基于视频帧重要区域相似性的镜头切换检测

视频帧的重要信息通常位于图像的中间部位,因此提出了基于视频帧重要区域相似性的视频镜头切换检测算法.在连续视频帧中,相邻帧的前一帧中间区域被分成大小相等的四部分,然后在后一帧中的中间区域寻找与前一帧四模板相似的区域.利用各区域灰度直方图的欧氏距离判定相似区域.如果不相似模板个数大于2,那么该相邻帧处发生了镜头切换.实验表明,此方法对于多数场景的镜头切换检测结果准确、全面.     

一种改进的全局Retinex监控视频图像增强方法

考虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似,合理运用帧间信息,构建了一种改进的Retinex图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波,滤波结果取模极小提取各帧背景信息,通过融合多帧图像背景,获取该时刻上视频图像的准确背景,使用该背景进行Retinex算法增强。实验结果表明,算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富,获得了更舒适的视觉效果。     

输电线红外图像超分辨率复原方法

针对因相机抖动而影响输电线红外图像超分辨率复原效果的问题,提出结合SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征配准信息对低分辨率的输电线红外图像进行超分辨率复原.以4个相邻图像帧为例,首先选定一帧作为参考帧,将其他3帧与该帧图像进行SIFT特征配准,配准过程为特征点检测与初配准、RANSAC (Random Sample Consensus)去除误配准点和图像重采样.然后,对参考帧与图像重采样后的3帧图像进行超分辨率复原.实验结果表明,该算法与传统的超分辨率复原算法相比,重影率下降41％,具有更好的超分辨率复原效果.     

基于网格的运动目标检测与跟踪处理

为提高运动目标的检测与跟踪处理速度,设计了一个基于网格计算的解决方案,应用网格计算以分布并行方式来处理图像序列. 网格计算节点上执行的一个任务对应处理图像序列中的一个帧图像单元,一个帧图像单元包含了每次处理过程中所涉及的一帧或多帧图像,因而网格计算中的任务数即为图像序列中的帧图像单元数. 利用Condor系统搭建了一个网格计算试验台,开发了一个用户交互界面和若干中间件服务模块. 以基于相邻帧差法和模板匹配法的运动背景下的目标检测和跟踪算法为例进行了试验. 试验结果表明,该方案具有可行性,并能大幅度缩减计算时间,提高处理效率.      

针对动态场景的快速视差图像预测方法

要在机器人导航、视频监控和人机交互等领域,从立体图像序列中计算动态场景的三维结构时,大多数空-时立体方法和场景流方法,没有充分利用前一帧视差图像的信息计算下一帧视差图像,导致在计算每一帧视差图像时,对应点的搜索空间降低了视差计算的速度。针对这一问题,提出了一种有效的视差图像预测方法,利用稳定的基于角不变量特征的三维配准算法,估计立体装置在相邻两帧之间的自主运动参数;并建立了相邻两帧视差图像之间的变换关系。所提法能够快速计算具有时间一致性的视差图像序列,仿真和真实实验证明了其有效性。     

关于三维地震可视化的分析

在地质开采、石油勘探、地形模拟等领域,可视化技术有着十分重要的意义.应用三维地震数据可视化技术,可以对原始地震测井数据做出正确解释,从而得到石油资源是否存在、位置和储量等重要信息.可视化过程主要分为:数据预处理、映射、绘制、显示四步.数据预处理主要对原始数据进行规则化处理,使其满足可视化数据要求;映射是将处理过的数据映射成几何数据,即进行几何构造建模;绘制的过程将几何数据变换成图像数据;显示过程即将图像数据显示出来.可视化绘制算法可以分为面绘制(Surface Rendering)和体绘制(Volume Rendering)两大类,体绘制技术是一个重要的研究方向,具有较大的研究价值和应用前景,体绘制的传统算法是光线投射法,本文结合地震数据的特点.对该算法进行改进,然后对改进算法的性能进行了评价,得出减少重新采样的计算量是提高体绘制算法效率的有效方法.     

向量小波在活动图像数据压缩中的应用

研究了向量小波在活动图像数据压缩中的应用．利用序列图像中相邻两帧之间数据无多大变化的特点,改进了重复行预滤波方法,采取相邻两帧重复行方法,获得了较高的分解、重构速度;由于采取了适当的量化与编码,在图像质量主观评价好的情况下,序列图像压缩比可达到１４６．２．     

基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法

针对静态摄像条件下视频序列图像,提出一种基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法.该法先选取一帧图像存入背景缓冲区,然后根据当前帧图像与前一帧图像、背景图像的差分信息对背景缓冲区的背景进行更新.通过运动区域检测、噪声去除、连通单元标记、目标提取、阴影检测等处理,能获取完整的车辆目标区域.实验结果表明,该方法快速、准确,具有较好的实用价值.     

