【摘 要】
:
本征图像分解分解是将一张图片分解成本征图和光照图的过程。虽然本征图像分解已经经过几十年的研究,但是如何快速且准确地分解出两张图片仍然是一个艰难过程,仍然有很大的研究意义,尤其是复杂场景下的本征分解。室外的场景由于光照条件的多变、阴影、高光反射,等等,室外的本征分解极具挑战。本文提出在室外复杂场景下的本征分解。在手工交互的方式指导下,引入大气散射模型对光照图进行约束,然后进行分解,最终得到更好的效果
【机 构】
:
四川大学计算机学院,四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
论文部分内容阅读
本征图像分解分解是将一张图片分解成本征图和光照图的过程。虽然本征图像分解已经经过几十年的研究,但是如何快速且准确地分解出两张图片仍然是一个艰难过程,仍然有很大的研究意义,尤其是复杂场景下的本征分解。室外的场景由于光照条件的多变、阴影、高光反射,等等,室外的本征分解极具挑战。本文提出在室外复杂场景下的本征分解。在手工交互的方式指导下,引入大气散射模型对光照图进行约束,然后进行分解,最终得到更好的效果。因为缺少真实场景的本征图像分解Ground Truth数据库,所以本文主要是在视觉效果方面进行实验结果评估。
其他文献
教学评价信息的采集中难免出现数据缺失的情况,不适当考虑丢失的数据会导致分析结果的偏差。数据填补技术针对不同数据集的填补性能不同,几乎没有填补技术适合所有的数据集。使用fancyImpute和scikit-learn两个免费开源的包库,对包含1000条数据6个属性的教学评价数据集模拟两种缺失机制构建缺失数据集,评估5种方法的填补性能。为了探索正确填补对数据集的影响,我们从scikit-learn中选择有代表性的两种分类器来评估。实验结果表明IterativeImputer算法具有良好的性能。
在说话人识别任务中,如何提取出更区分性的说话人向量来表征说话人一直是研究的重点。使用基于孪生神经网络的自动编码器提取出更具区分性的说话人嵌入向量。在开源的Voxceleb1说话人识别数据集上测试提取的新向量,通过实验表明,相比基线系统的x-vector,新向量在等错误率上获得相对22%的降低。
切入场景一种常见且重要的场景,对于智能网联汽车自动驾驶功能开发和测试至关重要,但由于缺少较为统一的切入场景分析体系和轨迹拟合方法,导致针对切入场景的自动驾驶功能场
为解决传统化学方法测定水质高锰酸盐指数时效性差、操作繁琐、易产生二次污染的问题,本文提出一种基于XG-Boost算法预测水质高锰酸盐指数的模型.首先采用紫外-可见光谱仪获
本文针对目前主流的对称密码算法、哈希散列算法提出一款轻量级粗粒度可重构阵列,该架构包含根据算法特性设计的可重构存储器、可重构行间互联模块、可重构常量锁存器堆和可
鱼眼镜头是计算机视觉领域常见的一种光学镜头,具有焦距短和视角大的有点,通过该镜头获得的成像范围更大的鱼眼图像,并且因为鱼眼镜头的光学特性,鱼眼镜头的应用也越来越广泛。但是由于鱼眼镜头的畸变十分严重,在使用鱼眼图像前通常会对鱼眼图像进行畸变校正。现有的鱼眼图像畸变校正方法,通常是直接对鱼眼图像直接进行畸变校正,这种方式的缺点是会引入混叠现象。后混叠现象通常的解决方式是在重采样之前进行低通滤波,但是采
本文提出并设计一种基于三维人脸变形方法的三维人脸采集系统。在实际应用环境中,人脸表情的变化会对人脸识别算法造成较大的识别精度影响,为了降低精度损失并提高鲁棒性,本文提出基于三维人脸解耦学习的方法,在保持模型的身份信息最大程度不损失的前提下,生成该身份的多个带不同表情的人脸模型,该方法可以较为准确地扩充用户的三维人脸样本,提高用户的识别精度并可以大幅度扩充三维人脸研究容易出现的三维人脸数据不足的问题
粗粒度可重构阵列(CGRA)因为其灵活性和高能效比受到广泛关注,动态发射型CGRA提供一种更为高效的实现模式,针对其编译技术的研究可以充分发挥其计算能力。动态发射型CGRA的编译问题转化为一个关于调度的组合优化问题,使用模拟退火算法实现调度空间的产生和探索。实验结果表明,相比之前的编译技术,可以获得平均19.80%的性能提高。
可见-近红外光谱技术是检测土壤有机碳含量的高效方法。模型的精度与模型的传递能力是目前可见-近红外光谱检测技术应用发展中存在的问题。对预处理后的土壤光谱数据利用BPNN训练土壤有机碳检测模型,应用GA提取光谱特征波段,最佳检测模型R2为0.984,结尾通过对不同类型土壤进行建模,分析模型的传递能力。
在信息水平高度发达的今天,图像是信息承载的主要方式之一,人们对于高质量图像的需求也日益增加,然而在手机、电视等设备中难以运行复杂度高的超分辨率算法,因此需要一个快速、精确的超分辩率算法来集成到低性能的图像显示设备中。提出的方法是在RAISR算法的基础框架上,引入图像局部信息聚类的方法,在不过多增加算法复杂度的前提下增强RAISR方法的超分辨率质量,并且在Set5和Set14两个数据集上得到验证。