基于GPU的地形遮挡剔除算法
一种应用相机阵列实现图像遮挡物移除的方法
第37卷第4期2022年4月Vol.37No.4Apr.2022液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays一种应用相机阵列实现图像遮挡物移除的方法杨墨轩，赵源萌*，朱凤霞，张宏飞，张存林（太赫兹光电子学教育部重点实验室，太赫兹波谱与成像北京市重点实验室，北京成像理论与技术高精尖创新中心，首都师范大学物理系，北京100048）摘要：针对光路中前景遮挡物影响感兴趣信息采集的问题，本文对应用相机阵列的遮挡物移除算法进行实验研究。
用阵列型光场相机采集四维光场数据，然后用数字重聚焦技术进行不同深度的重聚焦，突出目标物细节特征。
利用图像重构技术合成子图像阵列，选择最小误差阈值分割法标记遮挡物区域并复现原图像的细节特征。
实验结果证明了应用阵列型光场相机移除遮挡物的可行性，及其改善图像质量、复现遮挡区域图像、提高图像可读性、降低噪声影响的能力。
依据无参考的图像质量评价指标，本文算法在重构图像质量上SNR与PSNR分别提升了17.3%与77.6%。
关键词：光场采集；数字重聚焦；图像重构；遮挡物中图分类号：TP391；O436文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2021-0255Method of the image de-occlusion by using focal plane cameraYANG Mo-xuan，ZHAO Yuan-meng*，ZHU Feng-xia，ZHANG Hong-fei，ZHANG Cun-lin （Key Laboratory of Terahertz Optoelectronics，Ministry of Education，Beijing Key Laboratory for Terahertz Spectroscopy and Imaging，Beijing Advanced Innovation Center for Imaging Theory and Technology，Department of Physics，Capital Normal University，Beijing100048，China）Abstract：In order to address the problem that the foreground occlusions in the light path affect the acquisi‐tion of information of interest，this paper explores the de-occlusion algorithm based on the application of the camera array through experiments.The array light field camera is used to collect4D light field data，af‐ter which the digital refocusing technology is employed to perform refocusing at different depths so as to highlight the detailed features of target objects.The experimental results support the feasibility of applying the array light field camera to remove occlusions，as well as its ability to enhance the quality of images，re‐produce the image of occluded areas，improve the readability of images，and mitigate the effects of noise. According to the no-reference image quality assessment，in terms of the quality of reconstructed images，the algorithm in this paper can improve the signal to noise ratio（SNR）and peak signal to noise ratio 文章编号：1007-2780（2022）04-0494-07收稿日期：2021-10-09；修订日期：2021-11-21.