基于双向耦合扩散的自适应图像插值

提出了一种自适应的双向耦合扩散算法:沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以增强边缘,而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除人工锯齿。为了消除这2个相反的扩散力彼此之间的冲突,将此算法分裂为一种耦合的格式;同时,为了保持图像特征,利用图像的方向导数局部地调整非线性扩散系数。最后将上述算法应用于图像插值。实验结果显示,相比于传统的图像插值算法和一些相关的偏微分方程模型,此图像插值算法可以显著地提高被插值图像的视觉质量。     

基于MultiGen的虚拟场景真实感研究

虚拟校园是数字城市的缩影.以北京交通大学的真实校园场景为研究对象,采用模块化、层次结构和纹理映射技术相融合的方法,通过运用实时可视化三维建模软件系统MultiGen Greator进行建模,创建了较为逼真的校园虚拟场景模型,并从数据库结构和组成模型的面片数两方面对其进行了优化,最后利用仿真系统Vega实现了校园虚拟场景的驱动显示.对于校园虚拟现实系统关键技术的研究与实现成为完成逼真合理的大规模虚拟场景的基础.     

超分辨率图像处理的一种IBP算法实现

介绍了一种基于IBP的超分辨率图像的处理算法,并利用几幅较低分辨率的图像重建了一幅高分辨率图像。     

一种基于双曲正切函数的自适应图像放大算法

针对图像放大后出现边缘模糊的现象,论文考察了典型边缘的特征,利用图像的梯度信息和双曲正切函数的性质,提出了一种较好地拟合任意方向、陡度和幅度的边缘,因此能够保持边缘锐度的自适应图像放大算法。实验结果表明该算法的有效性。     

一种基于迭代映射和图像内容的自适应水印算法

提出了一种新颖的基于迭代映射和图像内容的自适应水印算法。该算法将图像分割为互不重叠的图像块,利用分形维数分析图像块内容,选出反映图像自身特征的边缘和纹理区域。再根据图像块内部以及相邻图像块之间的方差特性将所选的特征区域细分为边缘、弱纹理和强纹理。对选取的特征块进行离散余弦变换并将经过迭代映射置乱预处理的灰度数字水印以不同的强度自适应地嵌入到中频系数中。实验结果表明该算法透明性好,安全性高,对剪切、低通和高通滤波、添加噪声和纹理以及JPEG压缩等具有较强的顽健性。     

基于特征驱动的双向耦合扩散方程的图像去噪和边缘锐化

提出了一个新的能够同时去除图像噪声和锐化边缘的扩散方程模型。根据图像特征, 例如边缘, 纹理和局部细节, 这个特征驱动的双向耦合扩散模型沿着等照度线(边缘)的梯度方向从前向扩散转变为后向(逆)扩散; 而相反地沿切线方向实施前向扩散。为了消除前向力和后向力之间的冲突,将扩散方程分裂为一种耦合的形式; 同时为了保持图像特征,利用图像的方向导数局部地调整非线性扩散系数。实验结果显示, 本文算法能够在去除图像噪声的同时, 有力地增强图像的特征。     

改进的自适应灰度视频序列阴影检测方法

提出了一种自适应的阴影检测方法,去除了传统固定阈值阴影检测方法残留的阴影边缘,有效地改善了阴影检测效果。首先采用kmeans聚类、求前景灰度直方图峰值间平均值等方法得到自适应的阈值,在此基础上,计算满足阈值约束的前景像素点,将该点及其8邻域点都作为可去除的阴影点进行标记。最后,去除标记的阴影点及极小面积的前景区域。本文对已有的阴影检测算法进行了改进,加入了自适应的阈值计算方法并去除了原有算法检测后残留的阴影边缘,在对室内及室外视频序列进行的检测中都取得了较好的效果。      

颜色不变量空间下的行人跟踪算法研究

为了有效的克服遮挡问题准确跟踪行人,本文提出了一种通过不断学习新的外观模型来自适应跟踪行人的跟踪算法。该算法首先将颜色不变量特征平面作为根特征来表示初始特征空间;然后将跟踪问题转化为0或1的二进制问题,通过局部最小二乘法（PLS）来对目标外观特征和对应的类型标签进行建模得到前景和背景的模板。随着目标外观的变化,本文利用局部最小二乘法（PLS）在颜色不变量平面上分析多个外观特征的样本信息,不断的更新模板,从而达到对遮挡具有很好鲁棒性的行人跟踪效果。通过对通用数据集进行试验表明:该算法在颜色暗淡和颜色鲜明的视频图片中都能达到很好的跟踪效果。      

基于视觉的感知用户界面(VBPUI)研究

图形用户界面（ＧＵＩｓ）是当今人机交互技术（ＨＣＩ）的主要平台,它使得普通人都会使用计算机,然而,为了适应更广泛的应用,人机交互技术需要向自然、直观、自适应的交互界面发展,而感知用户界面（ＰＵＩ）交互技术正是为为实现这一自然交互模式,而成为人机交互研究的焦点,通过对新兴的ＰＵＩ领域及其重要分支－基于视觉界面（ＶＢＩ）的介绍,阐述了利用头部定位与手的跟踪来实现ＶＢＩ的方法,提出了在实学方法中,要进行