本文關(guān)鍵詞：基于MLS的圖像變形技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像變形是一種依據(jù)一定約束條件,生成變形映射函數(shù)進(jìn)而產(chǎn)生平滑、逼真、自然的變形效果的圖像處理技術(shù)。該技術(shù)廣泛被應(yīng)用于影視動(dòng)漫制作、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)圖像處理、圖像融合等領(lǐng)域。本文對(duì)基于特征點(diǎn)的移動(dòng)最小二乘法(Moving Least Squares, MLS)的圖像變形技術(shù)進(jìn)行了研究和改進(jìn)。 本文首先討論了圖像變形技術(shù)的歷史和發(fā)展并對(duì)不同控制特征的圖像技術(shù)進(jìn)行分析比較,然后著重研究了圖像變形技術(shù)中基于點(diǎn)的圖像變形技術(shù)：基于MLS的圖像變形,本文對(duì)該變形技術(shù)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了分析；并對(duì)基于移動(dòng)最小二乘法的圖像變形的三種變換方式：仿射變換、相似變換和剛性變換進(jìn)行分析比較。 在MLS的圖像變形基礎(chǔ)上,本文對(duì)該技術(shù)的變形效果和算法復(fù)雜度兩方面進(jìn)行了改進(jìn),用可變權(quán)重函數(shù)代替了固定權(quán)值函數(shù),使得變形效果可被定制。另外,本文改變了傳統(tǒng)正向映射和反向映射的變形映射插值方法,提出新的映射插值方法,從而提高了映射效率。 為了驗(yàn)證本文所研究的圖像變形技術(shù)的效果,本文在i0S平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了基于MLS的圖像變形系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)手工交互設(shè)置控制點(diǎn)集,移動(dòng)控制點(diǎn)集的位置使圖像產(chǎn)生變形,生成圖像的相似變換和剛性變換。出于對(duì)系統(tǒng)表現(xiàn)以及用戶體驗(yàn)的考慮,本文研究了基于OpenGL ES技術(shù)的一種加速算法。通過(guò)著色器編程技術(shù),通過(guò)并行運(yùn)算實(shí)現(xiàn)算法加速。實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以使圖像產(chǎn)生平滑、真實(shí)、自然的變形,獲得較滿意的效果。
【關(guān)鍵詞】：圖像變形 移動(dòng)最小二乘法 著色器編程 變形函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 論文課題的研究背景8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排12-14
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.3.2 章節(jié)安排13-14
• 第二章 圖像變形技術(shù)14-33
• 2.1 變形技術(shù)14
• 2.2 經(jīng)典圖像變形技術(shù)14-23
• 2.2.1 基于控制網(wǎng)格的圖像變形算法15-19
• 2.2.2 基于控制線段的圖像變形算法19-21
• 2.2.3 基于控制點(diǎn)的圖像變形算法21-22
• 2.2.4 不同表達(dá)特征的圖像變形算法的比較22-23
• 2.3 基于移動(dòng)最小二乘法的圖像變形23-33
• 2.3.1 最小二乘法23-26
• 2.3.2 加權(quán)最小二乘法26-27
• 2.3.3 移動(dòng)最小二乘法27-30
• 2.3.4 基于移動(dòng)最小二乘法的圖像變形算法30-31
• 2.3.5 基于點(diǎn)的MLS圖像變形算法小結(jié)31-33
• 第三章 基于點(diǎn)的改進(jìn)MLS圖像變形算法33-45
• 3.1 引言33
• 3.2 基于移動(dòng)最小二乘法的圖像變形的三種變換方式33-37
• 3.2.1 仿射變換33-34
• 3.2.2 相似變換34-35
• 3.2.3 剛性變換35-36
• 3.2.4 三種變換的比較36-37
• 3.3 映射插值方式37-40
• 3.3.1 正向映射37-38
• 3.3.2 反向映射38
• 3.3.3 改進(jìn)的映射方法38-40
• 3.3.4 三種映射方法的比較40
• 3.4 權(quán)重函數(shù)40-44
• 3.4.1 可變的權(quán)重函數(shù)41-43
• 3.4.2 多種權(quán)值函數(shù)的圖像變形效果比較43-44
• 3.5 運(yùn)算時(shí)間優(yōu)化44-45
• 第四章 圖像變形系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-63
• 4.1 系統(tǒng)介紹45
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)環(huán)境45-48
• 4.2.1 iOS框架46-47
• 4.2.2 iOS SDK47-48
• 4.2.3 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言O(shè)bjective-C48
• 4.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能48
• 4.4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模塊48-53
• 4.4.1 變形基礎(chǔ)模塊49-50
• 4.4.2 權(quán)重函數(shù)模塊50
• 4.4.3 變形映射模塊50-51
• 4.4.4 OpenGL ES模塊51
• 4.4.5 交互控制模塊51-52
• 4.4.6 社交模塊52-53
• 4.5 系統(tǒng)執(zhí)行流程53-57
• 4.6 圖像變形加速技術(shù)57-62
• 4.6.1 基于OpenGL ES的圖像變形加速算法58-59
• 4.6.2 CUDA平臺(tái)59
• 4.6.3 本系統(tǒng)GPU加速的具體實(shí)現(xiàn)59-61
• 4.6.4 GPU加速前后對(duì)比61-62
• 4.7 系統(tǒng)分析62-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-66
• 5.1 全文總結(jié)63-64
• 5.2 未來(lái)展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 致謝69-70
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于MLS的圖像變形技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：304380