基于图像绘制(IBR)技术综述

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Image Based Rendering And Modeling Techniques And Their Application_图像拼接建模技术及其应用

Image Based Rendering And Modeling Techniques And Their Application_图像拼接建模技术及其应用

layers
points The Geometry based data representation IBR data are composed of a set of images with correspondence relations The Plenoptic function based data representation IBR data are composed of a set of light rays
Image Based Rendering And Modeling Techniques And Their Applications
PART I
Image Based Rendering (IBR)
Traditional Computer Graphics
• Use geometry and lighting model to simulate the imaging process and generate realistic scene
• Similar to traditional Computer Graphics, except the geometry model comes from images
Image Based Data Representation
• data are treated as a series of images with correspondence relations • “optical flow” “morphing map” • forward/ reverse mapping;morphing Examples: View interpolation (Chen and William,1993) View Morphing(Seitz and Dyer 1998)

基于点的图形绘制技术综述

基于点的图形绘制技术综述
S lt g 法 。算 法 对 每 个 足 迹 赋 予 一个 半 径 对 称 的高 斯 滤 波 内 pa i 方 tn 。 核, 通过各足 迹数据 ( 色、 颜 法向量等 ) 的加权 平均 重构连续表面 , 绘制 的图像品质好 。但 由于算法 全部基 于软件 实现 ,绘制高度复杂 的模型 时, 运行效率较低 。通过 图形硬件实现基于高斯滤波 的表面足迹法 , 可 以使 得 绘 制 速 度有 了 明显 提 高 。但 由 于 当前 图形 硬 件 是 专 门针 对 基 于 三 角 形 绘 制 的 优化 , 因此 在 绘 制 性 能 上 , 件 加 速 的点 或 足迹 在 一 定 程 硬 度上不及硬件加速 的三角形 。多数基 于点 的绘制方法都使用一个常量 法 向来为每个 sl 实施光照 , pa t 结果就像在三角网格上的平坦光照 。通 过高斯重构核去掉光照瑕疵来实现混合 ,可达 到近 似 G ua d的 当照 o ru 效果 : 阴影变化平稳 , 但图像可能会模糊些 。 郭广行I I 冯鲜萍[ 4 1 等对这一算法进行 了改进 , 实现 了算法简单 、 复杂 度低 、 运行时间快 , 优于 S l 或 Sr l pa t uf 的绘制方法 : 过相邻像素的颜 e 通 色插值方法对 空白点 的颜色赋予一个和其相近 的颜色值 ,从而完成对 表面空洞的填充 。 采用在二维屏幕空间对生成 的图形进行处理, 填充图 像表面的空洞,可使视觉上 能够达 到连续 曲面 ,如 同藏家在绘 画时用 “ ” 方法 使 颜 色 均 匀 , 而 形 成 色彩 连 续 。 抹 的 从 Q pa方法 。Q p t Sl t S l 方法是物体空间的点绘制算法的代表 , a 算法基 本 思想 是 , 用 一 个 树 状 层 次 包 围球 数 据 结 构 存 储 数 据 , 中 每 个 结 点 使 树 包 含 : 的位 置 和 半 径 、 点 处 的 法 向量 、 锥 面 的 宽 度 、 色 值 。在 进 球 每 法 颜 行绘 制时, 层次树按深度优先方法递归遍历 。对每个 中间结点 , 首先判

史上最全BEV感知算法综述(基于图像Lidar多模态数据的3D检测与分割任务)

史上最全BEV感知算法综述(基于图像Lidar多模态数据的3D检测与分割任务)

史上最全BEV感知算法综述(基于图像Lidar多模态数据的3D检测与分割任务)快速获得最新干货1摘要以视觉为中心的俯视图(BEV)感知最近受到了广泛的关注,因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。

随着深度学习的快速发展,许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知,但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。

本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展的方法进行了全面的综述调研,并提供了深入的分析和结果比较,进一步思考未来可能的研究方向。

