改进的基于网格的图像morphing技术
图像去噪技术的研究进展
图像去噪技术的研究进展图像去噪是数字图像处理中的一个基本问题，因为在数字图像的采集，传输和保存过程中，都会受到各种的干扰，产生噪声。
这些噪声严重影响了图像的质量，从而增加了诸如图像处理，分析甚至是识别等方面的难度。
因此，对于数字图像去噪技术的研究一直是图像处理领域非常热门的话题，也是众多研究人员关注的焦点之一。
在数字图像处理中，图像去噪技术被广泛应用于多种问题的解决，如数字信号处理，机器视觉，计算机图形学等。
图像去噪主要目的是从图像中消除不必要的噪声，从而使其更加清晰和易于处理。
传统的图像去噪方法主要包括基于滤波的方法和基于小波变换的方法。
但是，随着数值计算和算法的不断发展以及对图像信息处理的需求日益增长，近年来涌现出了许多新的图像去噪技术。
本文将从以下三个方面，介绍图像去噪技术的研究进展。
一、深度学习在图像去噪中的应用深度学习已经成为计算机视觉领域的热门话题。
其成功应用有力地推动了现代计算机视觉的发展。
同样，深度学习在图像去噪中也取得了非常出色的效果。
该方法是先将加噪和对应的清晰图像作为训练集，然后使用网络将这些示例编码成内部表示。
深度学习算法的优点在于能够自适应地恢复噪声，从而具有很强的“智能”。
二、基于字典学习的图像去噪方法字典学习也是近年来被广泛研究的新领域。
其基本思想是，用一个字典集合来表示一组数据。
当一个新的信号向量来了，我们可以从字典集中选出一些基本构成的组合来表示它，也就是，对新信号进行一个线性映射，实现由信号到编码的过程。
另一方面，我们也可以用这个编码恢复原信息。
因此，字典学习能很好地解决图像去噪当中的问题，将图像局部信息表示为局部基函数的合成。
能够适应不同图像去噪的需求，提高图像去噪的效果。
三、基于稀疏表示的图像去噪方法基于稀疏表示理论的数字图像去噪方法将图像分解为基本信号和噪声两部分，基于基本信号的稀疏表示来抑制噪声。
该方法可以适用于任何种类的数字图像，且不局限于特定的噪声信号类型。
图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
图像处理技术的最新研究和应用
图像处理技术的最新研究和应用1. 前言在当今大数据和人工智能技术的快速发展下，图像处理技术也得到了极大的提升和应用。
本文主要介绍目前图像处理技术的最新研究和应用，分别从图像增强、图像分割、目标识别、图像分类等几个方面进行阐述。
2. 图像增强图像增强是指通过各种算法和技术，提高图像品质并弥补图像质量上的缺陷。
近年来，图像增强技术不断深入研究，包括基于深度学习的图像超分辨率重建、基于模型的图像去雾和基于复原的图像增强等。
2.1 图像超分辨率重建图像超分辨率重建技术的目的是增加图像的分辨率，提高图像的细节和清晰度。
其中，深度学习被广泛应用于图像超分辨率重建技术中。
目前，研究人员已经开发出多种基于深度学习的超分辨率算法，提高了图像的清晰度和细节。
2.2 图像去雾雾气会使图像产生模糊和失真，影响图像质量。
因此，图像去雾技术是非常重要的。
目前，基于深度学习的图像去雾技术已经成为一个热门的研究领域。
通过卷积神经网络（CNN）的学习和处理，可以有效的去除图像中的雾气和改善图像质量。
2.3 复原的图像增强复原的图像增强技术是通过建立一个复原之后进行图像增强的模型，弥补图像质量问题。
该技术利用了深度学习模型的强大处理能力，在图像复原之后进行增强，从而获得更高质量的图像。
这种技术在医学图像处理和远程监控等领域有广泛应用。
3. 图像分割图像分割是指将图像中具有相似特征的像素点划分为同一区域。
目前，图像分割技术已经成为了图像处理的重要领域，其应用范围涵盖了计算机视觉、图像识别、医学成像和自动驾驶汽车等多个领域。
目前，研究人员主要将图像分割技术分为基于传统数学模型和基于深度学习模型两部分。
3.1 基于传统数学模型的图像分割基于传统数学模型的图像分割是处理图像中的亮度、颜色、纹理方式等特征的技术，主要包括常规算法、边缘检测算法、区域生长算法、阈值分割算法等多种方法。
然而，其准确性和鲁棒性有待提高。
