典型纹理映射实现方法的研究

建立了一个初步实现正向映射、反向映射以及局部区域纹理映射的实验平台,该平台具有反走样功能。描述了纹理映射的实现过程;分析了实现几种纹理映射的优化算法,并对正向算法和反向算法进行分析比较;最后尝试对正向映射算法进行改进。

纹理映射技术算法综述

纹理映射技术随计算机技术的发展,经历了二维纹理映射到三维纹理映射,再到过程纹理映射的一个过程。在这个过程中,纹理映射算法层出不穷,各有优劣。通过系统地总结纹理映射技术的发展历史和纹理映射发展历史中的几种经典算法,从应用的角度给出了纹理映射技术的各种常用算法,并比较其中几种算法的优劣。

基于映射适应卷积理论的各种映射的抗混叠效果比较

纹理映射一直是计算机图形学领域研究的一个重点和难点,随着计算机图形学理论知识的扩展和更新,纹理映射算法变得多样化,在空间领域上,纹理映射技术从二维纹理映射过渡到三维纹理映射。通常一个纹理映射算法为了得到更好的纹理映射效果,会对纹理图像采样的时候进行抗混叠处理。为了了解几种常见的纹理映射算法的纹理映射效果,讨论基于映射适应卷积理论的不同纹理映射算法的抗混叠效果。实验结果表明,该理论在柱面映射法中的抗混叠效果最佳,而在正向映射法中抗混叠效果较不明显。

|deg|≥2的圆周自映射及其提升

用表示拓扑空间X上的所有连续自映射所组成的集。设f∈C0(S1),Π:X→S1是个有限对一的覆叠投射,满射f∈C0(X),且Πf=fΠ。本文证明了:1)如果P(f)=P(f),则∣deg(f)∣≦1。2)如果∣deg(f)∣≥2,则下面四条成立:;②P(f)≠P(f),PfPf;③;Ω(f)≠P(f)。设ent(f)>0,是连续满射,f是由f所确定的转移映射,得到了f是可扩的47个等价条件,推广了已有结果。

基于平面的Warping技术

提出了一种基于平面的逆向Warping算法,用于根据多幅参考图像生成任意视点下的新图像.首先通过参考图像的深度信息来重建三维平面,然后寻找这些重建平面间的对应关系,并比较它们对空间平面同一部分的采样密度,以获得最好的采样结果.在生成新视点图像时,首先对那些采样密度最好的重建平面进行可见性判断,然后将其投影到新视点下,在此基础上求得目标图像上各点的深度,最后将目标图像上的点逆向Warping到相应的参考图像中,以获取它们的颜色值.同时,对于参考图像中不能被重建成平面的像素点,用正向Warping的方法对其进行处理.实验数据显示,此算法的时间效率不会随着参考图像的增加而急剧下降,并且由于只保存了参考图像中采样密度最好的重建平面,所以算法对存储量的要求也很小.

建筑物室外环视中加速绘制算法

提出一种用于建筑物环视系统混合绘制的加速方法,场景划分为主体模型和层次环境的带有深度的图像缓存(spritewithdepth),采用BSP树存储场景的具有深度的图像缓存,用模型对存储场景的BSP树应用三维裁剪算法来减少不必要的绘制,并在环视过程中采用生成替代图像缓存方法,加速环视场景的生成.

基于柔性总线的嵌入式系统防火墙研究

给出了一种嵌入式系统总线防火墙模型,在系统底层实现入侵免疫功能。通过引入嵌入式系统柔性总线并对其进行形式化数学描述,实现具有通用性的底层架构,在此基础上采用正向规则映射思想建立防火墙规则。实验表明,该防火墙具有良好的可移植性和高入侵识别率。

基于虚拟视觉的无序图像视点绘制仿真

针对传统方法PSNR值和SSIM值较低,导致图像视点绘制效果不佳的问题,研究基于虚拟视觉的无序图像视点绘制方法,以获得高质量的无序图像。利用半像素方法处理参考图像,通过正向映射得到虚拟深度无序图,采用逆向映射填补图中由多种因素形成的部分空洞,将处于虚拟视点两旁的已知视点作为参考视点,绘制虚拟视点无序图像。运用基于同态滤波的亮度校正算法校正无序图像的亮度,使用加权合成算法融合无序图像,清除图像中的大部分空洞,通过基于区域的空洞填补算法修复残留空洞,实现无序图像视点绘制。实验结果表明:以上方法所得无序图像的PSNR和SSIM值较高,能获得较理想的无序图像视点绘制效果。

基于剪枝优化算法的反向条纹生成方法

反向条纹投影技术是一种应用于在线或批量、快速而稳定的光学三维面形检测技术,近年来得到广泛关注和应用。提出了一种反向条纹生成的新方法,利用了正向映射变换方法传递坐标以及摄像机坐标系中同名点所在的水平和垂直方向两条等相位线,求解它们的交点就可以得到投影器对应像素点在摄像机坐标系中的位置,再生成待投影的反向条纹。在分析了两条等相位线特点的基础上,提出了求解等相位线交点的优化算法剪枝优化算法。该算法逐步缩小两条等相位线上有效像素点的规模,直至找到交点周围邻近的4个整像素点,再拟合出两直线方程,联立方程精确解出亚像素精度的交点坐标。并将本剪枝优化算法与文献[10]的主要方法进行了对比分析,计算机模拟实验得到了相位标准差,分别为0.000798rad和0.0046rad;实物实验得到的相位标准差分别为0.0431rad和0.0292rad。对比结果表明:该优化算法有效提高了反向条纹生成的精度,并且能以较快的速度精确搜索到交点周围4个像素点,减小了反向条纹生成的时间。