【摘 要】
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提出了基于图像数据构造拟合曲面的新方法.假设给定的图像数据所对应的原场景曲面能用分片二次多项式曲面表示,原场景曲面称为原曲面.现有方法通常是用图像数据作为插值数据
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室; 山东大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61020106001,60933008,60903109);山东省科技发展计划(批准号:2008GGB01814)资助项目
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提出了基于图像数据构造拟合曲面的新方法.假设给定的图像数据所对应的原场景曲面能用分片二次多项式曲面表示,原场景曲面称为原曲面.现有方法通常是用图像数据作为插值数据构造原曲面的拟合曲面,而新方法以图像数据生成公式为约束,通过反向采样过程来构造对图像数据拟合的曲面,从而使拟合曲面具有更好的逼近精度.由于图像边缘处的质量对图像的视觉效果起着关键的作用,我们也把图像边缘做为约束条件用于拟合曲面的构造.对于每一个数据点及其邻近区域,新方法以采样公式和图像边缘作为约束条件局部地构造一张二次多项式曲面片,该曲面片具有二次多项式精度.所有的二次多项式曲面片的加权组合形成逼近原曲面的拟合曲面.对算法比较的实验表明,由新方法生成的放大图像具有较高的精度和较好的视觉效果.
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