基金项目：国家自然科学基金（No.61875140）；首都师范大学分类发展-学位点建设与研究生教育立项及研究生高水平学术创新项目（No.008-2155089）；科技创新服务能力建设-基本科研业务（No.20530290044）Supported by National Natural Science Foundation of China（No.61875140）；Classified Development ofCapital Normal University-Construction of Academic Sites，Project Approval of Graduate Education andHigh-Level Academic Innovation Project of Graduate Students（No.008-2155089）；Scientific and Techno‐logical Innovation Service Capacity Building-Basic Scientific Research Services（No.20530290044）*通信联系人，E-mail：*********************.cn第4期杨墨轩，等：一种应用相机阵列实现图像遮挡物移除的方法（PSNR）by17.3%and77.6%，respectively.Key words：light field acquisition；digital refocusing；image reconstruction；occlusion1引言在计算机视觉领域中，目标物前出现遮挡与目标物出现混叠时都会对数据采集造成影响。
山地地震资料叠前时间偏移方法及其gpu实现
山地地震资料叠前时间偏移方法及其gpu实现山地地震资料的准确处理对于地质勘探以及地震预测的精准性有着重要的影响，而时间偏移方法的应用则能够有效地提升数据的可视化与解读能力。
本文将介绍山地地震资料叠前时间偏移方法及其GPU实现，以期为相关领域的研究者提供一定的参考。
一、什么是叠前时间偏移方法？叠前时间偏移方法（Pre-stack Time Migration，简称PSTM）是一种基于速度模型的数据处理方法，其基本思想是根据地层速度分布对采集到的地震数据进行时间轴上的偏移，使得矫正后的地震勘探数据更加清晰、直观，为后续的数据分析提供更可靠的基础。
二、叠前时间偏移方法具体步骤1.数据预处理。
包括反褶积、补零、去噪等，以保证数据的有效性。
2.速度模型的建立。
需要通过配合地质调查以及地震勘探资料等手段来准确评估区域地层速度的分布情况，以提供后续时间偏移的精准基础。
3.计算横向时移。
横向时移是指将采集到的数据按照水平方向进行移动，以抵消地震波逐层传播所造成的时间错位。
4.计算纵向时移。
纵向时移是指将采集到的数据按照垂直方向进行移动，以提供更清晰、准确的图像。
5.堆栈处理。
堆栈处理是指将多个时间切片的数据合并为一幅图像，以提高信噪比，使得结果更加准确可靠。
三、叠前时间偏移方法GPU实现1. 数据并行处理。
GPU并行计算能够有效提高计算速度，对于大规模的叠前时间偏移数据处理来说，GPU的并行计算能力十分有帮助。
2. 代码优化。
由于山地地震资料的基本特征是数据规模大、数据存储密度高，因此针对相关算法进行代码优化是GPU实现的重要部分。
常见的优化方式包括使用共享内存以及根据数据存储的特点加以处理等。
3. 硬件优化。
选用性能较为优秀的GPU显卡以及保证计算机本身的良好运行状态也能够提高GPU实现的计算速度。
总的来说，GPU加速技术该方法是目前叠前时间偏移方法的重要方向之一。
其本质在于通过并行化运算并结合硬件+代码优化的实现方式来提高数据处理速度，更加高效地实现时间偏移处理。
occlusionculling cpu 剔除算法 -回复
occlusionculling cpu 剔除算法-回复Occlusion Culling CPU剔除算法引言在计算机图形学中，Occlusion Culling（遮挡剔除）是一种通过剔除屏幕上被遮挡的物体来提高渲染性能的技术。
Occlusion Culling算法在游戏开发和虚拟现实等领域得到了广泛的应用。
本文将讨论一种基于CPU的Occlusion Culling剔除算法，详细介绍其中的原理和具体实现过程。
1. Occlusion Culling 简介1.1 基本概念Occlusion Culling是一种动态剔除技术，其原理是根据视点位置，确定并剔除在当前视锥体范围内被遮挡的物体，从而减少不必要的渲染开销。
1.2 剔除算法分类根据其计算位置的不同，Occlusion Culling算法可以分为基于CPU和基于GPU的算法。
基于CPU的算法主要利用CPU进行遮挡剔除的计算，而基于GPU的算法则是利用GPU的并行处理能力。
2. 基于CPU的Occlusion Culling算法2.1 算法原理基于CPU的Occlusion Culling算法的主要思想是通过简化物体之间的遮挡关系来提高渲染性能。
它通过以下步骤实现剔除过程：2.1.1 确定可见集合首先，算法需要根据当前视点位置和视锥体范围来确定可见集合。
这一步可以通过遍历场景中的物体并进行一系列的裁剪和遮挡判断来完成。
2.1.2 背面剔除接下来，算法会对可见集合中的物体进行背面剔除。
这个步骤是通过计算物体的法线与视点的矢量积来实现的，对于面向视点的物体，其法线与视点矢量的点积为负，需要被剔除。
2.1.3 遮挡剔除最关键的一步是遮挡剔除，它通过检测物体之间的遮挡关系来剔除被遮挡的物体。
