三维建筑计算机视觉模型中的断痕消除技术

传统的三维建筑计算机视觉模型中,多个建筑图像不同区域有着较为明显的灰度和梯度等特征存在较大差异,使得拼接后的建筑图像中可能存在较为明显的拼接断痕。为了解决这个问题,提出了一种像素三维插值计算的三维建筑视觉模拟断痕消除技术：提取图像特征点,运用双目立体视觉方法,获得三维坐标。在利用视觉中的像素修补计算,对待配准曲面图像的空间变换参数进行优化,实现三维建筑曲面图像的断痕消除。实验表明,该方法能实现三维建筑中计算机视觉三维模拟的断痕消除技术,取得了不错的效果。     

浅析用MATLAB函数实现图像填充的方法

自从有可视的模拟图像开始,图像的简化就已经被用来加速绘制图像.纹理映射已经提供了一种将图像分解为独立的、小的像素块来显示的方法.主要说明通过以上思想的逻辑方法、通过填充的方式来实现绘制三维坐标图像,实现图像的填充.     

基于VTK的医学图像交互式定位技术研究

目的:研究三维模型交互式定位确定断层图像感兴趣结构像素坐标值的方法。方法:提出一种结合VTK(Visualization Toolkit)可视化工具包的提取类库功能与针刺取点算法特点的方法,通过交互式操作获取三维模型世界坐标,实现断层图像结构定位。结果:以中国可视化人体数据集肠道数据为基础,构建了一段肠道三维模型。通过交互式定位技术得到断层图像感兴趣结构的像素坐标。结论:实验结果表明,该定位技术实现方法可行,具有良好的交互性和精确度。     

基于bit级全置乱的混沌图像加密算法

针对图像传输的安全性问题,提出一种基于bit(比特)位级全置乱的混沌图像加密算法。先把明文图像基于bit位分解成8个二进制图像,并把它们进一步转化为三维二进制矩阵。接着,利用Chebyshev混沌映射生成的混沌序列,对三维二进制矩阵进行bit级全置乱,置乱后的三维矩阵经过合并计算,得到置乱后的二维图像。最后,对置乱后的图像像素进行线性扩散,得到最终的加加密密文。Bit级全置乱不仅置乱了原始图像的像素位置,同时也改变了像素值,联合像素的线性扩散,有效地提升了加密安全。数值实验结果显示该方法具有较高的安全性,可以很好地应对各种恶意攻击。     

连续过松弛边界接缝平滑高程亚像素视差分析

高程亚像素级视差信息的提取是空中立体视觉成像的关键,传统的亚像素高程信息提取采用变分法的立体匹配与光流估计方法,产生遮挡、辐射差异和几何畸变,高程立体成像的边界接缝处理不理想。提出一种基于变分原理的高程图像亚像素级匹配方法,采用连续过松弛拟合的边界接缝平滑处理方法进行修正,像素视差函数分为整数级视差函数和亚像素级视差函数,实现航空高程拍摄图像的亚像素级视差分析和三维图像重建。仿真结果表明,采用该方法实现亚像素配准和图像恢复,精度较高,稳定性和鲁棒性较好,在高空探测、空地目标识别等领域具有很好的应用意义。     

一种基于颜色与三维形状的水果识别算法

本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。     

一种基于位置变换和灰度变换相结合的数字图像置乱方法

图像置乱技术在数字图像加密中有着广泛应用。作为一种图像加密技术,它主要通过改变原图像中各像素位置或改变像素灰度值的方式达到对图像信息进行隐藏的目的。提出一种易于实现的将像素位置变换和像素灰度变换相结合的数字图像置乱方法。实验证明该方法相对传统算法置乱效果得到明显加强。     

采用菱形排布投影器件的格雷码三维重建

针对菱形排布的DLP投影器件使用传统重建方法进行三维点云重建时,出现的点云变形问题,提出了一种重建三维点云的改进方案。对采集到的图像集合使用健壮的格雷码解码方法进行解码,然后在传统重建点云的三角法基础上,针对菱形排布投影器件的特性,对解码得到的投影仪和相机上的对应点进行处理,最终获得物体表面正确的三维形貌。     