如下图所示,目前的工作可以根据视角变换分为两大类,即基于几何变换和基于网络变换。

前者利用相机的物理原理,以可解释性的方式转换视图。

后者则使用神经网络将透视图(PV)投影到BEV上。

2BEV感知任务以视觉为中心的BEV感知指的是基于多个视角的图像序列,算法需要将这些透视图转换为BEV特征并进行感知,如输出物体的3D检测框或俯视图下的语义分割。

相比于LiDAR,视觉感知的语义信息更丰富,但缺少准确的深度测量。

最常见的BEV感知便是3D检测,根据输入数据模态的不同,又可以划分为以下三种:1.基于图像;2.基于LiDAR;3.基于多模态。

另一种常见感知是BEV分割:1.地图分割(Map Segmentation);2.车道线分割。

3基于几何变换的PV2BEV传统方案直接利用几何投影将透视图转换为BEV。

进一步可以划分为基于同形异体和基于深度的PV2BEV。

前者包括简化几何关系的早期工作或仅关注地面感知的近期工作;后者则更适用于实际场景。

基于同形异体的PV2BEV3D空间中的点可以通过透视映射转换到图像空间,反之则存在困难。

逆透视映射(IPM)[1]则解决了上述问题。

IPM是将前视图转换为俯视图的开创性工作。

该变换利用相机旋转单应性和各向异性缩放[34],其中单应矩阵可以由相机的内外参推导出来。

一些工作[35]使用CNN提取PV图像的语义特征,并估计图像中的垂直消影点和地平面消影线(地平线)来确定单应矩阵。

基于图像建模技术研究综述与展望

基于图像建模技术研究综述与展望

基于图像建模技术研究综述与展望
刘钢;彭群生;鲍虎军
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2005(017)001
【摘要】基于图像建模技术是计算机图形学和计算机视觉领域共同关心的重要问题.文中侧重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述,介绍了近年来提出的典型的基于图像建模方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理并加以分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议.
【总页数】10页(P18-27)
【作者】刘钢;彭群生;鲍虎军
【作者单位】浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学数学系,杭州,310027;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学数学系,杭州,310027;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.林木虚拟生长建模方法及建模工具研究综述和展望 [J], 焦祥;郑加强;张慧春;苏朦朦;
2.林木虚拟生长建模方法及建模工具研究综述和展望 [J], 焦祥;郑加强;张慧春;苏朦朦
3.树的建模技术研究综述与展望 [J], 周骏;陈雷霆;刘启和;李艳梅;饶云波
4.电力系统负荷建模研究综述与展望 [J], 赵静波; 鞠平; 施佳君; 秦川
5.基于图像三维建模技术的桥梁病害巡检定位技术 [J], 陈国强
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基于图像的三维重建技术研究

基于图像的三维重建技术研究

基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展,基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。

本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析,探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。

本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域,为后续研究提供背景和基础。

重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法,包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤,以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。

本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍,如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等,以展示其广泛的应用前景和社会价值。

对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望,提出未来可能的研究方向和应用领域。

通过本文的研究,旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发,推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。

二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论,通过从二维图像中提取深度信息,进而恢复出物体的三维形状和结构。

这一过程涉及多个关键步骤,包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。

特征提取是三维重建的基础。

通过算法识别图像中的关键点和特征,如角点、边缘等,这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。

这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系,也为相机标定和立体匹配提供了依据。

相机标定是确定相机内外参数的过程,包括相机的内参(如焦距、主点等)和外参(如相机的位置和方向)。

准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要,因为它直接影响到三维点的计算精度。

接着,立体匹配是基于两幅或多幅图像,通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系,以获取深度信息的过程。

这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。

立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。

根据相机参数和立体匹配的结果,可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标,从而构建出物体的三维模型。

