图像纹理合成的研究应用

在此介绍了纹理和纹理合成的基本概念,给出了纹理合成常见的几种算法,通过分析块拼接纹理合成算法,对块拼接纹理合成算法进行改进,将块拼接的原理应用到图像拼接上,并对象素加入与人视觉有关的权值进行接缝处理。实验结果表明,该方法简单实用,对于基本的由不同方位拍摄的图像都可以通过该算法进行拼接,并通过对接缝处的处理,取得了较好的结果。     

一种快速块拼贴纹理合成算法

提出一种改进的基于样图的块拼贴纹理合成算法.针对拼贴纹理块时产生的局部性边界不匹配现象,用图的切割算法寻找块重叠区域的最优拼接路径,有效地提高了纹理合成质量.同时采用多分辨率图像金字塔构建输入纹理图像,并结合螺旋线搜索策略和加速算法提高纹理合成速度.     

多视点云拼接中的ICP算法优化

为了提高多视点云拼接算法的稳定性及其拼接的精度和效率,对现有的ICP算法进行了优化,提出了基于最小二乘法的混合定位点云预拼接方法,对两块点云进行了粗略拼接,获取了两块点云中可匹配部分的对应点集,并给出了具体的算法,进而提出了基于总体最小二乘法的点云精确拼接算法,对两块点云进行了精确拼接,实现了现有ICP算法的优化,保证了拼接的全局收敛性和算法的稳定性,减少了算法的迭代次数,提高了点云拼接的精度和效率.     

基于SIFT特征的多视点云数据配准和拼接算法

针对无特征标志点的大场景多视点云数据,提出了一种新的基于SIFT特征的配准和拼接算法。算法提出了有效纹理图像的概念,并对有效纹理图像进行SIFT特征提取和匹配;然后将提取的SIFT特征点和匹配关系反射到三维点云数据,获取多视点云数据的特征点和匹配关系,完成多视点云数据的拼接。算法在有效纹理图像中提取和匹配特征点,排除了点云数据中孔洞和无效数据的干扰,并且算法只利用较高鲁棒性的特征点对进行拼接,计算简单,匹配精度和效率都得到提高。对室内和室外两个大场景的2个视点数据进行实验,实验结果证明拼接速度和精度都有较大的提高。     

遥感图像拼接算法改进

根据中心像元与周围像元之间的临近像元效应,提出了基于动态规划与灰关联分析的最佳拼接线检测算法.首先利用该算法在要进行拼接的图像中找到一条最佳拼接线,然后利用动态宽度的强制改正方法消除拼接缝效应,实现了图像的无缝拼接.为了验证该方法的可行性与有效性,分别以纹理规则、纹理杂乱、不同时相的三组遥感影像进行了实验.研究结果表明,该算法实现简单,达到了较好的视觉效果.     

适用于H.264的快速模式选择算法

多模式运动估计使H.264比其他视频编码算法具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升。提出了一种新的适用于H.264的快速模式选择算法。此算法提前对块的细节程度和纹理方向进行分析,根据块细节程度缩小模式选择的范围,并根据块纹理方向对模式进行进一步筛选,从而大大提高了模式搜索速度,将性能损失控制在可以忽略的范围内。仿真及实验的结果证明了本算法的有效性。     

一种改进的图像拼接检测算法

通过对图像拼接技术特点的分析,提出一种基于图像纹理特征分析和马尔科夫模型的改进的拼接图像检测算法。该算法计算图像DCT域上的马尔科夫转移概率矩阵,同时对图像进行纹理分析,得到两类特征共178维。为评估该检测算法的性能,提出了一个具体实现方案,提取了图片数据集的特征,使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对特征数据进行训练与分类。实验表明,该方法取得了较好的分类效果。     

一种基于块纹理特性的H.264/AVC帧内预测算法

H.264/AVC视频编码在空域上从多个方向进行多种模式的帧内预测,并使用率失真优化(RDO)算法选择最佳模式,使其算法复杂度很高,无法满足实时视频的需求.为此,提出一种快速预测算法,利用宏块在一定方向上的像素差分和对宏块是否有明显纹理及纹理方向进行有效预判,并根据预判结果对块类型和预测模式进行选择,避免对各块进行所有模式的计算,从而有效地降低了复杂度.实验结果表明本算法在峰值信噪比(PSNR)和码率变化极小的情况下,编码速度有显著提高.     

