第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集

內(nèi)容概要

　　《第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集》為由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)2010年12月10曰至11日在廣州召開的第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議（NCIG'2010）的論文集?！　〈舜螘?huì)議自征稿以來共收到投稿172篇。經(jīng)過認(rèn)真審閱，并對一些投稿返回了具體修改補(bǔ)充意見，最后共有107篇（62.2％）論文被收錄進(jìn)此論文集?！　〈舜螘?huì)議論文集的論文內(nèi)容基本覆蓋了圖象圖形領(lǐng)域的各個(gè)方面。全部論文根據(jù)內(nèi)容分成了四大部分：圖象處理和編碼（30篇），圖象分析和識(shí)別（42篇），圖象理解和計(jì)算機(jī)視覺（22篇），圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實(shí)（13篇）。在論文集中，所有論文均按上述四大部分根據(jù)投稿順序排列。

書籍目錄

圖像處理和編碼
  小波稀疏的MR圖像重構(gòu)的交替最小化算法
  基于視差和變化檢測的立體視頻對象的實(shí)時(shí)提取
  圖像去霧的無參考客觀質(zhì)量評測方法
  一種改進(jìn)的約束共軛梯度閃光照相圖像重建算法
  基于旋轉(zhuǎn)差分算子的運(yùn)動(dòng)模糊方向空域估計(jì)方法
  基于誤差分析的模糊圖像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)參數(shù)估計(jì)方法
  基于雙邊濾波的POCS超分辨率圖像序列重建算法
  基于陪集分割的全景圖像的分布式編碼
  基于雙TMS320DM648的視頻處理系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
  分塊迭代尋優(yōu)的離焦模糊圖像復(fù)原方法
  曲面幾何噪聲去除的非局部均值變分模型及其Split Bregman算法
  彩色圖像處理中矢量排序方法的比較
  基于窄量化約束集的H.264視頻超分辨率重建方法
  一種改進(jìn)的基于樣本的稀疏表示圖像修復(fù)方法
  基于AdaBoost算法的圖像復(fù)原方法
  像素域Wyner-Ziv視頻解碼端的相關(guān)噪聲建模研究
  基于DM6467的VC-1高清實(shí)時(shí)編碼ME和MC模塊的實(shí)現(xiàn)
  分布式視頻編碼中邊信息生成技術(shù)的改進(jìn)
  一種H.264編碼快速幀間模式選擇算法的研究
  雙能X射線包裹圖像特征區(qū)域剔除方法
  基于稀疏表示的彩色圖像超分辨率重建算法
  基于迭代譯碼算法的分級分布式視頻編碼
  邊緣檢測新算子及其在去噪方面的應(yīng)用
  魯棒的源掃描儀辨識(shí)算法設(shè)計(jì)
  一種混沌序列在壓縮感知觀測矩陣構(gòu)造中的應(yīng)用
  基于輪廓波變換的隱寫分析算法
  3D MDCT醫(yī)學(xué)圖像的非線性擴(kuò)散性濾波分析
  基于組合濾波器的圖像噪聲去除方法
  基于Ramp響應(yīng)技術(shù)的雷達(dá)目標(biāo)
圖像分析和識(shí)別
  基于均值偏移和粗糙集理論的TerraSAR-X圖像邊緣增強(qiáng)
  基于LaWS能量和變化頻次的偽裝色移動(dòng)目標(biāo)檢測研究
  一種大流量交叉路口的背景提取與更新算法
  基于分段多項(xiàng)式描述子和BP網(wǎng)絡(luò)的形狀識(shí)別方法
  基于AdaBoost和幀間特征的人數(shù)統(tǒng)計(jì)
  多相圖像分割的交替凸松弛優(yōu)化及其Split Bregman算法
  基于改進(jìn)稀疏場算法的人臉圖像分割
  集成人臉檢測和性別識(shí)別系統(tǒng)
  基于圖像分解和活動(dòng)輪廓模型的紋理分割
  基于改進(jìn)的GVF-Snake模型指骨X線圖像分割
  基于圖像處理技術(shù)的螺紋多參數(shù)檢測
  基于梯度圖像骨架的標(biāo)記提取方法
  昆蟲圖像特征研究
  融合多高斯混合模型與Graph Cuts優(yōu)化技術(shù)的目標(biāo)自動(dòng)檢測方法
  基于EMD和SVD的多元時(shí)間序列聚類研究
  基于Gabor函數(shù)的字體識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究
  基于膚色模型與人臉特征的多姿態(tài)人臉檢測
  交通標(biāo)志識(shí)別新方法
  融合高斯混合模型和小波變換的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測
  基于局部差分二進(jìn)制模式（LDBP）的熱紅外人臉識(shí)別
  基于DT-CWT和LBP的唇部特征提取方法
  基于生物啟發(fā)特征的笑臉識(shí)別
  基于稀疏編碼和局部時(shí)空特征的人體動(dòng)作識(shí)別
  一種美麗人臉的計(jì)算機(jī)合成方法
  基于顏色量化矩陣的SIFT特征描述方法
  雙樹復(fù)小波各子帶系數(shù)在人臉識(shí)別中的性能研究
  彩色紋理分析中的高斯圖模型
  基于面部動(dòng)作單元組合特征的表情識(shí)別
  改進(jìn)的模糊核聚類算法（WKFCM）在人腦MRI圖像分割中的應(yīng)用
  局部光滑主成分分析
  基于X射線圖像的容器中液體物質(zhì)的識(shí)別
  基于層次反饋機(jī)制的物體識(shí)別
  基于鄰域標(biāo)記的QR碼識(shí)別方法
  基于MATLAB的電控噴油器霧化角測量
  基于MeanShin和Hanis算子圓網(wǎng)印花機(jī)對花檢測的研究與設(shè)計(jì)
  一種改進(jìn)的彩色紋理圖像分割算法
  6-距離及其在半監(jiān)督增強(qiáng)中的應(yīng)用
  基于邊緣形態(tài)變換的彩色織物圖像分割算法
  一個(gè)新變分模型在噪聲圖像分割中的應(yīng)用
  指紋圖像增強(qiáng)新方法
  基于SURF特征的目標(biāo)跟蹤
  自適應(yīng)步長的決策樹ASFDT構(gòu)建方法
圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺
  基于多顏色空間和累計(jì)直方圖的視頻場景分類
  基于人類深度感知的立體圖像質(zhì)量評價(jià)方法
  多媒體信息服務(wù)中色情圖像檢測算法
  一種多光譜與高分辨率全色圖像融合算法研究
  基于兩幅視圖的縱向插補(bǔ)方法
  基于形狀和紋理的外觀設(shè)計(jì)專利圖像檢索方法
  An Efficiency Hierarchy Indexing Method with Dyllamic Clustering
Algorithm for ROIBIR System
  網(wǎng)頁信息排列方式、色彩和層級深度對視覺搜索效率的影響
  記憶加工深度理論在網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽設(shè)計(jì)中的應(yīng)用分析
  Rotation and Translation Invariant Template Matching Based On
Edge Points for Remotely Sensed I magery from Two Sources 
  基于屬性圖模型的圖像相似性度量
  利用人體姿勢估計(jì)進(jìn)行自由視點(diǎn)視頻的操控
  不注意視盲與界面設(shè)計(jì)
  基于SIFT及射影變換的多攝像機(jī)目標(biāo)交接
  編碼孔徑深度判別的一個(gè)改進(jìn)方法
  基于虛擬定標(biāo)線的巡檢機(jī)器人視覺導(dǎo)航研究
  基于GSNI測度的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)
  基于多波段偏振成像的毀傷評估
  海量圖像集中K近鄰求解的高效算法
  基于CSS圖拱擬合描述算法的形狀檢索技術(shù)
  基于幀預(yù)選策略及AP算法的關(guān)鍵幀提取方法
  苗木圖像的特征點(diǎn)提取與匹配方法研究  
  圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實(shí)
  一種基于多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)法的圖像重建方法
  虛擬交通環(huán)境下自主汽車智能駕駛行為研究
  一種多投影機(jī)真三維立體顯示數(shù)據(jù)的獲取方法
  任意多邊形布爾運(yùn)算的快速算法
  一種有效的點(diǎn)云精簡算法
  二維動(dòng)畫關(guān)鍵幀的層次約束插值算法
  交互式虛擬膝關(guān)節(jié)鏡手術(shù)中半月板修復(fù)術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)
  多視角體三維重建中的分層可視性
  多視角X射線安檢圖像的三維顯示
  基于骨架提取的植物三維建模和生長模擬系統(tǒng)
  航海模擬器中海浪的建模與繪制
  一類離散正交分段多項(xiàng)式及其應(yīng)用
  局部約束的二維圖形擬保角變形方法
  基于分塊DCT和PCA的圖像感知哈希算法研究

