导读:本文包含了基于图像建模技术论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:建模,图像,头发,技术,人体,特征,噪声。
基于图像建模技术论文文献综述
叶羽泠,肖体刚,黄洪斌[1]（2019）在《基于代数建模的改进加权融合算法的图像拼接技术》一文中研究指出广泛应用的图像识别与拼接技术,是机器视觉、数字图像处理中的关键环节。相同或相似场景的两幅甚至多幅图像,可以在时间、角度差异的状况下进行空间对准。针对旋转图像拼接融合过程中精度较差的问题,提出了一种基于代数建模的改进加权融合算法的图像算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了改进的加权算法融合图像,并使用渐进渐出的方法消除了图像旋转带来的影响,最终快速完成了图像拼接。实验结果表(本文来源于《电子世界》期刊2019年20期）
陈国强[2]（2019）在《基于图像叁维建模技术的桥梁病害巡检定位技术》一文中研究指出大量桥梁设施从建设进入运营期,桥梁结构损坏反复维修,桥梁设施损坏的跟踪记录、设施损坏状况的精准检查与定位越来越重要。以序列影像叁维建模技术为基础,通过全景图像拼接技术,搭建基于真实场景的叁维模型空间。通过损坏图像的位置匹配、表观损坏的识别分析,完成了桥梁裂缝、麻面等表观损坏巡检数据的记录及比对。以东吴大桥和道冠山大桥为例,通过实际建模及数据分析,确定了该技术路线的可行性、主要精度及具体的实施路径。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2019年09期）
潘美莲[3]（2019）在《单幅结构场景图像的叁维建模与仿真技术》一文中研究指出针对当前单幅结构场景图像叁维建模结果与实际情况偏差大、建模能耗高的问题,提出基于形状检索的单幅结构场景图像的叁维建模方法。利用叁组相互垂直的影灭点,实现像素相机标定,通过影灭线与圆环点像校正图像各平面度量。利用K均值聚类法对场景图像中所有局部特征聚类,组建一个视觉词汇库。依据视觉词汇库的构建,对图像特征向量和叁维模型的不同方向特征之间距离进行计算,获取场景图像和叁维模型间相似距离。在模型数据库检索出和物体最为相似的叁维模型,将其作为备选的叁维模型,并对其实施坐标与尺度变换操作。基于坐标与尺度变换中的参数,引入物体于图像场景中长和宽值、图像场景长和宽值等参数,完成单幅结构场景图像叁维建模。实验结果表明,所提方法建模结果与实际情况拟合度平均为95.6%,建模能耗平均为60nJ/bit。上述方法建模精度高、能耗低,鲁棒性较强。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
刘明明[4]（2018）在《基于单张图像的室内场景建模技术研究》一文中研究指出室内场景建模作为计算机图形学和计算机视觉领域中的一个基本问题而被广泛研究。它被广泛应用于智能家居、室内设计、虚拟与增强现实、室内机器人及数字娱乐等方面。室内场景建模的核心问题是,基于输入的室内场景的图像、视频、深度图像等可视媒体,重建场景的叁维信息,从而模拟真实的场景。相比于图像序列、视频、RGB-D图像等数据,单张图像携带非常有限的、甚至是歧义的场景信息,从而导致基于单张图像的室内场景建模工作面临更多的困难和挑战。如何提取有效的图像特征并利用其对输入的二维场景进行叁维建模是基于单张图像的室内场景建模的关键。本文以单张室内场景图像作为输入,采用数据驱动的方法,利用现有的叁维模型数据库,从分析图像中的物体和数据库中的叁维模型的相关性出发,提取有效的图像特征并用于叁维模型检索,进而优化叁维模型的空间位置和姿势,最终达到输入室内场景建模的目的。具体来说,本文的主要工作包括以下几个方面:1.