一种虹膜图像块状纹理检测算法

为了有针对性地检测虹膜中特定类型的虹膜纹理,解决现有纹理特征提取方法中纹理类型信息被忽略的问题,提出一种虹膜块状纹理检测方法。首先,利用区域纹理能量参数作为虹膜纹理特征描述子,利用支持向量机方法从虹膜图像中检测包括块状、线状和环状在内的纹理信息;然后定义一种形状因子,从前一步骤得到的纹理信息中检测出块状纹理信息。对1 476幅可见光拍摄的人眼图像进行测试,通过人眼观测到237个块状信息,正确检测210个,正确率88.6%。实验结果表明,所提出的虹膜图像块状纹理检测算法具有较高的检测正确率,与目前常用的基于多分辨率的虹膜纹理特征融合,将有效提高虹膜识别的正确率。

基于组合窗口搜索的虹膜块状纹理检测

目前的虹膜纹理特征提取方法无法获得特定类型纹理的大小、位置和形态信息,而这些信息同样是纹理特征的重要组成部分。将虹膜纹理分为块状、线状和环状3类,以其中的块状纹理为检测对象,提出一种利用组合窗口搜索实现虹膜块状纹理检测的方法。该方法针对块状纹理的灰度分布特征定义一组尺寸可变的组合窗口,利用这些窗口搜索预处理后的虹膜图像,找到满足块状纹理匹配条件的区域,再利用聚类方法对这些区域进行二值化,实现虹膜中块状纹理的检测。该算法对图库中人工标定的918处坑洞和127处色素斑的检测正确率分别为92.16%和76.38%,实验结果表明,该方法能够从背景复杂、多种形式纹理共存的可见光虹膜图像中检测出块状纹理,这些纹理信息将有助于提高虹膜识别的鲁棒性。

基于BAB策略与SVM的虹膜块状纹理检测

块状纹理是虹膜表面上一种重要的特征纹理。对于可见光虹膜图像而言,由于受眼睑、光斑及光照不均匀等因素影响,如何准确地提取出该特征纹理仍然是目前一个亟待解决的难题。提出一种基于分枝定界(BAB)策略和支持向量机(SVM)的可见光虹膜块状纹理检测方法。首先使用线性模板来提取虹膜上所有目标纹理;然后,采用BAB策略定位所有目标纹理并计算每个目标纹理的特征向量;最后,使用SVM实现对块状纹理的检测。通过实验证明,该方法对于虹膜块状纹理的检出率和检测时间均优于同类方法。

基于流场的流动水体仿真

为了逼真地模拟自然河道中的流动水体,提出了一种基于流场的流动水体仿真方法。应用流体力学原理,实时计算稳定水流的速度,构建河流的流场,然后运用流场驱动并约束满足泊松碟分布的块状纹理在河道内移动,通过对块状纹理进行混合与渲染,构成了一种自然水体的动态流动效果。水面渲染采用GLSL(opengl shading language)着色器进行渲染,实际运用GPU可编程渲染管线进行图形计算,减少了CPU的实时运算量,提高程序的整体效率,实践表明,应用以上方法可以有效地模拟流域内的动态流动水体。

基于矩形编码的抖动半调图像无损压缩算法

结合有序抖动图像具有周期性块状纹理的特性,提出一种基于矩形编码的抖动半调图像无损压缩算法。针对半调图像黑白像素交替频繁的现象,根据抖动模板的大小等间隔抽取对应图像块上的像素进行下采样,使采样后的子图具有成片的黑白区域。对黑白子图进行行异或运算,通过矩形划分的编码方法实现无损压缩。实验结果表明,该算法的压缩效率较高。

河道流动水体三维仿真方法研究

为满足水文观测数据的实时分析与应用需求,提出了一种不规则河道内流动水体仿真的方法。该方法重点研究了利用实测河道水位线数据并结合真实河道DEM地形数据进行河流边界线搜索及河面自动建模,构建多层水面叠加模型,利用流速驱动纹理块自适应于河道移动的动态纹理混合与渲染技术。在三峡库区水文仿真系统的实践中表明,该方法能够有效地模拟符合自然河道地形的动态流动水体,形象逼真地表现河面各处流速的差异化现象。

芭珠小伙伴

林长青发型师“每次给文淇做头发都会从一种陌生视角去创作,这次也不例外。根据这次光影与珠宝的完美结合,发型采用了块状纹理,为画面增加张力。和大家一起配合,很享受这次拍摄。”