3.2 基于深度学习模型的图像分割基于深度学习模型的图像分割主要由卷积神经网络（CNN）实现，深度学习模型具有学习能力强、识别准确性高、模型效果好等特点。
基于计算机视觉的智能图像修复与重建技术研究
基于计算机视觉的智能图像修复与重建技术研究智能图像修复与重建技术是计算机视觉中重要的研究领域之一。
它通过利用计算机的图像处理和模式识别技术，对缺失、损坏或噪声干扰的图像进行修复和重建，提高图像的质量和可视化效果。
本文将深入探讨基于计算机视觉的智能图像修复与重建技术的研究进展和应用前景。
智能图像修复与重建技术的核心是图像处理与分析。
在图像修复方面，常见的任务包括去除图像中的噪声、修复图像中的缺失或损坏部分，以及恢复低质量图像的细节和纹理等。
而图像重建则是指从具有缺失或损坏信息的图像中恢复原始图像。
这些任务的实现需要借助计算机视觉中的各种算法和技术。
在智能图像修复与重建技术中，常用的算法包括基于图像插值的方法、基于模型的方法和基于学习的方法等。
图像插值算法通过对已知图像像素的估计，推断出未知像素的值，从而修复缺失或损坏的图像区域。
模型基于方法则利用对图像的统计特征进行建模，通过最大似然估计或最小二乘法等方法，对缺失或损坏的图像进行修复和重建。
而基于学习的方法，则利用机器学习或深度学习技术，通过训练一种模型来对缺失或损坏的图像进行修复。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于学习的智能图像修复与重建技术取得了显著的进展。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等，在图像修复和重建任务中展现了很强的能力。
这些模型能够利用大量带有缺失或损坏信息的图像进行训练，学习到图像的潜在特征，并通过生成高质量的修复图像来恢复原始图像。
除了基于学习的方法，基于模型的智能图像修复与重建技术也在不断发展。
利用图像的统计特征和局部区域的相关性等信息，可以对缺失或损坏的图像进行精确的修复和重建。
而基于图像插值的方法虽然算法简单，但在一些简单的修复任务中仍然有较好的应用效果。
智能图像修复与重建技术在实际应用中具有广泛的前景。
首先，在数字图像处理领域中，图像修复技术可以帮助恢复老照片、修复数字图像中的缺失或损坏信息等，保护和传承人类文化遗产。
人工智能技术的基于生成对抗网络的图像修复与图像去雾方法
人工智能技术的基于生成对抗网络的图像修复与图像去雾方法近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像修复与图像去雾技术也取得了显著的进展。
其中，基于生成对抗网络（GAN）的方法成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于GAN的图像修复和图像去雾方法，并探讨其在实际应用中的潜力。
一、GAN的基本原理和应用GAN是一种由生成器和判别器组成的神经网络模型。
生成器负责生成与真实图像相似的图像，而判别器则负责判断生成的图像是否真实。
通过不断迭代训练，生成器和判别器之间形成了一种博弈关系，最终达到生成逼真图像的目的。
在图像修复和图像去雾领域，GAN的应用可以帮助恢复受损图像的细节和清晰度。
通过输入一张有缺陷或模糊的图像，生成器可以生成一张更加清晰和完整的图像，从而实现图像修复和图像去雾的目标。
二、基于GAN的图像修复方法基于GAN的图像修复方法主要分为两个阶段：训练阶段和修复阶段。
在训练阶段，使用大量的真实图像和对应的受损图像对GAN进行训练，使生成器能够学习到图像的结构和纹理信息。
在修复阶段，输入一张受损图像，生成器将生成一张修复后的图像。
在图像修复中，生成器的设计和损失函数的选择是关键。
生成器通常采用编码器-解码器结构，编码器负责提取图像的特征，解码器负责将特征转化为修复后的图像。
损失函数可以选择像素级损失函数、感知损失函数等，以衡量生成图像与真实图像之间的差异。
三、基于GAN的图像去雾方法图像去雾是指从受雾图像中恢复出清晰的图像。
基于GAN的图像去雾方法主要通过生成器和判别器的博弈过程，使生成器能够学习到雾图像的分布规律，并生成去雾后的图像。
