT coefficients of high and low frequency subbands are fused by different rules, respectively. For the high frequency subbands, the fusion rules are also unalike in the smooth and edge regions. The two regions are segregated in the panchromatic image, and the segmentation is based on particle swarm optimization. Finally, the fusion image can be obtained by performing inverse NSCT and inverse IHS transform. The experimental results are evaluated by both subjective and objective criteria. It is shown that the proposed method can obtain superior results to others.     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

沥青路面表面纹理三维高精度激光非接触式检测

为实现沥青路面纹理构造高精度自动检测，借助三维激光技术实现路面纹理三维重构，提出模拟铺砂的沥青路面构造深度测量方法. 首先采用高精度三维激光扫描仪获取雅康高速公路沥青路面0.1 mm精度三维高程数据，同时人工铺砂法获取对应区域的宏观构造深度值；其次通过数字图像处理技术实现重构沥青路面三维云图并进行数据噪声处理；最后设计四连通多种子组合填充算法，实现在滤波后的三维路面纹理云图上自动铺砂并获取路面纹理宏观构造深度值. 研究结果表明:模拟铺砂测量方法与人工铺砂法测量的平均构造深度（MTD，M)的平均绝对误差为0.052 mm，两者相关系数为0.96. 研究成果验证了用非接触式路面纹理测试替代现有的接触式路面摩擦性能测试的可行性，为道路交通安全网级监测与管理奠定基础.      

基于帧缓存的多角度影像精细纹理映射方法

三维建筑物模型纹理映射方法通常针对单独平面选取单一影像投影,然而单张关联影像通常存在部分遮挡问题,影响纹理映射质量. 为此,本文提出一种基于帧缓存纹理绘制技术的多角度影像精准纹理映射方法. 首先将单体化精细建筑模型和倾斜摄影测量解决方案生成的三角网模型配准,再根据建筑模型空间特征进行纹理绘制基元提取;然后根据纹理绘制基元对三角网模型生成虚拟渲染相机,利用帧缓存纹理绘制方法,获取帧缓存对象并提取纹理,最后通过纹理绘制基元映射到精细建筑物模型表面,实现三角网模型到精细单体化建筑模型的自动纹理映射. 利用倾斜摄影测量数据进行实验,实验结果表明,相比传统方法,本文方法减少了14%以上的不良纹理比率,纹理空间压缩率达到14.21%,且具有更精确的纹理映射效果,能满足精细建筑模型的纹理重建需求.      

基于几何形态学影响的集料建模及评价方法

目前流行的数字集料建模技术效率和质量低,参数不可控且不能兼顾集料的形状、棱角、纹理等多个几何形态参数,导致难以有效在细观层面研究集料几何形态参数对颗粒复合材料综合性能的影响. 针对上述问题,首先,研究了单一集料几何形态特征评价,并给出一种评价集料表面微观纹理和集料系统的数学方法;其次,基于3D Max提出一种新颖的单一集料数字模型设计技术,创建了带有不规则形状、无序棱角和精细表面纹理的集料数字模型;最后,基于PFC 3D并采用“颗粒替换法”创建颗粒复合材料数字模型,进而分析了实物模型和数字模型空隙率差异,并给出解决空隙率差异的数学方法. 在此基础上,通过单轴压缩试验研究了集料几何学特性对颗粒复合材料峰值抗压强度的影响. 研究结果表明:1） 给出的集料纹理评价数学方法能量化集料微观结构,而集料系统评价数学模型拓展了集料几何形态学评价指标;2） 颗粒复合材料实物模型和数字模型空隙率存在较大差异;3） 集料的几何学特征能提高集料之间的咬合互锁效应,用不规则颗粒替换粒径 ≥ 2.36 mm的球形颗粒可使复合材料的峰值抗压强度提高20.7%.