提出了一种基于法向信息和边缘特征的室内场景建模方法。我们发现,尽管估计单张图像的深度信息比较困难,但我们可以更加容易、更加准确地估计它的法向信息。法向信息从本质上也传递了输入图像中的场景几何。基于法向信息,我们采用数据驱动的方法来建模输入场景中的每一个物体。具体来说,利用物体的法向信息,我们将此物体表示为图的形式,并通过图匹配从叁维模型数据库中检索到与此物体最相似的叁维模型。此外,我们加入边缘特征来进一步改善检索结果。借助适量、简单的用户交互,我们的方法可以实现对输入图像中室内场景的合理建模。我们在大量不同种类的室内场景图像上进行实验,建模结果证实了该方法的有效性。2.提出了一种基于模仿室内场景上下文的叁维模型检索方法。对于输入的单张室内场景图像,该方法从ShapeNet叁维模型仓库里面检索最相似的模型,并将它们与相应的物体对齐。通过模仿场景上下文,该方法对于包含复杂背景和严重遮挡的室内场景仍然可以取得很好的结果。具体来说,每一个叁维模型首先被绘制成一系列不同视点的图像,并被表示成标定过的与视点相关的视觉元素。随后利用估计到的场景内物体之间的遮挡关系,模型图像装配成新的合成场景来模仿场景上下文,通过合成场景与输入图像进行匹配,对于每一个物体,都会检索到最相似的叁维模型并且匹配到最相似的视点。在公共图像数据集的实验结果证明了该方法的有效性。此外,我们提出一种有效的贪心算法来显着提升检索效率。在大量合成图像上的实验结果表明了该方法可以取得很高的检索精度,明显优于现有的方法。3.提出了一种基于物体分割和模型检索迭代优化的室内场景建模方法。对于输入的单张室内场景图像,用户只需要拖拽一些语义包围盒去标明每个物体的类别和位置。对于输入图像中的目标物体,该方法自动地从叁维模型仓库里检索最相似的模型,并将其与该物体对齐。我们观察到,对目标物体的成功分割可以明显提高叁维模型检索的准确性,并且使得检索对于复杂背景和遮挡有很好的鲁棒性;反过来说,检索到的叁维模型可以用来辅助输入图像中物体的分割,我们充分利用目标物体与检索到的模型图像之间的对应关系,并且在一个统一的多标号框架下进行输入图像的分割。基于此,我们迭代地进行物体分割和叁维模型检索,使得结果不断改善。另外,我们借助场景中物体的分割掩模来推断输入图像的场景布局,在极大程度上帮助了叁维场景的合成,明显改善了室内场景建模结果。通过大量的实验,以及与相关方法的对比,我们验证了该方法的有效性。(本文来源于《南京大学》期刊2018-12-01）
包永堂,齐越[5]（2018）在《基于图像的头发建模技术综述》一文中研究指出头发是人类特征的重要组成部分,是判断一个人的年龄、背景及身份等的重要依据.在虚拟现实和计算机图形学领域,头发建模受到越来越多的研究人员的关注.传统的头发建模是基于物理模拟的,通过设置相关参数构造出不同的头发,计算量很大,建模过程也不直观、难以控制;而基于图像的头发建模方法,具有建模速度快、模型逼真度高等优点,近几年受到研究者重视,开始成为另外一个研究热点.回顾了基于单幅图像的头发建模、基于多幅图像的静态头发建模、基于视频的动态头发建模、头发建模结果的编辑重用等方面的研究进展,并分析总结了各种方法的适用情况及不足,最后提出了基于图像的头发建模技术在未来的发展趋势以及面临的挑战.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年11期）