基于图像特征的图像检索专利技术综述

基于图像特征的图像检索专利技术综述

基于图像特征的图像检索专利技术综述【摘要】本篇文章综述了基于图像特征的图像检索专利技术。

在研究背景和研究目的部分,探讨了图像检索技术的重要性和应用背景。

在分别介绍了基于局部特征、全局特征和深度学习的图像检索技术,以及专利技术在图像检索中的应用。

在分析了现有技术的优缺点,并展望了未来的发展趋势。

通过本文的详细介绍,读者可以对基于图像特征的图像检索专利技术有一个全面的了解,为相关领域的研究和应用提供参考。

【关键词】关键词:图像检索、图像特征、局部特征、全局特征、深度学习、专利技术、优缺点分析、未来发展趋势。

1. 引言1.1 研究背景图像检索是一种重要的信息检索技术,随着数字图像在各个领域的广泛应用,图像检索技术也变得越来越重要。

传统的基于文本的检索方法在处理大规模图像数据时存在效率低、精度不高的问题,因此基于图像特征的图像检索技术逐渐成为研究热点。

随着计算机视觉和人工智能的不断发展,基于图像特征的图像检索技术也取得了巨大的进展。

通过提取图像的局部特征、全局特征以及利用深度学习方法,可以更准确地描述和匹配图像,提高图像检索的精度和效率。

研究基于图像特征的图像检索专利技术成为当前研究的热点之一。

本文将就基于图像特征的图像检索技术进行概述,介绍基于局部特征、全局特征以及深度学习的图像检索技术,并探讨专利技术在图像检索中的应用。

通过对现有技术的优缺点进行分析,展望未来的发展趋势,希望可以为相关研究提供参考和启发。

1.2 研究目的研究目的是对基于图像特征的图像检索专利技术进行全面综述和分析,探讨该领域的最新进展和趋势,以期为相关研究人员提供参考和指导。

通过对各种图像检索技术的概述和比较,揭示其在图像搜索和识别领域的应用情况和优缺点,为未来的研究和创新提供启示和方向。

借鉴专利技术在图像检索中的应用案例,以探讨其在实际生产和商业应用中的价值和潜力。

通过本文的研究,旨在为相关领域的技术研发和落地应用提供有益的思路和支持,促进图像检索技术的不断创新和发展。

基于神经网络的图像生成技术综述

基于神经网络的图像生成技术综述

基于神经网络的图像生成技术综述在人工智能领域,图像生成技术是一个备受瞩目的研究方向。

神经网络作为一种基础性工具,被广泛应用于图像生成领域,并在不断的研究和改进中,取得了诸多优秀的成果。

本文将从神经网络的基本原理入手,综述基于神经网络的图像生成技术的研究现状,并探讨其未来发展的方向与前景。

一、神经网络的基本原理神经网络是一种通过模拟人类神经系统进行信息处理的算法模型。

它由多个神经元组成,每个神经元接收大量的输入信号,经过加权处理后输出结果。

神经网络的训练过程是调整权重的过程,通过不断地反复计算、调整权重,使网络的输出结果更加准确,最终达到预期目标。

二、基于神经网络的图像生成技术基于神经网络的图像生成技术主要包括图像风格转换、图像超分辨率、图像修复、图像生成和图像标注等方面。

下面分别进行介绍。

1、图像风格转换图像风格转换是指将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格。

该技术可以实现不同艺术风格的转换,也可以将一张彩色图像转换为黑白图像。

基于神经网络的图像风格转换技术主要依赖于卷积神经网络,通过降低网络中某些层的权重,来达到转换风格的目的。

目前,最为流行的图像风格转换技术是基于VGG网络架构的方法和CycleGAN方法。

2、图像超分辨率图像超分辨率是指将低分辨率的图像通过技术手段转换为高分辨率的图像。

神经网络主要通过对图像进行上采样和下采样的操作,实现图像的超分辨率。

该技术在提高图像质量的同时,也有效地提升了图像处理的速度。

3、图像修复图像修复是指修复被损坏或缺失的图像部分,使图像看起来完整。

基于神经网络的图像修复技术主要通过模型设计和训练来实现,其中最为常见的方法是使用生成对抗网络(GAN)来进行图像修复。

4、图像生成图像生成是指使用神经网络进行图像的生成。

通过训练神经网络模型,生成出与实际图像非常相似的图像。

这一技术在数字内容制作、电影特效、游戏制作等领域有着广泛的应用。

5、图像标注图像标注是指给一张图片贴上文字标注,这通常需要人工完成。

基于图像的铅笔画生成技术综述

基于图像的铅笔画生成技术综述

基于图像的铅笔画生成技术综述
赵文莉;秦茂玲;郭敬
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】从铅笔画的绘制过程出发,详细论述了基于图像的铅笔画生成技术的过程及要解决的问题.给出了铅笔画绘制技术的发展近况,文章重点介绍了最新的基于图像的铅笔画绘制技术中的几种核心算法,并对这些算法进行了对比分析.
【总页数】4页(P82-85)
【作者】赵文莉;秦茂玲;郭敬
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于图像的铅笔画模拟绘制技术综述 [J], 王凌云;潘齐欣
2.基于图像的铅笔画绘制技术的研究现状与展望 [J], 潘龙;纪庆革
3.基于图像的铅笔画绘制技术 [J], 郭晓永;陈克林
4.基于图像识别与生成技术的人工智能应用 [J], 王雪淳
5.基于图像语义分割的真实毛笔笔触实时生成技术 [J], 薛萍;李猛;黄卫星;刘漫贤;杨颐;王健
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计算机图形学学科研讨会基于图像绘制(IBR)技术综述(A Survey on Image-based Rendering Techniques)石教英浙江大学计算机学院计算机辅助设计与图形学国家重点实验室2005年5月目录一、基于图像绘制(IBR)技术定义二、典型IBR技术演示1、Panorama Mosaics2、Tour-Into-Picture3、Light Field4、Feature-based Morphing三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton1、An introduction2、how to handle with plenoptic fuction四、IBR技术发展1、Image Matting2、Digital PhotoMontage3、High-Dynamic-Range Image Display4、Plenoptic photography五、基于图像绘制技术定义的扩展TransformRasterization(& Lighting)¾Computer Vision methods to recover models.Image-Based Rendering& ModelingRendering& Modeling VolumeRendering一、基于图像绘制(IBR)技术定义z Problems of triangle-based graphics:•Always starts from scratch.•Millions of sub-pixel triangles.