在图像去雾中，生成器的设计和损失函数的选择同样重要。
生成器通常采用类似于图像修复中的编码器-解码器结构，但需要额外考虑雾的物理特性。
损失函数可以选择像素级损失函数、感知损失函数以及雾图像的传输损失函数等。
四、基于GAN的图像修复与图像去雾方法的优势和挑战基于GAN的图像修复与图像去雾方法相比传统方法具有以下优势：1. 生成逼真的图像：GAN可以生成与真实图像相似的图像，修复和去雾效果更加真实。
基于改进Morphing算法的人脸动画生成算法
较为理想的技术解决方案。
关键词：人脸动画；Morphing 算法；图像渐变；Adaboost 算法；人脸特征定位；混合交叉渐变
中图分类号：TN911.73⁃34；TP393
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2020）22⁃0082⁃04
Facial animation generation algorithm based on improved Morphing algorithm
合交叉渐变处理提高了人脸图像渐变效果的稳定性和真实性。经过测试与实验结果表明，该算法在未大幅提高计算量的同
时 ，获 得 了 真 实 性 、稳 定 性 和 普 适 性 较 好 的 人 脸 渐 变 动 画 效 果 ，且 渐 变 过 渡 较 为 自 然 ，为 当 前 人 脸 动 画 生 成 的 需 求 提 供 一 种
HUANG Xiaoyu
（School of Information Technology，Guilin University of Electronic Technology，Guilin 541004，China）
Abstract：In allusion to the problem that it is difficult to improve the authenticity and transition effect of facial morphing animation，an improved Morphing algorithm is proposed based on graphics morphing animation technology. The accuracy and
0引言
人脸作为面对面直观沟通的信息传播载体，能够通 过 丰 富 、复 杂 的 细 节 变 化 传 递 个 人 的 个 性 和 情 绪 信 息 ， 也是动画领域关注的长期焦点 。 [1⁃3] 在计算机出现之后， 利用计算机人脸动画技术，如人脸渐变动画技术对人脸 进行模拟和生成，有力推动了人脸动画的发展[4]。然而， 由 于 人 脸 通 常 呈 现 出 较 多 且 复 杂 的 细 节 特 征（光 照 特 性 、色 彩 特 征 、 景 特 征 等），人 脸 动 画 技 术 在 如 何 提 高 真实性和过渡效果方面仍是计算机动画待解决的困难 问题 。 [5⁃6]
使用计算机视觉技术进行图像复原与重建的关键方法与优化技巧分享与实践案例分析
使用计算机视觉技术进行图像复原与重建的关键方法与优化技巧分享与实践案例分析图像复原与重建是计算机视觉领域重要的研究方向之一，它旨在恢复或修复受到损害或失真的图像。
在图像复原与重建的过程中，计算机视觉技术发挥了重要的作用。
本文将介绍一些关键方法和优化技巧，以及实践案例分析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、关键方法与优化技巧1. 图像去噪图像中常常存在噪声，噪声会导致图像质量下降。
常用的图像去噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些方法可以通过去除图像中的噪声点，提高图像的清晰度和细节。
2. 图像增强图像增强技术可以改善图像的质量，使其更加清晰和具有更好的对比度。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化和色彩调整等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择和调整，以达到更好的效果。