黄韬[6]（2018）在《基于目标建模的图像重构技术》一文中研究指出高清晰、高分辨率的高质量图像在国防安全、游戏娱乐和医疗诊断等领域有重大的应用需求。由于传感器硬件限制,电路系统中的热噪声和光照条件等无法避免的因素,造成输出是含噪的,低分辨率的低质量图像。运用图像重构技术在低质量图像基础上反演重构出高质量图像,如图像去马赛克、降噪、超分辨技术,其关键在于对图像目标先验知识和噪声干扰的建模。在本文中,从图像去马赛克和降噪联合处理和噪声抑制两方面着手,在马赛克和噪声同时去除、混合高斯脉冲噪声抑制、实拍彩色图像降噪和视频前景估计等方面进行了深入的研究并且取得不错的效果。本文的主要工作和主要创新点如下:1、提出了一种基于残差学习的马赛克和噪声同时去除方法。大多数去马赛克方法无法很好地处理图像边缘结构,造成输出图像出现锯齿和混迭等现象。虽然现有基于深度学习的方法能够较好地重构图像细节部分,但是运算复杂度过高。针对上述问题,提出了一种基于残差学习的马赛克和噪声同时去除方法。对稀疏模型驱动的去马赛克方法加以分析并受其启发,借鉴深度残差网络和聚合式残差变换的网络设计思想,设计出轻量化的密集连接网络,端到端地学习出从含噪、低分辨率空间(CFA图像)到高清晰、高分辨率空间(彩色图像)之间的映射。在图像去马赛克、马赛克和噪声同时去除两个任务上,实验结果证明了提出的网络模型需要更小的训练集和更少的运算量取得更好的视觉效果,重构性能优于对比方法。另外,将提出的轻量化网络应用到高斯白噪声抑制和图像超分辨上,均达到当前领先的重构效果。2、提出了一种基于拉普拉斯尺度混合模型的混合噪声抑制方法。由于高斯噪声和脉冲噪声具有不同的统计特性,对混合高斯脉冲噪声进行精准建模是很难的,抑制混合噪声是一个挑战的问题。传统方法首先检测出脉冲噪声的位置,然后通过图像填充技术从不完整的、含噪图像中重构出高清晰图像。但是当混合噪声很强时,准确检测脉冲噪声的位置是很难的。针对上述问题,提出了一种基于拉普拉斯尺度混合模型和非局部低秩模型的混合噪声抑制方法。分析受脉冲噪声影响的异常点的统计分布,用拉普拉斯尺度混合模型来刻画异常点的分布,能够通过最大后验估计方法从含噪图像联合估计出来分布隐藏因子参数和异常点。同时,为了进一步发掘图像块的非局部相似性,提出了用非局部低秩先验知识模型对待重构图像进行建模。最后在公共数据集上验证了拉普拉斯尺度混合模型在混合噪声抑制上性能超过对比算法。3、提出了一种基于多通道非局部低秩的实拍彩色图像降噪方法。当前绝大多数降噪方法是针对灰度图像设计的,在处理彩色图像时分别处理彩色图像的每个颜色通道,忽略了彩色图像通道间的相关性,降噪效果较差。针对上述问题,提出了一种基于多通道非局部低秩的实拍彩色图像降噪方法。考虑到实拍彩色图像不同通道间的噪声方差的差异性,引入了权重矩阵来平衡通道间保真项的差异性,充分利用彩色图像通道间的相关性。在实拍彩色图像测试集上,提出的方法取得不错的降噪效果。4、提出了一种基于结构高斯尺度混合模型的视频前景估计方法。从监控视频中提取出视频中前景部分和背景部分有重要的应用。现有方法大多是基于鲁棒主成分分析框架的,假设背景部分是静止不变的,前景部分是稀疏的,将视频分解为低秩背景部分和稀疏前景部分。但是在实际情况下很难选取l1范数正则化参数来适合不同变化尺度的目标。针对上述问题,提出了一种基于结构高斯尺度混合模型的鲁棒前景估计方法。相比于传统的l1范数,高斯尺度混合模型能够同时自适应估计出隐藏高斯尺度因子和前景目标,进而提高了前景估计的精度。考虑到前景目标的结构性,进一步提出了结构高斯尺度模型,认为通过超像素分割后的图像区域属于同质区域,服从同一个高斯尺度混合模型,前景目标内部的局部相关性被充分利用,能够进一步提高前景估计的精度。实验结果证明了提出的结构高斯尺度混合模型在速度和精度上超过绝大多数前景估计算法。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