这一步可以利用物体的包围盒或几何数据进行判断。
一种常用的方法是绘制一个表示可见面的遮挡图，在这个遮挡图中，每个像素代表一个可见的物体，并存储了该物体的唯一ID。
2.1.4 剔除物体并进行渲染最后，根据遮挡剔除的结果，将被遮挡的物体从可见集合中剔除，并进行渲染。
遮挡剔除算法
遮挡剔除算法
遮挡剔除算法（Occlusion Culling Algorithm）是一种用于提高
实时图形渲染性能的技术。
它的目标是将不可见的物体（例如被其他物体遮挡的物体）从渲染流程中排除，从而减少不必要的渲染计算。
常见的遮挡剔除算法有：
1. 视锥剔除（View Frustum Culling）：根据相机视锥体的位
置和方向，剔除完全不在视锥体内的物体。
这样可以排除不可见的物体，减少渲染计算量。
2. 边界框剔除（Bounding Box Culling）：每个物体被包围在
一个边界框中，通过检查边界框与视锥体的相交关系，判断物体是否在视锥体内部，进而进行剔除。
3. 剔除空间（Frustum Culling）：通过预先建立一个空间划分
数据结构（如八叉树、网格等），将场景划分为不同的区域。
通过检查与视锥体相交的区域，剔除与视锥体不相交的区域中的物体。
4. 基于像素的剔除（Pixel-based Culling）：在屏幕空间中对每个像素进行遮挡剔除。
根据像素与深度缓冲区中的深度值比较，判断是否对该像素进行绘制。
可以有效减少绘制不可见像素的开销。
以上只是一些常见的遮挡剔除算法，实际应用中常会综合运用多种剔除技术来提高渲染性能。
landsat地表温度异常值剔除
剔除Landsat地表温度异常值方法：
1.Z-score方法：这种方法基于统计学，通过计算每个像素温度与整
个图像或感兴趣区域（ROI）的平均温度的偏差，然后除以该像素温度的标准差。
这样得到的Z-score可以用来识别异常值。
通常，任何Z-score超过3或4的像素会被视为异常值并剔除。
2.基于温度的剔除方法：这种方法基于温度的范围进行异常值的剔
除。
例如，如果一个像素的温度远低于其周围像素的温度，它可能被视为异常值并剔除。
3.基于空间和光谱特性的剔除方法：这种方法利用空间和光谱信息
来识别和剔除异常值。
例如，如果一个像素在空间上与其他像素明显分离，或者其光谱特性与周围像素不一致，它可能被视为异常值。
4.基于温度和湿度联合的剔除方法：这种方法同时考虑温度和湿度
数据来识别异常值。
因为湿度和温度之间存在相关性，如果一个像素的温度和湿度都远低于或高于周围像素，它可能被视为异常值。
基于GPU的真实感地形绘制
▲
感， 实现对大规模三维地形 的实时漫游。
图 １ 三 角 形 二 叉树 分 割
１ 基于 Ｒ Ａ 算法 的建模 ＯＭ
Ｄ ｃａｎ ａ ｙ 描 述 了 一 个 基 于 三 角 形 二 叉 树 结 ｕｈ ｉ ｕ ｅ
该方法构造的三 角形二 叉树 ， 以容 易地 实现地 可 表 网格模型的细化和粗化 。当用一对子三 角形来 表示 其父三角形 区域时 ， 就完成 了细化 ， 称之为父三 角形 的 分裂 ： 反之 ， 用父三角形 替代其子三角形 对时即完成 了 粗化 ， 称之为子三 角形 的合并 （ 图 ２ 。由于这 里 的 如 ）
能 力； 与地 表模型相 对应的高精度纹理 更加重 了交 互
漫 游 的难 度 。针 对 这 两 个 问 题 最 常 用 的 解 决 方 法 有 ：
一
种 方 法是 采 用视 点 相 关 自适 应 层 次 细 节 技 术 （Ｏ Ｌ Ｄ）
简 化 整 个 场景 的复 杂 度 。 另 一种 方法 是 采 用可 见性 剔 除 技 术 ， 括 视 域 剔 除 、 向 面 剔 除和 遮 挡 剔 除 。 包 背
Ｔｉ ｅ Ｎｏ ｅ ｂ ｓ ｎ ｉ ｂ ｒ／ 底 部 邻 接 区块 ｒ ｒ ｅ ｄ ａ ｅ ｅ ｈ ｏ ：／ Ｔ ｇ
＿
足 实 时 漫 游 的需 要 。
、
Ｔｉ ｅ Ｎｏ ｅ ｌｆ ｎ ｉ ｂ ｒ／ 左 邻 区块 ｒ ｒｅ ｄ ｅ Ｔ ｔ ｅ ｈ ｏ ：／ ｇ
—
Ｔｉ ｅ Ｎｏ ｅ ｒ ｈ ｎ ｉ ｂ ｒ／ 右 邻 区块 ｒ ｒ ｅ ｄ ｉ ｔ ｅ ｈ ｏ ：／ Ｔ ｇ ｇ
构的 ＲＡ （ Ｏ Ｍ 实时优化 自适应 网格 ） 算法。其基本思想 是： 对地形进行三维显示时 ， 根据视 点的位 置和视线 的 方 向计算视 点距离地形表 面 的三 角区块的距离 ， 再根 据 目标格 网的空间粗糙程度来判断是否对地形表 面的 三角区块进行一系列基于三 角形二叉分割 的分解和 合
背景去除算法
背景去除算法随着数字图像处理技术的不断提升，图像背景去除算法也得到了不断的发展。
背景去除算法的主要目的是将图像中的目标与背景分开，以便更好地处理和分析图像。
在此，我们将介绍一些常见的背景去除算法，并讨论它们的优点和缺点。
第一种常用的背景去除算法是基于阈值的方法。
这种算法通常使用灰度值信息来识别图像中的目标和背景。
具体而言，该算法将图像的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果当前像素的灰度值高于阈值，则将其标记为前景，否则标记为背景。
