摘要:

摘要:针对带有微结构表面的几何模型全局光照计算复杂、难以达到实时性要求的问题,提出一种基于高度梯度图分析的全局光照实时绘制方法.首先,定义微结构高度梯度图,并据此构建可见点的局部最高点集合.其次,给出面向微结构表面对象实时绘制的全局光照计算模型,将光照计算近似分解为环境光入射、光源直接光照和一次交互漫反射这3 种分量的计算.在环境光计算过程中,提出一种自适应环境光遮挡计算,借助局部最高点集合计算遮挡角.在直接光照中,给出一种微结构阴影的修正方法,搜索入射光方向的最近局部最高点剖面;通过比较剖面内光线投影与局部最高点的遮挡角,近似确定由微结构造成的阴影区域.最后,根据可见点的局部最高点集合确定一次交互漫反射的采样范围,进行渗色处理.整个全局光照计算方法在图像空间完成,较好地利用了延迟着色的思想和GPU 并行计算的特点.算法可以在使用低精度几何模型时表现出带有微结构表面的高精度模型的全局光照效果,且适用于动态场景和可变形物体的全局光照计算.

摘要:针对视角无关的动作识别,提出加权字典向量描述方法和动作图识别模型.将视频中的局部兴趣点特征和全局形状描述有机结合,形成加权字典向量的描述方法,该方法既具有兴趣点抗噪声强的优点,又可克服兴趣点无法识别静态动作的缺点.根据运动捕获、点云等三维运动数据构建能量曲线,提取关键姿势,生成基本运动单元,并通过自连接、向前连接和向后连接3种连接方式构成有向图,称为本质图.本质图向各个方向投影,根据节点近邻规则建立的有向图称为动作图.通过Na?ve Bayes训练动作图模型,采用Viterbi算法计算视频与动作图的匹配度,根据最大匹配度标定视频序列.动作图具有多角度投影和投影平滑过渡等特点,因此可识别任意角度、任意运动方向的视频序列.实验结果表明,该算法具有较好的识别效果,可识别单目视频、多目视频和多动作视频.

摘要:针对有复杂场景的城市航拍图像,提出了一种基于D-S证据理论的道路提取方法.首先建立道路模型;然后将图像分块,建立灰度连通集,并选取子图像中较大的灰度连通集作为候选道路段;根据道路模型从候选道路段中提取特征来定义多个概率分配函数BPAF(basic probability assignment functions),并使用Dempster合成法则对其进行合成,识别出道路段;最后将已识别出的道路段进行合并,排除错误路段,形成道路.实验结果证明了这一方法的有效性.