逄玥[7]（2018）在《《基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究》（节选）英译实践报告》一文中研究指出在医学英译方面,我国多重视中医教材的推广,而生物医学领域的英译研究相对较少,这也在一定程度上影响了我国该领域优秀论文在世界的发表与传播。本文主要研究的是生物医学领域论文的翻译方法,借助叁大在线翻译工具“百度翻译”、“Google翻译”和“CNKI翻译助手”并利用奈达的“功能对等理论”,即译者在翻译的过程中针对两种语言的差异可做出适当调整以达到译文读者与原文读者反应相似的效果。本文分别从词汇、句法以及语篇层面总结原文特点,即动词多,术语长,人称主语多,复句多,信息重心靠后,部分句序混乱,隐性逻辑多,并在翻译实践中采用相应的翻译方法,即动词名词化,长词组结构调整,人称主语转为物称主语,复句拆分,句序调整,隐性信息显化。从该实践报告的研究可以得出,在生物医学领域论文的英译过程中,译者可以适当运用不同的翻译方法以使原文和译文读者得到相似的阅读效果,希望该报告为今后生物医学领域英译方面的研究提供一定借鉴。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
王力[8]（2018）在《基于图像的非接触式人体测量与建模技术研究》一文中研究指出非接触式人体测量技术以其快速、准确、效率高等优势,逐渐取代了传统接触式人体测量方法,广泛应用于人体数据库的建立、人体建模以及虚拟试衣等领域。但因其设备成本高,环境要求严格,难以大批量进行人体测量工作。针对这些问题,本文提出了一种基于人体正侧面照片的人体测量和建模的方法,主要研究工作有以下几个方面:(1)针对传统人体轮廓提取方法对环境要求严格的问题,提出一种可以在复杂背景环境下提取人体轮廓的方法,主要是对人体轮廓分部位提取。利用HSV颜色空间上的H分量独立于光线变化特点提取头发和下衣轮廓,基于椭圆皮肤检测模型和HSV阀值模型提取皮肤轮廓,最后基于HSV阀值模型提取上衣轮廓。实验表明,本文方法能够降低背景环境的条件限制,人体轮廓分割结果良好。(2)针对传统特征点提取方法中人体特征点误检和漏检的问题,提出一种基于人体比例关系和Freeman链码的人体特征点提取方法,将人体正侧面轮廓用Freeman链码表示,根据链码数值变化规律总结归纳特征点位置,再利用人体比例关系来排除干扰点及补充未检测到的特征点,然后通过特征点计算人体长度参数和围度参数,最后通过可视化界面展示测量结果。实验表明,本文提出的方法测量误差基本控制在5%左右,符合人体测量要求。(3)提出一种基于人体轮廓和Maya建模软件的人体模型建立方法,利用人体轮廓的表面信息及人体形态近似椭圆的特性,将正面轮廓的横截线数据作为椭圆的长轴,将侧面轮廓的横截线数据作为椭圆的短轴,生成人体叁维的数字模型。通过MEL脚本语言将人体数字模型导入Maya软件中,再对人体模型进行缝合和纹理贴图操作得到人体叁维模型。实验表明,本文方法提高了建模的效率,模型失真度较低。(本文来源于《西安工程大学》期刊2018-05-28）
邓春新[9]（2017）在《基于图形图像的叁维建模技术研究》一文中研究指出随着现代社会的发展进步,科学技术和信息技术获得迅猛的发展,尤其是虚拟现实技术在现代社会中的应用,虚拟校园是虚拟现实技术在现代教育中的应用之一,不仅能给使用者一个身临其境的环境,而且我们在构建虚拟校园的过程中,叁维场景建模是一项很重要的工作,这主要是由于叁维场景建模占据了所有工程量的70%到80%,所以我们就可以说建模技术是构建虚拟校园的基础,也是我们建立立体校园中一个非常重要的技术,也是我们构建虚拟校园技术的一个关键部位,因此,本文就主要是以大学校园为目的,基于图形图像对叁维建模技术进行分析研究,希望通过本文的阐述,为叁维建模技术的发展提供一些建议和借鉴。(本文来源于《工业设计》期刊2017年11期）
