一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

一种高效编码压缩方法

本文给出了一种高效编码压缩方法及相应转换程序，能有效地节约空间。     

一种基于动态量化编码的深度神经网络压缩方法

近年来深度神经网络（Deep neural network,DNN）从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一问题,本文提出了一种基于动态量化编码（Dynamic quantization coding,DQC）的深度神经网络压缩方法.不同于现有的采用静态量化编码（Static quantitative coding,SQC）的方法,本文提出的方法在模型训练过程中同时对量化码本进行更新,使码本尽可能减小较大权重参数量化引起的误差.通过大量的对比实验表明,本文提出的方法优于现有基于静态编码的模型压缩方法.     

广义的以物体为中心的行程编码：一种新的三维物体模型

三维物体的表达和识别是图象理解和场景分析的核心问题,三维模型在三维物体的识别和场景分析中具有十分重要的作用.三维模型应该是以物体为中心的,能够提供该场景的所有有用信息.物体的大小,形状及朝向应均可从该模型中提取得到.本文提出了一种新的三维物体模型——广义的以物体为中心的行程编码.它包括物体的GORC物理数据结构,详细的形状描述和抽象描述.物体的高层次的表达可以通过以GORC编码的物理数据直接提取得到.三维的GORC是二维的以物体为中心的行程编码在三维上的推广,它兼有物体的体积表达和表面表达的优点.三维物体的GORC模型可以很容易地由其深度信息构造得出,基于GORC的投影运算,图象代数运算以及特征提取均可非常有效地实现.     

一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法

为了得到完整的三维模型,介绍了一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法。通过对不同视角的深度图像的手动粗配准、ICP算法精配准以及全局配准得到这些深度图像的旋转平移矩阵。通过vrippack,三维重建出完整的三维图像,用TextureStitcher对得到的三维图像进行纹理映射,从而实现融合纹理的三维图像的快速重建。文中在论述配准算法主要思想和实现步骤的同时,也用实验验证了方法的可行性与通用性。     

一种通用在线自适应压缩编码

本文提出并构造了一个通用编码集合。实现了一种高效在线自适应变长信源编码。适用于英文，中文和图像数据的压缩处理。     

一种基于Range图像的三维重建实现方法

本文介绍了一种基于Range图像的三维模型重建技术,以及实现该技术的相关软件的使用方法.     

基于三维离散余弦变换的彩色图象压缩编码

离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力，但多维的变换公式一直没有给出，为此深入研究了三维离散余弦变换，提出了任意尺寸的三维函数f(x,y,z)的正交离散余弦变换公式，克服了以前系数的取值必须相等的缺点，并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中，使得彩色图象的R，G，B3帧可以作为一个整体同时进行变换，极大地去除了图象R，G，B3帧间的相关性，理论分析和实验结果表明，在大幅度地增加压缩比的同时，峰峰信噪比也有明显提高，并且与国际标准JPEG，MPEG有很好的兼容性。     

彩色图象三维DCT变换压缩编码

由于彩色图象是以三分量形式表示的，因此在对其进行压缩编码时不仅要考虑它在空间，结构等方面上的冗余信息，还应充分利用各分量间的相关性。此文提出了一种彩色图象三维矩阵表示模型的三维ＤＣＴ变换压缩编码方法。     

一种准无损压缩图象子带编码算法

针对有损压缩会损失一部分信息而无损压缩又压缩比较低的问题,提出一种实现准无损压缩的方法。该方法就是首先将图象用噪声模型进行去除噪声处理,以提高图象的信噪比,并有利于图象的压缩;然后再使用区域自适应子带编码算法进行编码。由于该算法能快速收敛,因而编码时间相对较少;编码通常能实时执行。实验结果表明,该压缩方案具有高信噪比、高压缩比等优良性能。从算法的理论基础来看,其中基于噪声模型的噪声清除算法对其他编码算法（如DCT、DPCM、JPEG、SPIHT、MPEG等等）同样具有推广意义。     