3. 图像修复图像修复的目的是修复受损的图像并恢复原始的图像信息。
常用的图像修复方法包括基于插值的方法、基于优化的方法和基于学习的方法等。
其中，基于优化的方法如总变差正则化、多尺度分析和泊松融合等，可以对图像进行复原和修复，保持图像的细节和结构。
4. 图像重建图像重建是指根据已有的图像信息，通过一定的数学模型和技术手段，将其转化为高质量的图像。
常用的图像重建方法包括超分辨率重建、深度图像生成和三维重建等。
这些方法可以通过利用图像中的上下文信息和先验知识，提高图像的分辨率和质量。
二、实践案例分析1. 图像去噪假设我们有一张受噪声干扰的图像，我们可以利用基于窗口的均值滤波进行图像去噪。
首先，我们选择一个窗口大小，然后计算窗口内像素的平均值，将该平均值替换窗口中心像素的值。
通过不断移动窗口，在整个图像上进行均值滤波，可以去除噪声。
2. 图像增强考虑到对比度不足的图像，我们可以使用直方图均衡化进行图像增强。
直方图均衡化可以通过增加图像亮度的动态范围来改善图像的对比度。
该方法通过对图像像素值进行变换，使得直方图均衡化后的像素值更加均匀分布，从而提高图像的视觉效果。
图像去雾算法研究与应用
图像去雾算法研究与应用随着科技的发展和应用，数字图像处理作为一门新兴学科逐渐兴起，图像去雾技术作为其中一项研究重点也逐渐得到人们的关注。
在实际应用中，由于照相机、摄像机等采集设备或者环境条件的限制，图像中常常会存在不同程度的雾化现象，这些噪点将会极大地影响到后续图像处理和应用。
因此，如何对图像进行有效去雾已经成为了当今图像处理领域的重要研究方向，成为图像处理的热门话题。
图像去雾技术主要是指对模糊图像中添加的雾霾进行修复，使得图像中的物体更加真实和清晰，其本质是对雾霾进行复原。
目前，常用的去雾算法主要有传统图像去雾算法和深度学习图像去雾算法两种类型。
传统图像去雾算法传统图像去雾算法主要是基于物理模型的思想设计的。
其基本思路是先根据图像的特征，模拟雾霾的物理特性，然后推究出图像的恢复过程以及雾霾密度值等参数，最后再对图像进行处理。
在该方法中，一般会先通过图像的颜色值或亮度值的梯度信息，获取雾霾的密度、深度等属性值，进而计算出属于雾霾的透射率。
其中，负责计算透射率的计算公式采用传统的线性模型或者非线性模型，其基本的计算框架和流程可以表示如下：1. 雾霾浓度检测：式 (1)T(z) = e^{-\beta z} (1)其中，β为雾霾密度，T为透过率，z是雾霾的深度。
透过率表示为雾霾中透过进来的光量占原始光量的比例。
从式(1)可以看出，如果β较大，则透过率会变得很小。
用透过率来描述雾霾可以很大程度上简化去雾算法的复杂程度。
2. 去雾修复：式 (2)I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x)) (2)其中，I(x)表示目标图像，J(x)表示传感器资料，A表示大气光照，t(x)表示传输率。
传输率是非单调的，十分影响雾霾的去除效果。
在图像去雾过程中，传输率的计算是减少雾霾的关键。
在雾霾浓度较高时，传输率（t(x)）会变得很小。
图像在传输过程中，不可避免的会受到传输率的影响，在视觉效果上会产生雾霾的效果。
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2008年5月第27卷 第5期绵阳师范学院学报Journa l o fM i any ang N or m al U niversity M ay .,2008V o.l 27 N o .5收稿日期:2008-01-07作者简介:徐莹(1975- ),女,硕士,讲师,主要研究方向:计算机图形图象处理。
改进的基于网格的图像m orphing 技术徐 莹(镇江高等专科学校电子信息系,江苏镇江 212003)摘 要:图像M orph i ng 技术是指把一组数字图像以一种自然流畅的、戏剧性的、超现实主义的方法变换到另一幅数字图像,是一种达到特殊效果的有效方法。
M orph i ng 是指将一给定的源数字图像或几何对象S 光滑连续地变换到目标数字图像或几何对象T 。