赵劼[10]（2017）在《基于CT图像的人工假体3D打印建模技术研究》一文中研究指出科学技术的进步促进了人类社会的快速发展,给人们的生活方式带来了极大的改变和影响,也为人类的医疗健康带来方便。随着人们生活节奏的变化及生活方式的改变,各种腰、脊椎疾病已经越来越成为困扰各类人员的常见疾病。虽然医学诊疗技术和腰脊椎外科手术也取得了一定的成果,但是对于一些特定的,靠手术无法恢复的病症来说,合适的人工假体就变得非常有必要了。人工假体主要用于替换人体受损的组织或部位,而3D打印作为新兴的制造技术,其个性化制造特点能有效解决传统假体生产中的假体结构、厚度及位置不对应等问题。由于目前假体3D打印国内还没有颁发临床许可,仍处于临床试验研究阶段。因此,对假体3D打印在材料性能、叁维建模、镂空厚度和受力形变分析等方面的研究是迫切的。本文依托计算机可视化技术,以医学CT图像和脊椎医学理论为基础,深入分析了基于脊椎CT图像数据的叁维建模技术。文章工作主要分为叁大部分,首先,主要针对面绘制和体绘制算法进行实现并比较研究选出了可以减少脊椎叁维重建计算量的绘制方法,同时对叁维建模中区域生长算法进行了验证实现和缺陷弥补,进行了有效的模型切割;其次,通过对输入图像和构建模型的深入分析,设计改进了一种基于高斯曲率值的特征点标注方法,一定程度上解决了脊椎假体模型分析中的特征点标注精确度的问题,后续构建了脊椎节段的有限元体网格模型;最后,对假体模型进行有限元力学分析得出假体的结构特性、载荷边界条件等,通过和正常模型进行比对,及时发现结构缺陷,有助于进一步优化结构设计。通过分析3D打印的分层切片算法对模型生成镂空的拓扑结构、分层处理后得到可以进行3D打印最终椎体模型。从数据读入到模型建立,从模型有限元分析再到3D打印输出,论文为3D打印个性化假体模型提炼总结出了所要经历的全部流程,为后续医学诊断和手术操作提供可循的依据。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
基于图像建模技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大量桥梁设施从建设进入运营期,桥梁结构损坏反复维修,桥梁设施损坏的跟踪记录、设施损坏状况的精准检查与定位越来越重要。以序列影像叁维建模技术为基础,通过全景图像拼接技术,搭建基于真实场景的叁维模型空间。通过损坏图像的位置匹配、表观损坏的识别分析,完成了桥梁裂缝、麻面等表观损坏巡检数据的记录及比对。以东吴大桥和道冠山大桥为例,通过实际建模及数据分析,确定了该技术路线的可行性、主要精度及具体的实施路径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于图像建模技术论文参考文献
[1].叶羽泠,肖体刚,黄洪斌.基于代数建模的改进加权融合算法的图像拼接技术[J].电子世界.2019
[2].陈国强.基于图像叁维建模技术的桥梁病害巡检定位技术[J].城市道桥与防洪.2019
[3].潘美莲.单幅结构场景图像的叁维建模与仿真技术[J].计算机仿真.2019
[4].刘明明.基于单张图像的室内场景建模技术研究[D].南京大学.2018
[5].包永堂,齐越.基于图像的头发建模技术综述[J].计算机研究与发展.2018
[6].黄韬.基于目标建模的图像重构技术[D].西安电子科技大学.2018
[7].逄玥.《基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究》（节选）英译实践报告[D].哈尔滨工业大学.2018
[8].王力.基于图像的非接触式人体测量与建模技术研究[D].西安工程大学.2018
[9].邓春新.基于图形图像的叁维建模技术研究[J].工业设计.2017
[10].赵劼.基于CT图像的人工假体3D打印建模技术研究[D].西安电子科技大学.2017
论文知识图