基于灰度相关和区域特征的图像拼接算法

本文提出一种结合灰度特点和区域特征的图像拼接算法。首先采用灰度直方图均衡化的方法降低光照条件不同造成的灰度差异;其次为减少匹配块的计算量,在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的绝对差值,然后通过控制阈值来减小搜索范围;最后引入平滑因子消除拼接痕迹,最终实现无缝拼接。实验证明,本文算法合理,可行性强,能够达到良好的拼接效果。     

基于参数平面的自适应调和纹理映射算法

针对经典约束纹理映射算法在保持纹理有效性的同时算法复杂度高的问题,提出了根据评估值自适应选取目标函数的约束纹理映射方法。结合模型的参数化平面,计算模型特征点三角化后每一个三角块内部所有顶点的评估值,根据与给定阈值比较后的结果自适应选择目标函数。对于不能直接应用两种目标函数的三角块进行迭代三角化并计算下一级三角块的评估值。针对局部特征点映射不精确的问题采取局部邻域调整方法,只需调整一阶或者二阶领域的顶点位置即可。实验表明本文算法相较于经典算法时间复杂度平均提高75%以上。将本文算法映射后的模型加载到高帧频实时渲染系统中,实验表明本文算法具有很好的鲁棒性,重复实验表明本文算法可以保持纹理的有效性。     

一种无接缝纹理映射算法的并行实现

随着多核处理器的问世,并行编程变得简单和必要。通过对一种纹理映射算法的研究,对其耗时部分进行并行化,以加快算法运行速度。该纹理映射算法先建立三维网格顶点和视点之间的对应关系,然后利用重心坐标权重插值的颜色填充方法构造出一个无接缝的纹理图像。通过利用算法过程中存在的并行性,对算法进行并行实现。实验结果显示,能够得到一个无接缝的纹理图像,而且在双核处理器上的平均加速比达到了1.70。     

PCB外观检查机形态学运算多核并行加速的实现

为了解决PCB外观检查机中存在的速度问题,对其中用到的形态学运算采用多核并行的方式进行加速。给出了腐蚀运算的普通算法和一种优化算法的多核并行实现过程。实验表明,无论是形态学运算的普通串行算法还是优化算法,通过多核并行处理的方式都可使其运算速度大幅提高。当运算规模较大时,并行加速比可趋近参于运算的处理器数量。     

运动目标检测与特征提取算法的多层次并行优化

针对监控视频中运动目标实时特征提取的需求,在目标检测与特征提取串行算法的基础上,提出了基于OpenMP和多核CPU平台的三层并行优化算法。首先,在算法顶层,将串行算法抽象为两个模块组成的流水线,提出了流水线并行优化算法和相应的缓存管理策略;接着,在算法中层,考虑到特征提取模块中各子模块的功能独立性,设计了功能划分并行优化算法;最后,在算法底层,利用纹理特征提取模块的数据独立性,提出了数据划分并行优化算法。实验结果表明,该三层双模块并行优化算法在四核CPU平台上获得了接近Amdahl极限的加速比,基本实现了实际监控视频中运动目标检测与特征提取的实时处理。该多层次多模块并行优化方法普遍适用于串行算法在多核平台上进行并行优化的分析。     

基于结构张量方向引导的改进的Image Quilting图像风格迁移算法

传统的Image Quilting算法在进行块拼接时没有考虑到目标图像的方向场特征的变化,所以传输的纹理不具备方向性特征。针对传统算法的不足,本文提出了一种基于目标图像结构张量方向引导的改进的Image Quilting图像风格迁移算法,从而使得图像风格迁移时不仅保证了颜色及纹理特征能准确传输到目标图像中,同时通过方向场引导,确保了方向信息也能合理传输到目标图像中,同时本文运用图像内容融合技术确保目标图像的形状,边缘,内容等信息较好的留存于渲染图像中。实验表明,改进后的算法能够取得更好的图像风格迁移效果。     