在这种光滑过渡中,中间帧既具有S 的特征,又具有T 的特征。
基于网格的图像m orphing 是图像m orph i ng 中使用较早的方法。
该文在网格的图像m orphi ng 技术的基础上,提出一种改进的算法,通过特征点匹配和网格变形进行图像渐变。
该算法极大地提高图像的平滑过渡,产生更加逼真的效果。
关键词:计算机动画;图像M orphi ng ;网格;特征点;匹配中图分类号:T P39114 文献标识码:A 文章编号:1672-612x(2008)05-0090-031 引言图像M orph i n g 技术[1-2]是指把一组数字图像以一种自然流畅的、戏剧性的、超现实主义的方法变换到另一幅数字图像,是一种达到特殊效果的有效方法。
它广泛应用于影视特技、电脑游戏、医学、教育和娱乐等领域[6-12]。
早在1982年纽约理工学院的To m B ri g ha m 制作的由一个女人变成一只山猫。
以及现在的很多电影中都应用这一技术,如5终结者II 6,5侏罗纪公园6等。
本文在网格的图像m o r ph i n g 技术的基础上,提出一种改进的算法,通过特征点匹配和网格变形进行图像渐变。
该算法极大地提高图像的平滑过渡,产生更加逼真的效果。
2 M orph i ng 技术M orphing 是指将一给定的源数字图像或几何对象S 光滑连续地变换到目标数字图像或几何对象T [2]。
在这种光滑过渡中,中间帧既具有S 的特征,又具有T 的特征。
S 和T 的拓扑既可以相似,也可以不同。
M orphing 通常需要动画师指定源处理对象和目标处理对象之间特征的对应关系[13,14,15],当然,这种特征对应关系也可由动画系统自动算得。
我们称M orphing 为形状渐变或形状过渡。
要实现两幅图像I m ag e S 和I m age D 的m or ph i n g 过程,首先基于简单的几何元素建立图像特征之间的对应关系。
几何元可以为网格节点、线段、曲线、点等,然后由这些特征对应关系计算出m orphing 所需的几何变换,几何变换定义了两幅图像上点之间的几何对应关系。
满射SJ 1:I m ag e S y I m ag e D 把第一幅图像的几何形状映射为第二幅图像的几何形状,满射SJ 2:I m age D y I m age S 把第二幅图像的几何形状映射为第一幅图像的几何形状。
由于图像点与点之间的关系不一定是一一对应的,故需两个映射。
设P S 为源图像上的点,P D 为目标图像上的点,则源图像和目标图像之间的变换函数为T S (P S ,t)=(1-t)P S +t S J 1(P S )T D (P D ,t)=(1-t)P D +t S J 2(P D ) 其中t I [0,1]。
当两幅图像对齐后,可采用简单的颜色查值得到中间帧图像。
图像m o r ph i n g 的过程如图1所示。
由m orph i n g 生成的图像序列中,前面部分很像源图像,中间部分既像源图像又像目标图像,而后面部分则很像目标图像。
M or -phing 的质量通常根据中间部分图像的逼真程度来度量。
图1 图像m o rph i ng 的过程F i gure 1 T he procedure o f i m age mo rph i ng3 基于网格的M orph i ng 技术基于网格的图像m orphing [1]是图像m orphing 中使用较早的方法。
该方面的先驱是美国的Lucasfil m s 特技组Industrial Ligh tM ag ic 公司的D .Sm ythe ,在电影5Indiana Jones and 弹劾last C rusade 6中用于一个坏人的提前死亡。
该技术后来成功地用于多部电影中。
该算法主要思想是:总共有N (N \3)帧图像,其中第一帧和第N 帧分别为源图像I m age S 和目标图像I m age D 。
中间N -2帧为m orph i n g 图像。
在源图像中,依据图像的轮廓特征,放置曲面网格M es S 。
M es h S 确定了控制顶点的坐标。
同样,在目标图像中,也放置曲面网格M esh D 。
M es h D 为M esh S 在目标图像的对应点。