章節(jié)摘錄

1視差和變化檢測的立體視頻對象的實(shí)時(shí)提取1．1視差和變化檢測的立體視頻對象的提取原理立體視頻是利用人眼睛的雙目視差原理，大腦得到圖像的深度信息，給人以立體視覺效果，深度信息即視差?；谝暡詈妥兓瘷z測的立體視頻對象實(shí)時(shí)提取算法綜合了深度和時(shí)空信息，能夠?qū)⒁曨l對象實(shí)時(shí)提取出來，算法如圖1所示。首先對立體視頻左右兩通道的圖像進(jìn)行直方圖均衡，增強(qiáng)對比度。然后對左右圖像對采用雙向一維窗立體匹配，得到視差圖。由于立體匹配計(jì)算量較大，而在該算法中只需將處于同一深度層面的視頻對象的大致區(qū)域提取出來，因此，為了提高算法的執(zhí)行速度，采用下采樣和上采樣技術(shù)。對立體視頻幀處理之前進(jìn)行下采樣，這樣在立體匹配和基于視差提取的過程中計(jì)算量大大減少，提取出對象的對象模板后對之上采樣，就可以獲得與原圖像相同大小的對象模板。為了抑制視差圖中的噪聲，需要對視差圖進(jìn)行中值濾波，在濾波后的視差圖中提取對象。最后結(jié)合對稱差分變化檢測得到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，得到最終的對象模板，以此模板提取出最終的視頻對象。即使對象在幾幀中靜止不動(dòng)，也可以將視頻對象連續(xù)提取出來。

編輯推薦

《第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集》由清華大學(xué)出版社出版。

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