向量小波在活动图像数据压缩中的应用

研究了向量小波在活动图像数据压缩中的应用,利用序列图像中相邻两帧之间数据无多大变化的特点,进行了重复行预滤波方法,采取相邻两帧重复行方法,获得了较高的分解,重构速度;由于采取了适当的量化与编码,在图像质量主观评价好的情况下,序列图像压缩比可达到１４６．２。     

一种基于提升小波和证据理论的视频水印算法

对宿主视频序列中每一帧的亮度通道经过提升小波处理后,选择相邻图像方块的中高频小波细节子带,根据人类视觉屏蔽特性嵌入水印,并且应用水印公式构造特殊的水印嵌入后条件,判断提取的水印可信度,然后结合水印证据之间的支持度,根据证据理论对其数据进行融合获得鲁棒水印,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能有效抵抗帧裁剪、添加噪声、帧平均、帧交换、MPEG压缩和格式转换等攻击.     

信息可视化研究综述

信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用,可以增强数据呈现效果,让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览,从而发现数据中隐藏的特征、关系和模式。可视化应用非常广泛,主要涉及领域:数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等等。根据CARD可视化模型可以将信息可视化的过程分为以下几个阶段:数据预处理;绘制;显示和交互。根据SHNEIDERMAN的分类,信息可视化的数据分为以下几类:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中针对后4种数据的可视化是当前研究的热点。多维数据可视化方法主要包括基于几何的方法、图标方法和动画方法等。基于几何的可视化方式中最经典的就是"平行坐标系"方法。平行坐标系(parallel coordinates)使用平行的竖直轴线来代表维度,通过在轴上刻划多维数据的数值并用折线相连某一数据项在所有轴上的坐标点展示多维数据。平行坐标系方法能够简洁、快速地展示多维数据,发展出很多改进技术。但是当数据集的规模变得非常大时,密集的折线会引起"视觉混淆"(visual clutter),处理方法包括维度重排、交互方法、聚类、过滤、动画等。其他基于几何的方法包括Radviz方法使用圆形坐标系展示可视化结果;散点图矩阵(scatter plot matrix)将多维数据中的各个维度两两组合绘制成一系列的按规律排列的散点图。基于图标的可视化方法用具备可视特征的几何形状如大小、长度、形状、颜色等刻划数据,代表性的方法包括星绘法和Chernoff面法等。动画方法用于可视化中可被用来提高交互性和理解程度,其缺点包括可能分散注意力、引起用户的误解、产生"图表垃圾"等。时间序列数据是指具有时间属性的数据集,针对时间序列数据的可视化方法如下:线形图、堆积图、动画、地平线图、时间线。层次数据具有等级或层级关系。层次数据的可视化方法主要包括节点链接图和树图2种方式。其中树图(treemap)由一系列的嵌套环、块来展示层次数据。为了能展示更多的节点内容,一些基于"焦点+上下文"技术的交互方法被开发出来。包括"鱼眼"技术、几何变形、语义缩放、远离焦点的节点聚类技术等。网络数据具有网状结构。自动布局算法是网络数据可视化的核心,目前主要有以下3类:一是力导向布局(force-directed layout);二是分层布局(hierarchical layout);三是网格布局(grid layout)。当数据节点的连接很多时,容易产生边交叉现象,导致视觉混淆。解决边交叉现象的集束边(edge bundle)技术可以分为以下几类:力导向的集束边技术、层次集束边技术、基于几何的边聚类技术、多层凝聚集束边技术和基于网格的方法等。其他研究热点包括图形的视觉因素研究、自适应可视化研究、可视化效果的评估等。视觉因素对于可视化效果的影响,如位置、长度、面积、形状、色彩等影响已经引起很多研究者的注意。色彩是视觉因素的重要组成部分,研究主要集中在颜色选择的原则和交互系统中。这些原则基于数据类型、类的数量、认知约束等。自适应可视化可以提高信息可视化的适应性。研究成果分为以下几类:自适应可视化展示、自适应资源模型、自适应用户模型。自适应可视化展示是指根据用户的特征自动为用户提供多种展示类型,自动选择可视化内容及布局的形式,自动调整可视化的元素等。自适应资源模型反映了对硬件和软件的利用以提高可视化性能。自适应用户模型通过显示用户模型的内容并让用户能够编辑,从而让用户能够控制模型的内容。当前关于信息可视化评价的研究较少,少量研究也没有提出直接和通用的可视化的评估方式,需要对信息可视化评价的理论基础、方法和应用做深入的研究。可视化技术与应用还应该继续向以下4个方面努力:直观化、关联化、艺术化、交互化。信息可视化技术的发展方向是协同(collaboration)、分析过程(analytics)、计算(computational)和意会(sense-making)。未来研究方向可以包括以下几个内容。信息可视化和数据挖掘的紧密结合。为提高处理海量数据时的速度和效率和解决视觉混淆现象;必须运用数据挖掘的公式和算法,对数据分析的过程及结果进行可视化展现。协同可视化。协同可视化领域的研究方向可以包括可视化接口设计、基于Web的可视化协同平台开发、协同可视化工作的视图设计、协同可视化中的工作流管理及协同可视化技术的应用等。更多领域的应用技术开发。包括统计可视化:需要研究使用几何、动画、图像等工具对数据统计的过程和结果进行加工和处理的技术;新闻可视化:对新闻内容进行抓取、清洗和提取和可视化展示;社交网络可视化:可视化方式显示社交网络的数据,对社交网络中节点、关系及时空数据的集成展示。搜索日志可视化:针对在使用搜索引擎时产生的海量搜索日志,可视化的展现用户的搜索行为、关系和模式等。     