该算法可以快速、简单地实现，但是在背景与前景之间存在复杂的互相依赖关系时，其效果不佳。
第二种常用的背景去除算法是基于深度学习的方法。
这种算法通常使用神经网络模型来训练并学习图像中的目标和背景。
该算法需要大量的标注数据和计算资源，但是它能够自动学习图像中的特征和模式，因此效果比基于阈值的方法更好，尤其是对于复杂的图像背景。
第三种常用的背景去除算法是基于差异的方法。
这种算法通过比较两幅图像之间的差异来确定目标和背景。
具体而言，该算法需要一幅没有目标的背景图像和一幅有目标的图片，通过对两幅图像进行像素级差异计算，将属于目标的像素标记为前景，类似地将属于背景的像素标记为背景。
该算法可应用于复杂背景下的目标提取，但需要事先采集不带目标的背景图片，计算量较大。
以上三种算法各有优缺点，选择何种算法应根据具体应用场景及特定需求来确定。
一般来说，对于运算速度要求较高的场合，可使用第一种算法，对于背景复杂且需要更高精度的场合，可以采用第二、三种算法。
在背景去除的应用过程中，为确保算法效果，还需要考虑预处理、后处理和优化算法等步骤。
总之，背景去除算法是数字图像处理中一个重要的基础技术，能够对图像中的目标进行准确提取和分析，为实际应用提供了重要的支持。
未来，我们相信随着科技的不断发展，背景去除算法也会得到进一步的创新和提升。
第三届智能CAD与数字娱乐学术会议(CIDE2006)
2006年10月20-21日，济南，山东会议指南2006年10月20-21日，济南，山东主办：中国图象图形学学会计算机动画与数字娱乐专业委员会中国人工智能学会智能CAD与数字艺术专业委员会承办：山东大学会议主席：潘云鹤(浙江大学) 展涛(山东大学)程序委员会主席：庄越挺(浙江大学) 孟祥旭(山东大学)程序委员会委员：鲍虎军(浙江大学) 陈雷霆(电子科技大学) 严启仁(中南卡通科技) 董军(华东师范大学)董瑛(北大方正) 费广正(中国传媒大学) 高志强(东南大学) 耿卫东(浙江大学)胡事民(清华大学) 黄铁军(中科计算所) 黄心渊(北京林业大学) 李翠华(厦门大学)李青(香港城市大学) 廖祥忠(中国传媒大学) 刘弘(山东师范大学) 马利庄(上海交通大学) 潘春洪(中科自动化所) 潘志庚(浙江大学)沈华清(浙江大学) 沈一帆(复旦大学)史元春(清华大学) 孙正兴(南京大学)谈正(西安交通大学) 童假设锋(浙江大学)王文成(中科软件所) 王阳生(中科自动化所)王涌天(北京理工大学) 王兆其(中科计算所)魏迎梅(长沙国防科技大学) 吴飞(浙江大学)吴玲达(国防科技大学) 吴中海(北京大学)向辉(山东大学) 杨青(中科自动化所)俞建新(南京大学) 于金辉(浙江大学)于俊清(华中科技大学) 曾海标(中山大学)曾立人(浙江传媒学院) 曾亮(国防科技大学)查立(上海把戏年华数字媒体技术) 詹永照(江苏大学)张方(南望信息产业集团) 张健(南望信息产业集团)赵杰煜(宁波大学) 赵乃良(杭州电子科技大学)赵阳(中国美术学院) 周激流(四川大学)朱友芹(群众报社集团) 邹北骥(中南大学)组织委员会秘书:杨承磊(山东大学)会议论文主题：·智能CAD ·数字艺术·计算机动画·虚拟现实·网络游戏·可视化技术·模式识别·人机交互·计算机图形学·图像处理·信息融合·数字内容管理·多媒体技术·计算机视觉·人工智能·交互式玩具·运动捕获动画·数字博物馆·E-Home ·人脸表情跟踪与识别一、会议报到（一）报到时间地点〔交通路线〕10月20日全天，学人大厦，济南市山大南路27号山东大学〔东校区〕新校内（二）会议注册费1000 元〔学生600 元〕、住宿费自理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于GPU的地形遮挡剔除算法
达来;曾亮;李思昆
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2006(18)11
【摘要】针对大规模地形场景,以GPU提供的遮挡查询功能为基础,提出了一种基于GPU的遮挡剔除算法。
根据增量水平线原理,利用模板缓冲区进行重叠测试,并采用查询列表方法避免了CPU和GPU互相等待造成的延迟。
实验结果表明,该算法有效地减少了送入图形流水线的几何数据,并在贴地漫游的情况下,显著提高了场景绘制速度。
【总页数】4页(P3165-3167)
【关键词】GPU;遮挡查询;遮挡剔除;地形绘制
【作者】达来;曾亮;李思昆
【作者单位】国防科学技术大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于特征的地平线遮挡剔除算法 [J], 李钊;施赛男;李建军;李靖
2.复杂3D地形的遮挡剔除算法研究 [J], 冉光灿;谢晓尧;景凤宣
3.基于GPU自适应的环境遮挡算法 [J], 赵君;吴志红;杨美燕;董睿;李浩;张德才
4.一种基于GPU的遮挡剔除算法改进研究 [J], 聂俊岚;郑鹏
5.基于GPU的地形可视化加速算法研究 [J], 李朝奎; 方军; 肖克炎; 王宁; 周青蓝; 隗含涛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。