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基于阴影映射算法,提出一种利用反向投影实现的实时软阴影的新算法。算法对每个光源都产生对应的阴影图,使用阴影图作为对场景的离散化表示,引入可见因子来计算场景点的亮度信息,并采用GPU片元着色、层次阴影图、自适应精度等方法加速阴影渲染。实验表明,算法非常适合于实时渲染复杂、动态的场景,可以很好地处理遮挡物的融合,并且很容易在可编程图形硬件上实现。
在立体视觉与图像运动分析中,需要排除特征误配点的影响进而得到精确的基本矩阵估计。针对EIV(Error InVariables)模型中基于投影的M估计方法存在的核密度估计和正常点与异常点阈值确定的局限性,提出一种改进的投影M估计算法:首先给出新的用于搜索极值点的自适应核密度估计函数,然后改进了正常点的确定方法。对模拟及真实数据进行了实验,验证了改进投影M估计方法的有效性及稳健性。
分析了图像二维灰度直方图上聚类集的形状特征,证明了其存在最佳一维投影.利用此 最佳一维投影代替一维灰度直方图进行阈值分割,将会大大降低误判的概率.理论分析和实 验表明,新方法比现有直接利用一维灰度直方图和直接利用二维灰度直方图进行阈值分割的 方法均优越.
该文给出了一个基于多重分形理论的图像奇异性分析框架.该框架通过定义在图像梯度级上的测度,证明了该测度在速降函数上的投影与尺度之间满足幂指数关系.给出了将图像分解为一系列具有不同奇异性指数和分数维的分形集合的分解算法.最后理论分析并提出了选择速降函数的基本原则,讨论了仅根据分形集合上的导数信息就可以重建该分形层面图像分量的重构算法.实验表明,该文给出的多重分形框架在图像奇异性检测和分析中具有十分重要...
该文提出了一种基于图像投影的小波不变量算法。首先将图像投影到一维空间,然后引入一种平移和比例不变自适应一维小波变换,利用该变换获得图像的平移和比例不变特征。由于图像的旋转导致特征矩阵发生行之间的循环平移,该文利用奇异值分解进行研究,得到的奇异值向量具有图像的3个不变性。实验分析表明,本文方法具有较好的图像识别效果。

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