基于VTK的图像三维可视化系统

图像的三维可视化可以通过可视化工具包（VTK）提供的API实现。VTK是图像可视化的开法工具包,它把可视化的算法封装起来,利用简单的代码生成所需图形。基于VTK的图像三维可视化系统阐述了如何借助VTKAPI读入二维图像序列、操作二维图像、重建三维图像以及进行三维图像可视化的全套方案,为可视化观察二维图像提供了有益的途径。     

基于三维数据的人脸表情识别

为了充分利用三维图像,在前人的二维图像研究的基础上,该文提出了一种新的基于三维数据的人脸表情识别方法。在此方法中,根据三维成像仪的特性,直接利用得到的三维数据进行分析处理,避免了传统的通过二维图像生成三维图像的特点创建了新的模版匹配方法,同时也结合了原始的二维图像进行特征点识别,然后综合分析特征点的性质完成人验表情识别,实验表明,该方法能够对六种人脸表情进行识别,有较高的识别率。     

基于Catmull-Rom插值算法的二维图像的三维显示

在数字图像处理领域,有时需要从三维的角度观察图像。文中提出了一种二维图像的三维显示方法:首先利用Catmull-Rom插值算法对原图像进行缩放处理,再利用OpenGL绘制小三角形面片生成二维图像的三维平滑曲面,然后利用光照技术生成二维图像的三维显示效果。实验表明,在对原图像施行Catmull-Rom插值处理之后,图像的三维显示效果比没有施行插值要平滑得多,并且也没有出现马赛克现象,这说明该算法是有效的。     

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,应用基本的分割技术很难得到精确的阈值。研究了三维图像分割技术,提出一种自适应阈值三维图像分割技术,先对三维图像分解成一系列二维图像,根据小波变换理论,分析不同分辨率下小波变换的特点,确定分割区域数和分解层次,再由低分辨率开始对每幅二维图像直方图进行小波变换,逐步到最高分辨率,并根据不同分辨率下小波变换结果,由粗到细地自动设定精确的阈值分割每幅二维图像,最后将多幅二维图像合成三维图像。实验表明了该方法的有效性,能够满足目标识别的要求。     

基于小区域增长的MDCT图像分割

提出了一种基于小区域增长的分割算法对人体肝脏的MDCT医学图像进行分割。先把三维人体肝脏的MDCT图像变成一系列二维图像;再对每个二维图像分配多个种子点,从每个种子点出发进行小区域增长;最后,把每个二维图像分割的结果整合成三维肝脏图像。实验结果表明了该算法的准确性和可行性。     

基于Catmull-Rom插值算法的二维图像的三维显示

在数字图像处理领域，有时需要从三维的角度观察图像。文中提出了一种二维图像的三维显示方法：首先利用Catmull—Rom插值算法对原图像进行缩放处理，再利用OpenGL绘制小三角形面片生成二维图像的三维平滑曲面，然后利用光照技术生成二维图像的三维显示效果。实验表明，在对原图像施行Catmull—Rom插值处理之后，图像的三维显示效果比没有施行插值要平滑得多，并且也没有出现马赛克现象，这说明该算法是有效的。     

三维欧氏距离变换快速算法

为了提高三维距离变换在实际应用中的计算效率,提出一种三维快速距离变换算法.首先将三维图像降维为多张二维图像,为每张二维图像设置2个标记数组,并根据标记数组运用围线扫描方法依次计算出每一像素在二维图像上的距离变换;然后依据二维结果计算出所有像素在三维图像中的距离变换.实验结果表明,文中算法实现简单,比已有的边界剥离算法及基于Voronoi图的算法在时间和空间消耗上均有较大的提高,有更好的实用性.     

基于二维图像三维重建的人脸特征提取技术研究

采用基于二维图像的三维重建对人脸特征进行提取.首先应用平行双目视觉原理获取人脸的二维图像,然后对图像进行预处理,消除图像上的噪音点,增强图像,以便提取特征点,对这些二维图像上的特征点进行优化计算,最后得到整体人脸的三维特征点信息.     

利用四叉树分割技术对二维图像的三维转换

在三维计算机研究中,三维数据的输入是个复杂的问题。大量的数据处理也会带来大的障碍,使得计算机速度较慢。不仅如此,这对于计算机辅助设计,以及计算机艺术等领域更会带来很多的不便。故针对以上问题文中提出了基于二维图像来进行三维的转换,从而得到三维图像效果,将复杂问题变得简单化。采用了四叉树分割技术对计算机输入的二维图形进行三维转换,通过用这种方法找到二维图形的几何信息和拓扑信息进行几何造型,再将图形的结构信息输入给OpenGL,OpenGL对数据进行处理,通过投影变换将二维图形转换为三维图像。     

利用四叉树分割技术对二维图像的三维转换

在三维计算机研究中，三维数据的输入是个复杂的问题。大量的数据处理也会带来大的障碍，使得计算机速度较慢。不仅如此，这对于计算机辅助设计，以及计算机艺术等领域更会带来很多的不便。故针对以上问题文中提出了基于二维图像来进行三维的转换，从而得到三维图像效果，将复杂问题变得简单化。采用了四叉树分割技术对计算机输入的二维图形进行三维转挟，通过用这种方法找到二维图形的几何信息和拓扑信息进行几何造型，再将图形的结构信息输入给OpenGL，OpenGL对数据进行处理，通过投影变换将二维图形转换为三维图像。     

