基于DIBR和图像融合的任意视点绘制

虚拟视点生成是3维视频会议等应用领域中的关键技术,为了快速高质量地进行任意视点绘制,提出了一种基于深度图像绘制(DIBR)和图像融合的新视点生成方法,该方法首先对参考图像进行预处理,包括深度图像的边缘滤波和参考图像规正,以减少目标图像中产生的较大空洞和虚假边缘;然后利用3维图像变换生成新视点图像,并用遮挡兼容算法对遮挡进行快速处理;接着再对两幅目标图像进行融合得到新视点图像;最后用插值法填充剩余的较小空洞。实验证明,该新方法能获得令人满意的绘制效果。

基于DIBR和图像修复的任意视点绘制

基于深度的图像绘制(DIBR)是高级视频应用的关键技术,为提高视点变换的图像质量,提出一种基于DIBR和图像修复的任意视点绘制方法。首先对深度图像进行形态学处理,以减少视点变换产生的空洞,平滑目标视点内部的物体轮廓;利用视点变换方程生成目标视点;对含有空洞的目标视点采用图像修复算法进行后处理,设计了含有深度项的代价函数,在深度的约束下进行纹理搜索,将最佳匹配块填补到空洞;在修复空洞的过程中采用亮度优先的策略以适应不同的色度采样格式。实验的主观效果对比和PSNR数据都显示本文算法比其他算法更为优越。

基于图形与图像的混合绘制技术

随着虚拟现实技术的发展,对基于图形与图像的混合绘制技术提出了越来越高的要求。基于图形与图像的混合绘制技术是虚拟现实、动态仿真、实时可视化、高品质动画等越来越多的图像、图形应用技术的实现基础。该文对各种基于图形与图像的混合绘制技术进行分类综述、研究和展望。

基于GPU的四维医学图像动态快速体绘制

传统的三维医学图像重建技术无法满足四维医学图像动态重建的需求,而四维医学图像庞大的数据量使传统重建技术很难实现高性能实时绘制.基于以上需求,提出了一种四维医学图像动态快速体绘制方法.首先采用GPU强大的并行计算能力,提出一种基于GPU、利用CUDA技术实现的光线投射算法;然后分析了算法框架、体数据及计算结果的存储策略、线程分配和寻址策略,并给出了四维动态绘制的流程.该算法将每一条投射光线的计算分派到GPU的每一个线程中并行执行,在保证绘制质量不下降的情况下,相比传统的光线投射算法其性能得到较大程度的提高.实验结果表明,该算法可以实现较高的绘制性能和流畅的动态显示效果.

虚拟现实中的基于图像绘制技术综述

基于图像绘制技术为虚拟现实系统提供了更加可靠、真实、快捷的虚拟场景构建方案。虚拟场景的基于图像建模、支持基于图像的场景控制以及基于图像实时动态分布协同工作等技术领域成为了基于图像绘制技术在虚拟现实应用中的三个主要发展方向。按照面向虚拟现实应用流程和系统结构分类,讨论现有的基于图像绘制技术发展状况,分析各技术的原理以及优缺点,最后提出了面向虚拟现实应用的基于图像绘制技术的拓展方向。

用于3DTV的图像绘制技术

针对3DTV的应用,对深度图像绘制技术(DIBR)、光线空间表示法和光场绘制法这3类绘制方法分别提出了改进算法,实验结果表明新生成视图质量良好,可以用于3DTV系统的交互式场景渲染。

三维医学图像的体绘制技术综述

在分析三维医学图形体绘制技术的基础上,描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法和基于小波的体绘制等典型算法,给出了各类算法的性能评价,展望了体绘制技术研究的发展前景。

基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法

为了提高三维图像的视觉效果和重建效率,提出一种基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法.该方法将图像分割模块与体绘制有机地结合起来,并基于混合型链结区域增长与聚类分析的分割方式,来解决在实际应用中旋转观察时存在的障碍物体干扰问题.同时,基于Raycasting算法,对重构核进行改进设计:用包围盒选择与动态调整采样步长的重采样方法来提高重建效率;通过旋转光源和视角,对感兴趣的区域进行采样重建.实验证明该方法不仅效率高,而且显示效果好.

基于图像绘制的球面全景图生成及自动拼接技术研究

提出了一种基于球面投影模型的全景图像自动拼接算法,对手持相机获得的系列照片,构建了球面全景图像.使用等距离匹配算法计算相机的焦距,以相机焦距作为球体半径,将照片图像投影至球面上.两张相邻照片拼接时,以照片的投影图像最大宽度处一个像素对应的角度(弧度)为步长,从两图像中心处开始,取一定宽度的图像块进行匹配,找到两相邻照片最佳的拼接(经度)线,实现相邻两照片的自动拼接.将系列图像的拼接结果整合,得到360°视角的全景图像;然后进行上下层全景图像的拼接,生成全视角球面全景图,效果较好.

用Shear-warp算法实现超声心脏图像的快速体绘制

Shear- warp是基于物体空间扫描的一种体绘制技术 ,与传统的体绘制法相比 ,具有速度快、图像质量高的特点。本文介绍了 Shear- warp算法的原理 ,并将该算法应用到旋转扫描超声心脏图像插值结果的可视化 ,实现了心脏三维解剖结构的快速、准确重建。

基于GPU的实时深度图像前向映射绘制算法

提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的实时深度图像绘制流程.该方法利用GPU的并行计算特性对深度图像的绘制过程进行加速.推导出一种在vertex shader上进行的三维前向映射方法,对输入像素进行前向映射,以得到更高的绘制性能,并利用图形硬件流水线的光栅化功能高效地进行图像的插值重构,以得到连续无洞的结果图像.在pixel shader上进行逐像素的光照计算,生成高品质的光照效果.实验表明,该方法可以高速地进行满屏绘制,准确地保留物体轮廓信息和正确的遮挡关系.还实现了基于该方法的实时漫游系统.该系统能够实时地绘制多个基于柱面深度图像表示的对象,并能对其进行视相关的动态LOD(level of detail)操作.

