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指纹的法向图算法

科技信息 2014年第1期 14-15页

作者：张琦顾惊涛凯迈〈洛阳〉电子有限公司河南洛阳471000 中国石油吐哈油田分公司信息产业处新疆哈密839000

指纹方向图算法受分块大小的影响不能给出指纹中心曲率最大处的准确方向,导致方向滤波过程中常把中心线切断或形成错误的连接。指纹法向图算法通过计算纹线法向的周期性,可以准确判断纹线的方向,同时输出法向图和频率图。该算法摆脱了... 详细信息

指纹方向图算法受分块大小的影响不能给出指纹中心曲率最大处的准确方向,导致方向滤波过程中常把中心线切断或形成错误的连接。指纹法向图算法通过计算纹线法向的周期性,可以准确判断纹线的方向,同时输出法向图和频率图。该算法摆脱了分块的影响,为下一步方向滤波提供准确的方向参数和频率参数。

关键词：指纹法向图频率亚像素

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基于法向域的浅浮雕风格化设计

计算机辅助设计与图形学学报 2016年第12期28卷 2120-2127页

作者：刘玉洁计忠平刘真吴向阳杭州电子科技大学图形图像研究所杭州310018

针对数字浅浮雕设计,通过对已有浅浮雕进行整体优化以及局部细节特征的调整来获得不同风格样式的浅浮雕,提出了一种基于法向域的浅浮雕重新风格化方法.首先使用高斯滤波提取初始浅浮雕高度图的高频信息和低频信息,分别表示浅浮雕的细节... 详细信息

针对数字浅浮雕设计,通过对已有浅浮雕进行整体优化以及局部细节特征的调整来获得不同风格样式的浅浮雕,提出了一种基于法向域的浅浮雕重新风格化方法.首先使用高斯滤波提取初始浅浮雕高度图的高频信息和低频信息,分别表示浅浮雕的细节特征和整体形状;然后通过双边曲面拟合将高频和低频高度图转化为法向图,获得不同频域的法向信息;再运用不同投影方式的球极映射对这2个频域的法向进行编辑;最后通过最小二乘法重建出新的高度图,获得风格迥异的浅浮雕模型.该方法通过分离浅浮雕模型上不同频率的特征信息并在法向域上分别处理,不仅自然地保留和增强了模型表面的特征细节,而且得到了各种异于原浅浮雕模型的风格效果.实验结果表明,文中方法简单有效,为浅浮雕的设计制作提供了新的思路和方法.

关键词：浅浮雕法向图双边曲面拟合球极映射

一种基于GPU的地形顶点法向量并行计算方法

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2017年第7期36卷 734-738页

作者：何望君刘纪平张福浩中国测绘科学研究院北京100830 武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079

为实现三维地形场景实时光照和阴影,采用顶点周围四点高程和GPU(显卡)寄存器绑定方法,借助顶点缓冲区和顶点着色器实时计算顶点法向量,对比主流地形着色算法,实验验证了GPU法向量实时计算效率和显卡兼容性.研究结果表明:地形场景为百万... 详细信息

为实现三维地形场景实时光照和阴影,采用顶点周围四点高程和GPU(显卡)寄存器绑定方法,借助顶点缓冲区和顶点着色器实时计算顶点法向量,对比主流地形着色算法,实验验证了GPU法向量实时计算效率和显卡兼容性.研究结果表明:地形场景为百万级(1 048 576)三角形时,GPU顶点法向量计算方法具备较高渲染帧率(66帧/s)和较好显卡兼容性.研究结论初步突破了真实感地形需要Normal Map的限制,有利于网络条件下快速高效渲染大规模真实感地形.

关键词：地形渲染 GPU编程法向图实时光照并行计算

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一种提高3D模型浅浮雕建模质量的方法

计算机应用与软件 2021年第10期38卷 229-233,289页

作者：冯伟计忠平付晓峰魏明强张玉伟杭州电子科技大学图形图像研究所浙江杭州310018 南京航空航天大学江苏南京210016 齐鲁工业大学机械与汽车工程学院山东济南250353

顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差。针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法... 详细信息

顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差。针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图。实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量。

关键词：卷积神经网络超分辨率浅浮雕法向图

基于偏振多视角的弱纹理目标三维重构技术研究

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基于偏振多视角的弱纹理目标三维重构技术研究

作者：文志铭电子科技大学

学位级别：硕士

基于多视角立体的被动式三维重构技术是目前计算机视觉领域的一个研究热点,并且广泛应用于地形地貌探测、文物数字化、无人驾驶和虚拟现实等领域,然而由于其过于依赖图像特征而使其在弱纹理目标中重构效果不佳,这使得多视角三维重构技... 详细信息

