以分形维数测算分析故宫空间序列的视觉信息量

文章以故宫中轴线(大清门至神武门)的空间序列作为研究对象,基于图像的分形盒维数算法,以360°全方位视角测算其各庭院广场空间及重要节点的视觉信息量,并结合中国传统古建筑布局特征分析了测算结果所呈现的视觉信息量分布、空间序列节奏与视觉导向.通过这项研究表明,分形维数的测算可以作为一种量化工具去探索建筑空间的视觉特征,对以故宫为代表的中国传统建筑群的空间认知类研究工作有一定的帮助.

高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量计算分析

对高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量展开研究,可以定量地评价桥隧段道路环境对行车安全的影响。通过对道路信息视觉关注度的计算,求得了高速公路各典型断面的驾驶员视觉信息量。计算结果表明,隧道内驾驶员视觉信息量严重不足,易使驾驶员产生单调疲乏感,而桥梁段与普通路段相比差别不大。提出了增加隧道侧墙信息以提高驾驶员视觉信息量,保障行车安全的工程改善措施。

面向交通应用场景的增强现实地图载负量及多尺度显示模型

为探究解决AR Maps表达中普遍存在的视觉过载问题的方法,基于实景视觉信息量提出了一种新的面向交通应用场景的AR Maps载负量计算方法;以此为基础提出了AR Maps多尺度显示模型构建方法,建立了AR Maps多尺度显示模型;根据此模型进行了AR Maps POI标签的显示控制方法的研究;实现了AR Maps原型系统并进行实验。结果表明,在交通应用场景下,AR Maps载负量计算方法和多尺度显示模型可以有效解决AR Maps中存在的视觉过载问题,并具有一定的实用性和可靠性,能够为AR Maps表达的研究提供科学性依据。

基于IGM和深度感知的立体图像质量评价

根据人类视觉系统的特点,提出了一种基于内在推理机制(internal generative mechanism,IGM)和深度感知的半参考立体图像质量评价(stereoscopic image quality assessment,SIQA)方法,用图像质量和深度感知质量2个因素来评估立体图像的体验质量(quality of experience,QoE).首先,对于图像质量,根据大脑的内在推理机制将左右视点分别分解成可预测部分和不确定部分,用基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrices,GLCM)和基于视觉信息量的质量评价方法计算这2个部分的质量;然后,对于深度感知质量,采用一种改进的自然场景统计(natural scene statistics,NSS)模型来预测这部分质量;最后,将图像质量和深度感知质量融合为立体图像体验质量.实验结果表明,该算法在常用视频库上的结果优于现有的评价方法,且与主观感知具有较高一致性.

商业插画创作范式研究——构建身份认同与实现

商业插画的创作实践不应仅停留在技法层面的思考,应作为一种视觉文化纳入商业机构、物质文化、身份认同等社会性的背景中。商业插画的创作可以从它的社会属性切入,进而对其具体的设计技法进行研判,这样才能对商业插画的创作有正确的认知。