一、基于图像绘制(IBR)技术定义¾Definition of IBR (by Sing Bing Kang)image-based rendering techniques rely on interpolation using the original set of input images or pixel reprojection from source images onto the target image in order to produce a novel virtual view一、基于图像绘制(IBR)技术定义¾Definition of IBR (by Cha Zhang & Tsuhan Chen of CMU) Given a continuous plenoptic function that describes a scene, image-based rendering is a process of two stages: –sampling and rendering. In the sampling stage, samples are taken from the plenoptic function for representation and storage. In the rendering stage, the continuous plenopticfunction is reconstructed with the captured samples.二、典型IBR技术演示¾Paronoma MosaicsDemo二、典型IBR技术演示¾Tour-Into-Picture二、典型IBR技术演示Lightfield Video二、典型IBR技术演示Feature-based Morphing三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton1. An Introductionz Two ways of describing the world:• A source description: ——The world can be described bygeometric models, texture maps, refection models, lightingand shading models.•An appearance description: ——The world can be describedby the dense array of light rays filling the space, which canbe observed by posing eyes or cameras in the space. Thelight rays can be represented through the Plenoptic function.z The traditional model-based rendering approachadopts the source description method.z The image-based rendering approach adopots theplenoptic function to describe the world.三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾IBR: An Old Storyz Plenoptic function z As pointed out by Adelson and Bergen (1991):The world is made of three -dimensional objects, but these objects do not communicate their properties directly to an observer. …The plenoptic function serves as the sole communication link between the physical objects and their corresponding retinal images. It is the intermediary between the world and the eye.),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾7D Plenoptic Function三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton2. How to Handle Plenoptic Function?z Two Stages•sampling and reconstruction of sampled signals z Two directions for simplication•Restrain the viewing space of the viewersz View pointz Perceptual•Introduce some source descriptions into IBRz Geometryz Depth三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 1: Wavelength•Constant wavelength•RGB•Almost all the practical representations of IBR make this assumption.),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 2: Air•Air is translucent•Radiances along a light ray through empty space remain constant.),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 3: Time•Static scene•Images captured at different time and positions can be used together to render novel views.•Too large size for dynamic scene),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 4: Viewpoint•The viewer is constrained to be on a surface•Acceptable:zHuman eyes are usually at a certain height -level z Human eyes are less sensitive to vertical parallax and lighting changes),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 5: Viewpoint•The viewer moves along a certain path.•Reduces 2dimensions from the full plenoptic function.•Too large size for dynamic scene),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR 技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Restraining in View Spacez Assumption 6: Viewpoint•The viewer has a fixed position.•Reduces the dimension of the plenoptic function by 3.•No 3D effects can possibly be perceived.