视频目标检测跟踪程序在多核DSP上的并行实现

高性能多核 DSP 的通信以及并行执行是多核系统设计的关键.文章分析了视频目标跟踪算法各模块的资源消耗,对各部分算法提出了并行计算的思路;提出改进的二值化掩膜法提取背景图像;提出辅助并行结构以使负载均衡;研究了 DSP多核通信的进程间通信(IPC)同步机制,运用流水线并行结构,实现三核同步并行处理系统.通过实验,测试了通信延迟时间,并把目标跟踪程序合理地划分到3个 DSP核中,实现并行处理,达到了实时性要求.     

一种新的混合并行蚁群算法研究应用

提出了一种新的混合并行蚁群算法,在单机多核机及多核集群机下分别实现了MPI并行蚁群算法及MPI+TBB并行蚁群算法,应用于真实路网车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),对两者进行了实验对比,实验结果表明MPI并行蚁群算法具有较高的加速比,和问题规模关系不大,刚开始呈现线性加速比。较MPI并行蚁群算法,MPI+TBB混合并行蚁群算法具有更好的可扩展性,在进程数较多时仍具有较高的加速比。     

通用处理器多核流水线自适应同步方法

在通用处理器上进行信号处理是软件无线电发展的方向之一,现有的共享存储并行编程（OpenMP）和直接线程并行法难以对信号处理进行并行加速。针对串行算法的并行化问题,引入多核流水线方法,对传统串行方法和多核流水线的实时性进行了分析对比。针对多核流水线的同步问题,研究了一种分布式的自适应线程同步方法。结合信号处理实例,对串行方法和多核流水线的实时性进行测试,结果表明多核流水线的吞吐率是串行方法的2.1倍,处理能力大大提高。     

LTE系统中的可配置多核并行FFT算法

在LTE系统中,上行链路采用单载波频分多址技术(SC-FDMA),下行链路采用正交频分多址技术(OFDMA),在这两种技术的实现过程中,快速傅里叶变换(FFT)都有着重要的应用。为了提高FFT算法的计算效率,进而提升LTE系统的性能,本文提出了一种基于多核并行处理的点数可配置FFT算法,然后基于硬件实现平台的特点利用OpenMP并行编程语句在PC上对算法进行仿真,最后在FPGA上使用可配置软核MicroBlaze和逻辑资源实现了以上设计。仿真和实现结果表明,在多核环境下计算效率提升显著,尤其在大点数情况下,这对提升整个LTE系统的性能而言是非常有意义的。     

基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计

探讨了基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计的方法,以期实现该方法在更复杂的算法中应用具有更理想的性能提升。针对一个一维电磁场FDTD算法问题,对其计算方法与过程做了简单描述。在Fortran语言环境中,采用OpenMP＋~粒度并行的方式实现了并行化,即只对循环部分进行并行计算,并将该并行方法在一个三维瞬态场电偶极子辐射FDTD程序中进行了验证。该并行算法取得了较其他并行FDTD算法更快的加速比和更高的效率。结果表明基于OpenMP的电磁场FDTD并行算法具有非常好的加速比和效率。     

基于多核处理器的任务记录数据并行压缩算法

数据记录与回放是任务电子系统的重要部件之一。在任务执行过程中,数据记录与回放对实时数据进行记录存储,供事后回放分析。随着传感器性能的逐步提升,记录的数据量也随之增长。为减少记录数据的存储大小,采用zlib函式库对数据进行实时压缩,为缓解压缩所带来的数据记录速率慢的性能瓶颈,提出了一种基于多核处理器的并行压缩算法,该算法充分利用多核处理器的计算能力实现多线程并行压缩。通过实验表明,该算法取得了加速性能与压缩性能的大幅提升。