基于图象的绘制中的纹理编辑

现有的基于图象的绘制 (IBR)系统中 ,只能提供新视点的图象 ,并不具有对场景编辑的功能 .由于 IBR系统的场景模型不同于传统图形学 ,难于直接应用传统图形学中已有的方法进行编辑 .为此提出了一种修改 IBR场景中物体的表面纹理的方法 ,这种方法通过在原始的参考图象上指出编辑区域并给出纹理定义 ,修改各个视点上的纹理 .这种方法不限制编辑区域的形状、尺寸 ,并且考虑了亮度信息 ,适应了环境光照 ,使新纹理与原有场景更好地融合在一起 .实验证明 ,场景的复杂程度并不影响本方法的效果 ,但是由于本方法不能得到场景物体准确的三维数学模型 ,无法用现有图形引擎进行绘制 ,因此无法实现硬件加速 ,不适用于过大的场景     

用弹簧分子系统进行弹性医学图像配准

将源图像Delaunay三角化,用弹簧分子系统模拟网格形变,网格点在系统力的作用下移动去拟合待配准的目标图像.力由互信息梯度定义,并利用已知解剖结构特征的对应关系对形变过程进行约束.经过一段时间,网格点停止运动,对每一个Delaunay三角形计算局部仿射变换.实验结果表明,该算法能够快速准确地实现弹性医学图像配准.     

使用重采样点扩展模型的传递函数调整方案

提出一种传递函数的调整方案--ESTF. 该方案基于重采样点扩展模型,把传统的基于重采样点的传递函数扩展为基于重采样段的传递函数,对重采样段内的光学属性进行提前计算.在绘制中将重采样段而不是重采样点作为融合的基本单位,在计算重采样段光学属性过程中引入滤波器概念.实验结果表明:ESTF在低采样、超采样情形下对体绘制结果质量均有提高和加强,低采样情形下效果尤其明显.另外,ESTF与不同滤波器的结合为绘制结果的质量控制提供了灵活性.     

基于多个TIP模型的虚拟场景平滑过渡

给出了一种实现长距离虚拟场景平滑过渡的新方法.首先基于小波变换对场景照片序列进行融合处理,然后对融合后的图像建立蜘蛛网格模型TIP;再利用投影几何原理无缝连接各个TIP模型,最后实现三维虚拟场景的渲染.实验结果表明,该方法有效克服基于单幅图像TIP建立的虚拟场景对漫游长度的局限性,可以实现三维场景的平滑纵深漫游.     

结合支持向量机与C均值聚类的图像分割

针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题，提出一种根据图像特征使用C均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域，对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域，然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值，使用C均值聚类算法对平滑区域分类，将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本，最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果，同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练，所产生的分类器可以应用于所有该类图像，因此可以很容易应用到体数据的分割中。     

基于Chan Vese水平集的梯度加速分割模型*

为了提高图像分割的速度和精度,提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先,在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度。实验证明,提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度,还能保持分割过程的稳定性。     

一种通用入侵检测与防火墙联动系统

设计了一种通用的入侵检测与防火墙联动系统,介绍了系统的整体结构及各模块的详细设计,并在此基础上,利用插件技术,实现了入侵检测系统与iptables防火墙的联动。该系统不但能有效的阻断攻击,而且具有良好的通用性和可扩展性。     

布料上污渍效果的真实感模拟

布料上的污渍效果是计算机游戏和影视制作中有待模拟的细节之一.提出一种基于物理的布料上污渍效果的真实感模拟的方法--采用多层模型对布料进行建模.对于污渍在布料上的渗透和扩散运动,提出了NSEAM(Navier-Stokes equations for anisotropie media)模型,它可以模拟污渍和布料之间的相互作用,如扩散作用、蒸发作用、渗透作用等.最后,采用硬件加速的方法对上述过程进行了真实感绘制.实验结果表明,文中方法可以生成不同结构的布料上较为逼真的污渍效果,其绘制效果令人满意.     

基于优化判别模型的蛋白质分类方法*

在远同源检测的蛋白质分类方法中,基于判别模型的分类器相对于其他方法取得了最高的准确性,但这类方法都面临训练建模时因正类样本不足导致的训练不平衡问题。为此提出一种基于优化判别模型的蛋白质分类方法,通过对正负样本设置不同的惩罚系数,平衡分类器正负训练集的权重,进一步提高基于判别模型的分类器性能。比对实验表明,基于优化判别模型的方法取得了更高的准确性,并且通过参数优化,该方法可以提高所有基于判别模型的分类器性能。     

一种基于轮廓提取与纹理分析的图像着色方法*

从分析卡通、漫画图像的构图方法入手提出一种基于颜色扩展的图像着色方法,通过提取图像轮廓边界形成着色方向场指导上色过程,利用Gabor小波实现对图像中非相邻纹理区域的分析与匹配.实验结果说明该方法通过简洁的色彩关系和明暗层次突出了卡通、漫画图像适度简化和夸张的艺术特点,不相邻区域纹理匹配有效简化了细节部分添加色彩标记的用户交互复杂度.