•Similarity to regular images and videos.),,,,,,(t Z Y X f λφθ三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Various Representations三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾6D –The Surface Plenoptic Function z Assumption 2. As we discussed, whenradiance along a light ray through emptyspace remains constant.z6D•Position on the surface (2D)•Light ray direction(2D)•Time (1D) and wavelength (1D).三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Examplez The surface light field couldbe considered asdimension-reduced versionof SPF.D. N. Wood, D. I. Azuma, K.Aldinger, B. Curless, T.Duchamp, D. H. Salesinand W. Stuetzle, “Surfacelight fields for 3Dphotography”, ComputerGraphics (SIGGRAPH’00),July 2000.三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funcitonz5D –Plenoptic Modeling and Light field Video Plenoptic modeling, which is a 5D function•3D for the camera position, 2D for the cylindricalimage.L. McMillan and G. Bishop, “Plenoptic modeling: animage-based rendering system”, ComputerGraphics (SIGGRAPH’95), August 1995,三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Plenoptic Modelingz To render a novel view from the 5D representation, the close-by cylindrical projected images are warped to the viewingposition based on their epipolar relationship and some visibility tests.三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾4D –Light field / Lumigraphz Assumption 1, 2 and 3z Trickily parameterize ray space to 2-plane representation.uf(t sv),,,三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾3D –Concentric Mosaicsz Assumption 1, 2, 3 and 4Tripodz Center camera => panoramaz Off-centered cameras => motion parallax…...Top view三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾2D –Image Mosaicingz Composes one single mosaic with multipleinput imagesz In most cases, the light rays recorded in the mosaic share the same center-of-projection(COP) -Panoramic mosaic or panorama三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Examples三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾2D –Image Mosaicingz In the more general scenario, the cameras of the input images can move in free form andthe resultant mosaic has MCOPsz Manifold Mosaic.三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Examples三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Quicktime VRz Using environmentalmaps•Cylindrical•Cubic•sphericalz At a fixed point,sample all the raydirections.z Users can look in bothhorizontal and verticaldirections三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Mars Pathfinder Panorama三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾IBR with Various Source Descriptions三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Correspondence between Images三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Example 1: View Morphing(SIGGRAPH 96) Steve Seitz etc.三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton ¾Dense Depth MapViewing RegionSprite withDepthLDIEnvironment Map三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Layered Depth Imagesz Idea:•Handle disocclusion•Store invisible geometry in depth images三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Texture Map (+ Scene Geometry) z Image based modelingz View dependent texture mapping三、IBR技术理论基础-Plenoptic Funciton¾Reflection Models (+ Scene Geometry) z Image based relighting。

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