小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离

在一些连续帧的运动图像中,连续图像帧之间运动姿态点差异很小,形成像素粘连。这些细微的粘连差异特征不能形成很好的特征分离,将影响后期的处理精度。提出一种小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离方法,通过计算连续运动图像帧的轮廓像素空间位置参数,设置轮廓像素方向分量,计算任意像素两端的灰度值,通过运动图像窗口的移动,进行像素灰度累加,完成连续帧图像轮廓区域空间位置参数,结合连续图像间的差异拟合参数,破处粘连,实现小差异运动图像中关键兴趣姿态点的差异特征分离。仿真实验结果表明,该方法可以对高精度连续图像帧之间的运动特征差异进行分离,提高特征提取精度。     

不规则单帧运动图像中三维姿态矫正技术研究

不规则单帧运动图像在目标成像与识别过程中会产生畸变和边缘动态失真,成像效果不好。提出一种基于RGB位平面分解的不规则单帧图像三维矫正技术,设计RGB位平面分解模型并对图像像素遍历机制进行改进,对单帧运动图像进行全局运动参数估计。把不规则的单帧运动图像纹理结构信息反映到灰度场空间中,得到图像全局运动空间单元三维姿态嵌入隐秘信息传导函数,实现对三维姿态矫正。实验结果表明,改进算法得到的姿态矫正偏移量比传统方法缩小,矫正精度较高,峰值信噪比提高,展示算法的优越性能,在运动图像融合和识别等领域具有很好的应用价值。     

基于自组织映射神经网络的图像检索算法

提出了一种基于自组织映射神经网络的图像检索算法,通过有效地融合图像的颜色特征和纹理特征从图像库中查找与示例图像相似的图像.对于颜色特征,本算法将图像中各像素的R,G,B颜色作为输入值,对颜色相似的像素进行聚类,并将聚类结果映射成二维映射图.二维映射图中每个阶的像素数目作为特征l;每阶中像素的平均坐标作为特征2.为了增强对图像的描述能力,利用Jhanwar等人提出共现矩阵作为改进的纹理特征,该特征作为特征3.相比已有方法,本文算法获得了更好的图像检索性能.     

二值图像的分层结构

二值图像是只有黑白两种颜色的图像,二值图像的分层结构是讨论将一个2M×2N像素的图像(称为父图像)转化为一个2(M-1)×2(N-1)像素的图像(称为子图像)的问题。介绍了一个二值图像的分层结构的算法,对父图像的每个2×2像素区域压缩为子图像内1个像素的情形进行了分类讨论,并且在这个转化过程中能保持二值图像整体的连通性。     

EyesMap 3D图像建模技术在建筑物测绘中的应用

基于EyesMap平板扫描系统获取的3D图像数据,自动提取点云数据,并进行点云建模。对点云数据进行选择性切片,得到建筑物的轮廓线。同时,用实例介绍了整体方法的实现过程和效果。实践效果表明,利用平板扫描系统获取的点云数据,可以快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,相比较传统的三维激光扫描仪获取的海量点云数据及后期复杂繁琐的处理工作,平板扫描仪只需获取较少点云数据,且能利用系统的点云处理软件做到实时处理的能力,这样可以节省大量的时间和工作量。这种能力是现行的三维激光扫描仪所不能比拟的。     

Kinect生成点云的物体非实时三维重建方法

目前,可视化技术、AR技术和多媒体技术日新月异,三维打印技术也得到了前所未有的巨大进步,并快速渗透到传统的制造业、医疗、数字娱乐等行业。这一背景下,对快速有效生成三维模型提出了更高要求。在工业应用中,通常要求模型多边形数量经过优化,顶点稀疏,结构清晰,传统上通过使用3D建模软件可以达到这一要求,但是效率很低,在需要生成大量三维模型的应用场景,传统方法已经无法适应。使用单张以及多张图像进行三维重建是经过广泛成熟研究的方法,这些方法可以从图像中提取出深度信息,但其生成的图像并不包含顶点、模型等信息,仅仅具有三维的观感,无法广泛运用在3D打印,游戏建模等场合,缺乏实用价值。目前快速发展的点云技术,为生成网格模型带来新方法。激光扫描仪是较早用来获取点云数据的设备,但价格昂贵。其后,人们开始使用Kinect获取点云数据,其价格低廉。本文旨在通过实验,利用Kinect,提出简单可行的基于点云的三维网格模型生成流程,并且成本低廉,精度能够满足使用要求。     