曲面M es h S 和M esh D 定义了把源图像的所有点映射到目标图像的空间变换。
M orphing 的中间帧图像可以通过下面的步骤[1,2,3]来生成:1)线性插值网格M esh S 和M es h D ,得到网格M esh M 。
2)依据由网格M es h S 到M esh M 所定义的变换,使源图像Im ag e S 变形到I m age M 1。
假设M esh S 对应得曲面为P S (u,v)=E E P S ij B i (u )B i (u )B j (v ),M esh M 对应的曲面为P M (u,v )=E E P Mij B i (u )B j (v ),则图像I m age M 可通过下面的方式计算确定:对于I m age M 1上的每一点P /,由E E P M ij B i (u)B j (v)=P /反算求出其参数(u /,v /),则I m age M 1上P /的颜色值取为图像I m age S 上P S (u /,v /)点的颜色值。
3)依据网格M esh D 到M es h M 所定义的变换,使目标图像I m age D 变形到I m age M 2。
对图像I m age M 1和I m age M 2同一点的颜色值进行线性插值,得到中间帧图像。
4 改进的基于网格的M orph i ng 技术由于网格图像M orph i n g 产生的中间帧图像效果不太理想,有时甚至变形,扭曲[3,4]。
本文提出了一种改进的算法,通过特征点匹配和网格变形进行图像渐变。
该算法的主要思想与步骤如下:1)总共有N (N \3)帧图像,其中第一帧和第N 帧分别为源图像I m ag e S 和目标图像I m age D 。
2)在源图像中,依据图像的轮廓特征,放置曲面网格M esh S 。
3)在M es h S 中定义特征点与自由点,其中特征点的移动控制自由点的移动。
本文主要采用径向基函数(radical basis f u nction)作为插值函数[5],即:f(p )=E c i <(+p -p i +)其中:+p -p i +表示p 和p i 之间的欧氏距离,<(+p -p i +)称为径向基函数。
上述插值函数一般需要加上低阶多项式以表示整体变换(如仿射变换),P i g hin 等加上了仿射变换部分,使得插值函数变成:f (p )=E c i <(+p -p i +)+M p +t将上式与仿射变换约束条件:E n i =0c i =0;E n i =0c i p T i =0相联立便可得各点的位移量。
4)在目标图像中,也放置曲面网格M es h D 。
5)在M es h D 中定义特征点与自由点,其中特征点的移动控制自由点的移动。
方法同上。
6)线性插值网格M esh S 和M es h D ,得到网格M esh M 。
7)依据由网格M es h S 到M esh M 所定义的变换,使源图像I m age 变形到I m age M 1。
8)在网格M es h S 到M esh M 所定义的变换中,同时使特征点FP S 变形到FP M 1。
#91#第5期徐莹:改进的基于网格的图像m orphing 技术9)依据网格M esh D 到M es h M 所定义的变换,使目标图像I m age D 变形到I m age M 2。
10)在M es h D 到M esh M 所定义的变换中,同时使特征点FP S 变形到FP M 2。
11)对图像I m age M 1和I m age M 2同一点的颜色值进行线性插值,得到中间帧图像。
同时,调整特征点的位置。
试验证明,该算法极大地提高图像的平滑过渡,产生更加逼真的效果。
5 结束语M orphing 是指将一给定的源数字图像或几何对象S 光滑连续地变换到目标数字图像或几何对象T 。
本文在网格的图像mo r ph i n g 技术的基础上,提出一种改进的算法,通过特征点匹配和网格变形进行图像渐变。
该算法极大地提高图像的平滑过渡,产生更加逼真的效果。
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