基于MapReduce的图像序列可视外壳绘制方法

设计并实现了一种基于MapReduce架构的图像序列可视外壳并行绘制方法。首先,20个像机组成的环形像机阵列对物体进行图像采集。其次,获取物体的多视角图像序列后,使用一个6个节点的计算机集群对物体的可视外壳进行并行绘制。针对数据读写受HDFS性能制约的问题,采用基于分布式内存方法进一步提升速度。实验结果表明,MapReduce框架能很好地应用于可视外壳的绘制。与传统单机处理相比,MapReduce框架性能不仅具有很大优势,而且其分布式内存可以很好地解决HDFS的磁盘约束问题,带来更大的性能提升。

基于光照复用的变光照采集系统设计与控制

针对当前变光照采集系统的局限和不足,设计了一种光源密集分布的大范围全景变光照采集系统,可对多个运动目标进行密集光照采集。为解决单一光源成像时曝光不足、信噪比低的问题,提出一种基于光照复用的变光照采集控制策略,并通过解复用估计出采集对象在单一光照下表面反射属场的图像表示。模拟实验结果验证了所提方法的可行性,真实光照场景实验结果给出了所提方法的估计效果。通过比较分析单一光源成像和解光照复用估计结果,表明所提方法具有更好的性能和更高的信噪比。

全景动态光场采集的分布式存储与管理

针对目前光场采集系统中软硬件体系结构和数据采集、存储、管理机制的不足,该文设计了一种面向大规模全景动态光场采集的分布式存储与管理系统。系统实现对复杂非规则运动的多目标进行七维光场信息实时采集和捕获,并在时间、空间、光照维度上对分布式存储的光场数据进行关联性检索和管理,该系统具有良好的可扩展性,易于采集节点等硬件设备的扩充和调整。在长时间、数据密集的分布式采集和存储实验中,该系统没有出现丢帧现象,数据库管理性能满足光场处理算法中对数据的关联性检索。