医学图像配准中的一种互信息快速计算方法

基于互信息的医学图像配准,可以达到亚像素级精度且无需提取图像的解剖特征,是一种高精稳健的配准方法。但其中频繁的互信息计算使配准速度很慢,不能满足临床的实时要求。提出一种基于统计直方图灰度压缩的互信息加速计算方法,能显著减少灰度级,加快互信息计算,从而加快配准速度。实验表明,该方法能在不影响配准精度的前提下显著缩短配准时间。     

计算机图像常用压缩方法

图像给计算机增添了无穷的魅力,但色彩斑斓的图像需要宽敞的存储空间。图像处理中的压缩技术能有效地帮您解决图像的显示速度和存储量的问题,它是怎样做到的呢?     

一种基于手绘草图的三维建模方法研究

研究一种基于手绘草图进行三维建模的方法。将用户界面分为手势区、轮廓区、控制区、信息提示区等。根据手势区输入的手势以及控制区输入的控制信息,对轮廓区输入的二维信息构建三维模型。采用模板匹配的方法识别用户手势,采用容差环的方法识别用户输入的物体轮廓,根据生成的三维数据之间的分层信息构建物体表面三角网格,对物体进行三维建模。     

彩色Range图像的三维模型重建

重建包含模型真实纹理的彩色三维模型是计算机视觉研究领域的一个重要问题,提出了一种基于2.5维深度图像的三维配准算法,同时利用原始数据中的几何以及纹理信息,对多幅深度图像进行两两配准和全局配准。新算法在两两配准阶段将纹理信息用于初选两幅图像的匹配点对,在全局配准阶段将纹理信息用于计算残差,并据此更新对应点对的权重值用于下一次迭代计算。该算法克服了以往算法在纹理、几何信息的参数尺度量化等方面的问题。     

特定三维人脸建模方法综述

介绍人脸建模的研究背景、研究内容以及研究热点,总结近期三维人脸建模的常用方法及优缺点,展望今后人脸建模的研究方向。三维建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个基本的问题,人脸因其普遍性和特殊性,成为众多研究人员的研究目标。     

一种基于EZW编码的数字图像加密算法

考虑到了图像数据量大会给网络传输带来巨大压力的问题,本文提出基于压缩编码技术的数字图像加密算法,将加密解密过程嵌入到图像的压缩编码与解压缩解码过程中,大大提高了加密解密速度,同时又可以利用较少的存储空间来存储这些图像文件,利用现有的网络带宽来传输它们.     

一种为三维物体表面添加纹理的精确方法*

针对真实物体进行三维数字化重建的工程中,物体的空间位置及色彩等特征的数据采集始终是一项困难的,同时却又是十分重要的工作,设计的三维光学数字成像系统可以同时采集物体在同一个方向的深度图像和与它精确对应的纹理图像,在深度图像合成的同时进行纹理图像的融合.在进行多视角的纹理图像融合时,对权函数的设定提出了新的准则,使融合后的纹理图像更加逼真,可以产生高真实感的物体三维数字化模型.     

三维螺纹造型的一种计算机建模方法

三维形体的计算机造型是计算机图形学的一个重要研究领域。三维螺纹是在科学技术和工程领域应用很广泛的一种较为复杂的形体。正因为其复杂,所以它在计算机上建模比较困难。本文具体地分析了螺旋线的形成过程、原理和螺旋线的数学模型以及螺纹车削成形的整个过程,在此基础上,建立了三维螺纹的一种计算机建模方法。从该方法的应用实践来看,本文提出的方法是成功的,效率也很高,具有较强的实用价值和良好的推广应用前景。     

三维建模技术研究进展

三维建模是许多研究与应用领域的关键技术.对三维建模技术中涉及的三维数据获取与建模方法进行了系统的介绍,重点对激光扫描系统、基于图像建模技术进行了说明与对比.阐述了三维建模技术的最新研究进展及应用.最后指出模型检索研究以及数字化手段存在的问题,对三维建模的研究进行了展望.