【摘 要】
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将基于几何和图像的图形绘制算法有机地结合起来,通过逆向Warping技术来实现两预测图像间的光滑过渡。引入了深度值的非线性变换和二阶差分运算,从而实现了由深度图像到三维局部场景的快速层次重建。利用所得到的三维几何模型及纹理映射技术,实现了中间过渡画面的实时生成。实验结果表明,算法对场景复杂性的依赖程度较低,能在中低档图形工作站上实现复杂场景的实时绘制。
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将基于几何和图像的图形绘制算法有机地结合起来,通过逆向Warping技术来实现两预测图像间的光滑过渡。引入了深度值的非线性变换和二阶差分运算,从而实现了由深度图像到三维局部场景的快速层次重建。利用所得到的三维几何模型及纹理映射技术,实现了中间过渡画面的实时生成。实验结果表明,算法对场景复杂性的依赖程度较低,能在中低档图形工作站上实现复杂场景的实时绘制。
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介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法．先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度日进行边界提取，消除噪声及图象背景的影响．在此基础上，分别计算出原始图象和标准图象的力矩，即可求得大小变化因子．实验结果表明，此算法可获得较好的归一化效果．
提出一种利用颜色信息的人脸检测方法 .首先把输入的彩色图像从 RGB转换到 YIQ颜色空间 ,提取与人的肤色相关的 I分量图像 ,通过对整幅 I分量图像进行尺度变化和窗口扫描 ,解决待测人脸的位置、大小不同问题 ,实现平移不变和尺度不变 .然后对 I分量图像进行门限化处理 ,提取 I分量图像中可能包含人脸的接近人的肤色的区域 .最后把经过肤色区域滤波的灰度图像作为特征送入训练好的神经网络 ,由神经
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