医学图像体绘制中的快速三线性插值算法

目的三线性插值是医学图像体绘制中的基本运算单元 ,每次采样后都需要进行 ,因此高效快速的采样计算是提高体绘制成像速度的重要途径之一 ,特别是在微型机上实现医学图像的体绘制。本文目的是提出了一种全新的快速三线性插值算法。方法根据体数据中单个体素的 8个顶点的数值分布 ,把全部体素分成 1 2 8类 ,并用一个字节M中的各位来表示 ,插值计算时可根据每种体素的M值来选择相应的插值计算公式 ,从而极大地减少了插值计算的总量。此外 ,通过分类时的阈值设定 ,还可以灵活地改变三线性插值的运算总量。结果针对体数据的特性 ,提出了一种高效灵活的三线性插值算法。结论与其他快速三线性插值算法比较 ,该算法不仅能够显著减少计算量 ,还可以根据对结果图像的精度要求 ,通过设定的阈值对体数据的单个体素进行分类 ,灵活地调整三线性插值的运算总量 ,提高体绘制的速度。

基于纹理和草图的图像铅笔画绘制

针对目前铅笔画生成方法中的线条不够灵活、纹理缺少方向感的问题,提出了一种基于带方向的纹理和线条草图将一幅图像转换为铅笔画风格的方法。首先,对输入图像进行直方图匹配得到图像的色调图,并将图像分割为多个区域,对每个区域,根据其颜色和形状计算其色调和方向,以此决定铅笔纹理的色调和方向;然后,通过可调整的线性卷积方法得到铅笔画的线条草图;最后,将纹理和草图结合得到铅笔画效果。运用提出的方法对不同类型的自然图像进行了铅笔画的转换,并与已有的线卷积积分方法和基于色调的方法进行了对比。实验结果表明带方向的区域纹理能更好地模拟手工铅笔画纹理的方向,可调整的线条能够更好地模拟手工铅笔画的线条的随意性和灵活性。

高质量的虚拟视点图像的绘制方法

针对应用深度图像的绘制(DIBR)技术生成的虚拟视点图像中存在的空洞问题,提出了一种基于DIBR的高质量的虚拟视点图像绘制算法。先由多幅参考图像分别生成同一虚拟视点位置的多幅目标图像,将这些虚拟视点目标图像融合为含有少量空洞的目标图像,然后采用逆映射的方法在多幅参考图像中找到这些剩余少量空洞的对应内容并填充空洞,从而生成高质量的虚拟视点图像。实验结果表明最后生成的虚拟视点图像具有良好的视觉效果。

基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法

结合基于场景图构建的虚拟场景和仿真应用的特点,提出了一种基于视域剔除和图像缓存技术的复杂场景快速绘制方法。此方法能够有效地解决图像缓存算法中,由于未考虑视域不可见剔除,而造成的绘制元素复杂度计算偏差引起图像缓存误判断,从而降低绘制效率的问题。另外,通过对图像缓存有效性的判断,可以简化视域不可见剔除的判断,提高绘制效率。

基于图像的建模和绘制技术综述

对基于图像的建模和绘制 ( IBMR)技术进行综述性介绍 ,着重阐述 IBMR研究的最新进展 .文中扼要地回顾了一些基本的 IBMR方法 ,并对这些方法的优点和局限性进行分析比较 .最后我们简单介绍 IBMR的一些最新研究趋势和可能的应用前景 .

医学图像三维重建Splatting体绘制的研究与改进

采用Splatting(抛雪球)体绘制法对医学图像进行三维重建.论述了体绘制和Splatting算法的成像理论,分析了Splatting算法的重建误差,并对Splatting算法的图像合成进行了改进.使用Visual C++和Open-GL,实现了改进的Splatting体绘制算法,消除了Splatting体绘制中的条纹现象,取得了较好的成像效果.

基于图像的建模和绘制技术综述

对基于图像的建模和绘制 (IBMR)技术进行综述性介绍 ,重点阐述了 IBMR研究的最新进展 .扼要地介绍和讨论了一些具有代表性的 IBMR方法 ,并对各种方法进行分析比较 ;最后介绍 IBMR的最新研究动态和某些应用前景 .

基于深度图像和半像素的虚拟视点绘制

为提高虚拟视点图像的绘制精度,提出了一种基于深度图像和半像素的虚拟视点绘制方法。该方法首先对参考图像进行预处理,包括图像的半像素处理和亮度校正,然后利用正向3D图像映射获得虚拟视点的图像和深度信息,再利用逆向3D图像映射填补由深度信息不准确等因素产生的部分空洞,并根据深度信息擦除背景伪影,最后根据空洞类型的不同采用不同的方法进行空洞填补。实验结果证明,利用该方法可以绘制出令人满意的虚拟视点图像。

基于深度图像绘制技术的Criminisi算法的改进

针对基于深度图像绘制技术(depth-image based rendering,DIBR)中产生的空洞问题,为提高虚拟视点质量,提出一种基于深度图像绘制技术的Criminisi改进算法。对优先级进行改进,加入指数形式的置信度项和新的数据项,加强对细节部分的填补;在搜索最佳匹配块时,采用新的颜色匹配因子,添加梯度因子,结合深度因子,对映射后的纹理图和相对应的深度图进行搜索匹配。实验结果表明,相较传统空洞填补算法,改进算法在主观图像质量与客观峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)方面有所提高。