基于多视角立体的被动式三维重构技术是目前计算机视觉领域的一个研究热点,并且广泛应用于地形地貌探测、文物数字化、无人驾驶和虚拟现实等领域,然而由于其过于依赖图像特征而使其在弱纹理目标中重构效果不佳,这使得多视角三维重构技术在一些场景中无法获得理想的效果甚至无法应用。有研究表明,偏振信息可以一定程度上反应物体表面的几何信息,且这种信息并不受目标的弱纹理信息所影响。因此,偏振可以为多视角三维重构提供在无特征区域三维信息估计的约束,从而实现对弱纹理目标进行更完整的三维重构。基于此,本文针对弱纹理目标的三维重构技术展开了深入的研究。本文首先以相机成像模型以及多视角三维成像的理论为基础,引出了多视角三维重构的技术方法,包括通过运动恢复结构估计相机位姿信息,以及基于深度图估计与融合的稠密三维点云重构方法。通过多视角三维重构方法,获取了目标图像的初始深度图。随后在偏振反射模型的基础上,分析了偏振信息中存在的歧义性问题,并研究了一种基于偏振的法向图估计神经网络模型,该模型特别针对歧义性问题和相机透视投影问题给出了应对方法,包括引入多头自注意力模块和视角编码等方法。由此,本文通过法向图估计的神经网络模型得到了目标图像的法向图。基于以上研究,本文建立了基于偏振多视角的弱纹理目标三维重构技术框架,该框架通过法向图去约束深度信息从特征丰富区域向无特征区域传播,并采用最优化理论对深度图结果进行了优化,最后基于深度图融合重构出目标三维点云模型。文章最后搭建了基于偏振多视角的三维重构实验框架,并在弱纹理目标上进行了实验。通过对比本文重构方法和传统多视角三维重构方法的重构结果,验证了本文方法对弱纹理目标的三维重构效果相较于传统多视角三维重构方法有所提升。在0.005 m误差阈值下,本文重构方法的F分数在纸袋的重构中分别比colmap、open MVS高16.45%和1.91%;在纹理信息更弱的水壶中,本文重构方法的F分数分别比colmap、open MVS重构方法高32.71%、20.59%。

关键词：三维重构弱纹理目标法向图多视角立体

基于多任务联合学习的无监督图像逆渲染方法研究

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基于多任务联合学习的无监督图像逆渲染方法研究

作者：王建森天津大学

学位级别：硕士

图像逆渲染(Image Inverse Rendering)一直是计算机视觉领域中的热点问题,利用图像逆渲染技术可以广泛地支撑材质替换、纹理编辑、光照增强、虚拟现实和增强现实等诸多实际应用。目前关于此类工作可分为基于先验信息进行优化的传统方法... 详细信息

图像逆渲染(Image Inverse Rendering)一直是计算机视觉领域中的热点问题,利用图像逆渲染技术可以广泛地支撑材质替换、纹理编辑、光照增强、虚拟现实和增强现实等诸多实际应用。目前关于此类工作可分为基于先验信息进行优化的传统方法和基于深度学习的方法,大多传统方法所假设的先验信息难以覆盖现实中多样的真实场景,故其泛化性能较弱,而基于深度学习的方法对数据的质量标准要求较高,且图像反照率图的真实数据在现实中极难获取。针对以上问题,本文提出了基于多任务联合学习的无监督图像逆渲染方法,通过引入多视角图像的空间几何关系实现无监督的约束,可利用社交网络中爬取的图像进行低数据成本的训练,无需获取反照率图、深度图等真实数据。本文主要的研究贡献如下:(1)提出了面向逆渲染的深度精化补全方法,聚焦于对多视图密集重建(MVS)方法生成的深度图像进行精化和补全,利用仿射变换实现空间几何关系的无监督约束,使优化后的深度图像能够满足无监督图像逆渲染联合学习框架的精度要求。(2)提出了基于多任务联合学习的无监督图像逆渲染框架,在此框架中提出非共视物体标记模块,实现对多视角图像间非共视物体的过滤,进一步提升逆渲染的分解精度,提出交叉渲染模块,以实现无监督的约束,最后通过联合学习方式挖掘深度估计、反照率图估计和法向图估计三者间的潜在增益性,实现多任务联合学习下的精度共同提升。(3)利用仿真环境构建了多视角多光照条件下的虚拟数据集,一方面满足于图像逆渲染联合学习框架的数据需求,另一方面为实验评估提供了真实数据标准。最后在IIW、MIT和Virtual Sculpture数据集中和其他学者的方法进行了对比,并取到了良好的结果。

关键词：图像逆渲染无监督学习联合学习深度估计反照率图法向图

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法向贴图混合自适应压缩算法

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