可视化数据挖掘技术

通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

数据挖掘过程可视化与交互式一般内容的研究

过程的可视化与交互式是过程指导层次的可视化数据挖掘,可视化和交互式的对象就是"过程"。描述了过程的可视化与交互式概念并指出了其优点。然后,通过引入过程对象和过程粒度等概念构建了过程可视化和交互式的基本内容,在此基础上给出了实现过程可视化和交互式的不同参考方案。     

微软学术搜索的可视化应用探析

信息可视化技术利用计算机图形图像和数据挖掘的技术与方法,将数据中隐藏的信息以交互方式形象生动地展示给用户。在学术搜索领域,信息可视化技术主要用于辅助用户分析数据,进而发现其中蕴含的规律。因此,研究信息可视化技术与应用,具有重要的理论意义和实用价值。对微软学术搜索的信息可视化应用进行深入的研究,提出了针对学术搜索数据的可视化与分析方法,为解决信息可视化所面临的问题提供了新的思路和技术手段。     

森林场景中太阳与阴影实时动态可视化模拟

【目的】为真实地模拟森林场景中太阳与阴影的实时动态效果,将优化计算资源与自然光照的可视化模拟相结合,实现大规模森林场景阴影实时动态绘制。【方法】用子节点旋转方法分别构建太阳和阴影场景,采用Billboard技术进行太阳场景绘制,使用PSSM算法绘制阴影。建立各自子节点并绑定于共同的根节点上,通过在世界坐标系统中同时旋转子节点实现树木阴影形态随太阳一日升降的实时变化过程,并对有无阴影时的渲染效率进行了比较。【结果】加载5 000棵树以内,阴影绘制效率高达70.0 帧/s; 加载超过6 000棵树时,有无阴影的绘制效率都呈相对平缓下降趋势,且有阴影是无阴影时平均绘制效率的70%; 加载19 000棵树时,阴影绘制效率为16.0帧/s。【结论】子节点旋转方法试验数据容易获取,算法简单快速,效率较高,绘制效果使森林场景更加逼真,可以达到较好的视觉效果并满足实时可视化要求。     

Feature Preserving Milli-Scaling of Large Format Visualizations

Ultra-scale data analysis has created many new challenges for visualization.For example,in climate research with two-dimensional time-varying data,scientists find it crucial to study the hidden temporal relationships from a set of large scale images,whose resolutions are much higher than that of general computer monitors.When scientists can only visualize a small portion(< 1=1000) of a time step at one time,it is extremely challenging to analyze the temporal features from multiple time steps.As this problem cannot be simply solved with interaction or display technologies,this paper presents a milli-scaling approach by designing downscaling algorithms with significant ratios.Our approach can produce readable-sized images of multiple ultra-scale visualizations,while preserving important data features and temporal relationships.Using the climate visualization as the testing application,we demonstrate that our approach provides a new tool for users to effectively make sense of multiple,large-format visualizations.     

引江济太虚拟景观系统关键技术的研究与实现

介绍了系统场景可视化采用的一些关键技术.开发了引江济太三维虚拟景观原型系统(YJJT3D系统),用OpenGL作为底层图形驱动程序,以VC 6.0为开发工具,利用虚拟现实技术、多媒体技术和三维图形技术,实现了对大规模地形场景的实时动态显示、信息查询以及空间分析,并提出解决超大数据量数字高程模型快速显示的算法,将地物在地形中进行显示.该系统能在PC机上流畅地运行,图形的生成速度和质量较高.     

基于平行坐标技术的关联规则可视化模型

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.     

基于DSM系统的可视化工具的设计和实现

描述了基于共享机制的分布式可扩展机群系统上性能分析和可视化显示工具的实现技术,分析工具由事件收集器、数据分析器和可视化显示三部分组成,事件收集器收集感兴趣的程序和系统事件,为了易于使用,减少用户负担,将部分探测机制的实现放在了系统的运行时间库和共享存贮器的一致性维护协议中,这样易于将事件与存贮器的地址联系,进而可将事件映射到程序的源代码中,便于用户调试程序,查找性能瓶颈,改进程序的执行性能。     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。