张军
- 作品数：7 被引量：31H指数：3
- 供职机构：四川大学计算机学院图像图形研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划四川省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 不同曝光值图像的直接融合方法被引量：16
- 2011年
- 提出了一种直接从同一场景多次不同曝光值下成像的LDR(low dynamic range)图像序列中提取每个像素位置最佳成像信息的图像融合方法,可以在无需任何拍摄相机参数及场景先验信息的情况下,快速合成适合在常规设备上显示的HDR(high dynamic range)图像.该方法利用特殊设计的鲁棒性曲线拟合算法建立LDR图像序列中每个像素位置像素值曲线的数学模型,并由此给出评价单个像素成像时曝光合适程度的标准和融合最佳成像像素信息的方法.对不同场景的大量实验结果显示,该方法的计算结果与传统HDR成像技术经过复杂的HDR重建和色调映射计算后得到的结果相当,但具有更高的计算效率,并同时对图像噪声、相机微小移动和运动目标的影响具有较好的鲁棒性.
- 张军张军戴霞孙德全
- 关键词：图像融合最小二乘拟合
- 一种去除HDR图像噪声的新方法被引量：1
- 2010年
- 为了提高HDR(high dynamic range)图像的质量,提出一种针对HDR图像滤噪的新方法。首先取得图像组中相同空间位置的点构成像素组;然后利用相机的ITF(intensity transfer function)还原成亮度值;接着通过求解最小二乘问题拟合L-t(luminance-exposure time)直线,并用该直线修正各点亮度值;最后再通过ITF转换成像素值。图像组经滤噪之后,再用于合成HDR图像。实验结果表明,该算法运算量小,能有效去除椒盐型噪声,对高斯型噪声抑制效果明显,优于A.&E.(ahmet&erit)算法,这也是该算法的主要特色。
- 孙德全张军李晓峰
- 关键词：高动态范围去除噪声最小二乘
- 针对多投影仪显示墙画面校正的图像对准技术被引量：6
- 2011年
- 针对多投影仪显示墙画面校正问题中相机与投影仪间图像对准问题,提出一种基于自适应细分网格的稀疏对应点加密方法,可以得到任意光滑屏幕上投影图像与相机图像间的像素级对应关系。该方法利用改进的自适应4点插值细分曲线思想构造细分网格方法,可以将投影仪图像与相机图像间稀疏对应点网格加密到任意精度,从而建立从相机到投影仪图像间的像素级一一映射关系,为多投影仪显示墙系统的几何和色彩校正提供精确的图像对准基础。与现有算法的对比分析和虚拟机场塔台仿真系统中的实际应用表明,该方法具有较高的图像对准精度,并且无显式的需求投影仪、投影屏幕和相机的内部参数。
- 张军王邦平李晓峰
- 关键词：图像对准曲面投影
- 多投影仪显示系统异形重叠区域的边缘融合方法被引量：6
- 2010年
- 针对带有异形、多重重叠区域的多投影仪显示系统,给出一种自动、快速的边缘融合方法用于改善投影画面的质量。该方法在对所有投影仪像素级几何标定的基础上,将多投影仪显示系统的边缘融合问题表述为亮度分布全局一致性的非线性最优化问题,并给出一种GPU硬件加速的迭代求解方法。通过理论分析融合区域大小对多投影仪显示系统画面质量的影响,证明本文方法扩充融合区域大小的能力具有重要的工程应用价值。实际应用表明,本文方法能使带有任意形状、多重重叠融合区域的多投影仪显示系统投射出视觉无缝的画面,并利用所有投影仪有效像素使融合区域面积最大化。
- 张军王邦平李晓峰
- 关键词：GPU加速
- 基于遗传算法的频繁项挖掘算法被引量：2
- 2008年
- 从数学规划的角度重新表述了单维布尔型频繁项挖掘问题,利用新定义的加法和数乘及范数运算将其归结为一个非线性0-1规划问题,并利用遗传算法进行求解。在分析频繁项挖掘问题困难原因的基础上,提出了利用原数据库记录确定初始种群的方法,并在IBM公布的ticeval2000数据库上进行了数值实验。实际计算结果表明,该方法一般在几代内即可找到一批长频繁模式。
- 张军
- 关键词：频繁项数据挖掘非线性规划遗传算法
- 智能交通系统中病态图象检测算法研究
- 2008年
- 针对智能交通系统中用于车辆信息识别的近景图象特点,提出了图象投影信息模型。根据图象提供识别信息的正确性,提出了病态图象概念。基于图象投影信息模型对智能交通系统中近景图象,提出了病态图象识别算法,并进行算法有效性验证实验,实验结果证明作者提出的病态图象检测算法的正确性和可靠性。
- 王邦平游健张军李晓峰
- 关键词：智能交通
- GPU加速的鲁棒性人脸2.5D重建方法
- 2009年
- 针对人脸三维重建问题,提出利用多面体模型快速从人脸三幅光度立体图像中重建其2.5D结构的鲁棒性方法,并较少受高光和阴影以及毛发的影响。以漫反射光照模型建立多面体每个面与人脸图像每个像素点间的方程组,利用加权最小二乘方法求解初始人脸2.5D结构,并利用计算机图形学算法以包含镜面反射和阴影的绘制模式虚拟合成该初始结构的光度立体图像。以此虚拟光度立体图像进行第二次重建,并比较两次重建结果的差异以推断重建方法的误差,从而修正计算结果。为加速计算过程,给出了充分利用现代可编程图形处理器(GPU)高速并行计算能力的硬件实现计算的方法。在YaleB人脸数据库上的实验表明,该方法能快速重建出人脸的2.5D形状和纹理,并克服阴影和高光以及毛发的影响。
- 张军易成王邦平李晓峰
- 关键词：GPU加速