三维图像智能分辨在局部酉特征指导下的实现

智能化的三维图像分辨技术是三维图像识别技术发展的重要步骤。传统的三维图像分辨技术采用基于模板的识别方法或者基于神经网络的处理方法,无法提取三维图像各个部位的详细信息,从而正确识别率低。提出一种基于三维图像智能分辨在局部酉特征指导下的实现方法,对三维图像进行模块划分,将三维图像详尽的分割为多个小模块,小模块之间实现无缝连接,在模块分割的基础上,提取各个模块之间的酉特征,然后将酉特征进行融合处理,实现整个三维图像的智能化分辨。采用实际的三维图像进行测试实验,结果显示,采用基于局部酉特征指导方法,三维图像正确分辨概率被提高到了98%,具有很好的工程应用价值。     

基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。     

基于高分遥感图像和地基三维激光雷达数据的城市三维绿量快速测算

文章提出了基于高分遥感图像和地基三维激光雷达扫描数据,采用平面量推算立体量的方法测算城市三维绿量。该方法首先利用地基三维激光扫描点云数据建立样本点单木三维模型,再利用模型提取单木三维绿量;然后利用高分遥感图像和DEM图像获取样本点的光谱特征和GIS特征作为自变量,其中包括样本点像元缓冲区的近红外波段、红波段、绿波段的灰度值、归一化差值植被指数、比值植被指数、改进型土壤调节植被指数高程、坡度、坡向;之后利用逐步回归分析的方法筛选并去除引起多重共线性的自变量,拟合单木三维绿量的回归方程;最后结合不同植被类别的空间分布信息遥感图像,推算出研究区全域的三维绿量总值。该方法对于快速测算城市三维绿量提供了一个新的思路,可为准确定量评价城市绿色景观生态效益提供提供科学的数据支撑。     

常用的亚像素边缘检测方法的对比研究

为满足图像测量等工程应用中需获取被测目标的高精度图像边缘信息的要求,文章在分析亚像素边缘检测方法的机理上,介绍了目前几种常用的亚像素边缘检测检测方法,主要包括:基于插值的亚像素边缘检测、基于拟合的亚像素边缘检测、基于矩的亚像素边缘检测、基于小波变换的亚像素边缘检测;通过分析每种亚像素边缘检测方法的原理,对各种方法的优缺点进行了对比。     

二阶累积三维模型轮廓块间混淆分离方法

在三维模型视景仿真建模中,常因视觉切换和光线强度衰减,产生轮廓块间混淆,需要进行混淆分离算法设计。提出一种基于二阶累积泰勒展开的三维模型轮廓块间混淆分离方法,进行高精度多轮廓三维立体模型视景建模,对于遍历后的建模点进行模型重构,实现三维多轮廓立体模型建模。构建多轮廓三维模型视景建模视点切换运动方程,得到边缘轮廓特征检测结果。提取轮廓块间的混淆像素值二阶累积量特征,采用二阶累积量泰勒展开算法,对三维图像模型的轮廓边缘块间混淆进行分离的改进。仿真结果表明,采用该算法,混淆分离效果较好,三维图像模型的视景仿真效果真实度较高,轮廓信息保真度好,展示了算法的优越性能。     

线性滤波运动舰船图像静态视点平滑过渡仿真

静态视点图像由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,在三维视景仿真中图像平滑过渡效果不好。传统方法中采用基于光线Ray光线程基元算法,光亮度产生像素色差干扰,视景仿真效果欠佳,提出一种基于归一化线性滤波的改进的Ray光线程基元算法,通过图像的每个像素沿着固定的方向虚拟构建一条发射光线,获取Ray光线程基元,采用归一化线性滤波处理,优化光线强度的衰减,修正起点坐标和视线方向出现的视觉偏移,实现静态视点的平滑过渡,仿真实验得到位置静态视点、角度静态视点和相对距离静态视点模型下的大型运动舰船视景仿真结果,仿真表明,采用该算法对静态视点的复杂图像进行三维视景仿真,能在操作进程和虚拟数据资源配置中实现并行处理,静态视点的纹理的寻址和遍历均匀,实现了平滑过渡,有较高的配准率,视景仿真效果真实可靠。