基于视频图像的三维立体生成技术研究

简述了三维数字地图系统开发工作原理以及涉及到的几项关键技术,包括二维图像特征点的提取和三维地貌生成技术。     

三维生物特征识别进展

迄今为止的绝大多数生物特征识别系统都是基于二维图像的。而成像过程中必有物体三维信息缺失,这使得单纯基于二维图像的特征识别研究在经历了一段时间的发展后,停滞不前。越来越多的研究者开始关注三维生物特征识别技术。利用三维生物特征数据可以充分发掘深度、曲率信息并较好地处理光照、姿态的影响,从而进一步提高识别率。论文综述了该领域当前的国内外研究现状,并探讨了面临的主要困难以及未来的发展方向。     

基于WebGL技术的三维煤场重建系统

基于二维图像实现三维重建一直是三维可视化中一个重要的研究内容。现有的实现方法基本上都是基于C/S架构或借助第三方插件实现,对于系统的稳定性和实用性带来较大的影响。针对这一不足之处,设计了一套B/S架构二维图像重建三维场景的系统应用于煤场三维可视化,并实现移动端、电脑端无插件浏览。后端程序利用python脚本对图像进行处理操作,前端通过JavaScript获取数据和渲染模型。实验表明,本文设计的三维煤场系统具有较好的实用性。     

三维场景分割中多模态数据融合的2D-3D耦合网络

提出基于二维空间RGB颜色和三维点云数据融合的语义理解网络。先使用轻量级网络提取二维图像的特征，再基于二维图像特征、几何结构和全局环境信息提取三维场景语义分割框架。该算法采用异构网络，有效地将图像和点云信息结合起来，解决了单点云数据处理结果不够精细的问题。     

基于运动和散焦线索的深度提取研究

随着立体图像在社会各个领域的发展与普及,三维资源的需求逐步提升,而将二维图像转换为三维图像是解决三维资源稀缺的重要手段。二维图像三维化技术的关键在于深度信息的获取。分析了两种重要的深度提取线索,运动线索和散焦模糊线索。为了弥补这两个线索在深度提取的局限性,提出了两种线索的深度融合策略。实验结果表明,这两种线索采用分段线性融合的方法能提高生成深度图的质量。     

基于视频图像的三维立体生成技术研究

简述了三维数字地图系统开发工作原理以及涉及到的几项关键技术，包括二维图像特征点的提取和三维地貌生成技术。     

基于多尺度CNN-RNN的单图三维重建网络

现有基于深度学习的三维重建算法主要从深度网络的单一层进行特征获取,二维图像特征提取不完整,造成三维重建效果不理想。为提高三维重建模型的精度及准确度,充分利用二维图像细节特征,有效转换为三维网络,提出一种基于多尺度CNN-RNN的单图三维重建网络。模型网络主要由三部分组成：二维编码器、转换器及三维编码器。模型借鉴高斯金字塔模型,构建多尺度网络,保留二维图像不同尺度上的特征值,通过RNN将其转换为三维特征。模型使用公共的ShapeNet数据集进行训练和测试,通过前后对比,发现使用多尺度特征提取的方法,模型具有更好的鲁棒性。与现有方法进行对比,本模型在飞机、柜子、汽车、显示器、灯、音响、沙发等模型的三维重建中拥有更好的重建效果。     

基于LM和SVD结合的点云拼接算法研究

点云拼接是场景三维重建过程中的重要环节。针对现有的拼接算法存在耗时长、拼接效果差等问题,通过利用正交映射,获取三维点云与二维图像之间的映射关系,并在二维图像中获取匹配点对。在此基础上,提出了采用LM和SVD结合的方法来变换矩阵。首先根据正交映射,获取三维点云所对应的二维图像;其次利用SURF算法,提取图像的特征点,并通过FLANN算法以及RANSAC算法,提取两幅图像中的特征拼接点对;最后将LM和SVD两种方法相结合,求得变换矩阵。试验结果表明,无论拼接精度,还是运行速度,该算法均较直接利用LM算法或SVD算法有所提高。     

连续断层图像的边缘检测研究

工业CT扫描通常只能得到某一断面上的二维信息,不能得到被检测物的整体描述,技术人员只能根据获得的系列二维图像在人脑中综合复原为三维结构.因而人们希望能得到直观地、精确地展示被检测物体三维空间结构的ICT直观图像,能得到比二维图像更加丰富的信息.因此断层图像的三维重建在工业无损探伤、天体结构的观察及其它更广泛的领域有着极其重要的实用价值和研究意义.本文提出了一种基于边缘检测的按层剥离的算法,此算法是在二维图像上进行,然后再将分割后的序列图像再进行三维重建实现三维物体的按层剥离显示效果.     

一种自动鲁棒的三维人脸重建方法

三维人脸模型已经广泛应用到视频电话、视频会议、影视制作、电脑游戏、人脸识别等多个领域。目前三维人脸建模一般使用多幅图像，且要求表情中性。本文提出了基于正、侧面任意表情三维人脸重建方法。首先对二维图像中的人脸进行特征提取，然后基于三维人脸统计模型，通过缩放、平移、旋转等方法，及全局和局部匹配，获得特定的三维人脸。基于二维图像中的人脸纹理信息，通过纹理映射，获得完整的三维人脸。通过对大量实际二维人脸图像的三维人脸重建，证实了该方法的有效性和鲁棒性。