【摘 要】
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目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对
【机 构】
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浙江工业大学计算机学院,浙江省杭州市 310023 浙江大学CAD&CG国家重点实验室,浙江省杭州
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目的:数字油画是一种喜闻乐见、零基础的新艺术形式.然而,数字油画画布的设计极为复杂,需要专业设计人员花费大量的时间.为此,提出一种数字油画的自动生成方法,将任意图像自动转换为数字油画画布.方法:首先,将输入图像按照颜色和空间的相似性进行分割;其次,对分割结果进行统计滤波,去除分割产生的锯齿边界,从而获得较为光滑的边界线条;接着,对所有的区域颜色进行聚类,获得具有指定数量的代表性颜色,并自适应调整对应数字在每个区域中显示的位置和大小,最终合成数字油画画布.结果:实验结果表明,本文方法能够自动生成与输入图像内容一致的数字油画画布,边界线条光滑,数字显示清晰.结论:本文方法避免了传统数字油画画布设计的耗时耗力,满足了缺乏绘画基础人士对油画的艺术追求,有助于数字油画这一新的艺术形式的推广.
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非线性核鉴别共同向量(KDCV)有两种算法:一种是对核空间中的核样本实施DCV算法,实际计算没有采用QR分解,称为KDCV/NQR算法;另一种是对核矩阵的各个列实施DCV算法,采用了QR分解,称为KDCV/QR算法.本文揭示了这两种算法的区别与联系.根据KDCV/NQR算法与KDCV/QR算法的实质形式,通过理论分析对两种算法之间的联系与区别进行了深入探讨.理论分析表明,KDCV/NQR算法与KD
目的:单一的跟踪算法往往不能同时处理光照变化、运动模糊、目标变形等各种情况,时常出现跟偏、跟丢的情况.本文提出了一种联合的跟踪框架,能应对各种复杂视频的挑战.方法:提出的算法主要包括两个部分,查找部分采用基于多实例的思想对目标区域进行大致寻找,定位部分利用时空上下文对目标进行精确定位.结果:联合模型利用了各自的优点,并互补不足,使得目标不仅能跟踪得到,而且跟踪得准.实验表明目标跟踪的定位精确度和成
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色调是色彩的重要属性,反应了色彩的基本颜色.在彩色图像的增强中,保持图像的色调不变显得尤为重要.本文提出了一种保持色调不变的彩色图像增强方法.HSV色彩空间中,通过同比例缩放每个像素的三个色彩分量和处理gamut(色域)问题,可以保证色彩的色调不变.其中缩放因子可以通过灰度增强算法计算得到.通过与其他色调不变的彩色图像增强算法比较,针对质量不同的彩色图像,本文算法都能取得比较满意的效果.本文提出了
道路检测是自动驾驶系统、无人驾驶系统中要解决的关键问题之一.基于视觉的道路边界检测很容易受到光照和阴影的影响,为解决这一难点,本文提出一种基于提升小波变换的方法来描述道路图像的纹理.该算法主要包括图像纹理描述和道路边界检测两个部分.在图像纹理描述阶段,对预处理图像进行RGB到HSV颜色空间的转换,采用提升Haar小波变换处理H和S两个通道,以减少光照和阴影的影响.在道路检测阶段,采用简单的查找策略
本文针对透视场景展示出一个简单有效的交互式系统并成功应用于图像编辑和填补等问题上.本文旨在探讨在二维图像场景中表现出来的三维结构信息,以便在图像填补等问题中合理地估计和应用透视约束.该交互接口首先通过用户协助获取表征透视信息和结构特征的初始网格,再由几何计算修正初始网格,从而得到可以尽可能准确地匹配透视方向和结构拓扑的透视网格.透视网格约束着本文的图像填补工作,以保持源图像的透视效果.虽然本系统捕
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