計算機輔助設(shè)計與圖形學學報最新期刊目錄

一種融合多尺度與局部特征增強的實時圖像去霧算法————作者：王永振;曾俊偉;孫杰;劉恒;

摘要：圖像去霧是計算機視覺領(lǐng)域一個經(jīng)典且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)， 常應(yīng)用于自動駕駛、戶外監(jiān)控等易受外界環(huán)境干擾的場景， 作為一種預處理手段保證下游視覺系統(tǒng)功效的正常發(fā)揮. 為了實現(xiàn)對霧天圖像的實時處理， 提出一種融合多尺度與局部特征增強的圖像去霧算法. 首先設(shè)計了一個輕量化特征提取模塊， 在提取圖像局部特征的同時減少網(wǎng)絡(luò)計算量， 提升模型運行效率; 此外考慮到不同尺度特征包含的語義信息可以幫助模型獲取更具辨別...

時空復用的路徑空間濾波快速繪制算法————作者：牟紀千;宋瀅;

摘要：在以間接光照占據(jù)主導地位的場景中， 路徑空間濾波方法可以用低樣本采樣獲取較高質(zhì)量的圖像， 導致過多的關(guān)注空間相關(guān)性而忽略了時間相關(guān)性， 并且局部的路徑重用在繪制鏡面材質(zhì)時會產(chǎn)生較強的像素間相關(guān)性. 鑒于此， 依托路徑圖方法， 利用時域以及空域中的樣本以迭代的方式來改進場景中的輻射度估計， 提出一種時空復用的路徑空間濾波快速繪制算法. 首先記錄標準前向路徑追蹤中的信息， 提出基于抖動聚類的方式構(gòu)建路...

骨架引導的三維網(wǎng)格模型顯著性檢測————作者：趙沖;王文成;侯飛;

摘要：針對三維網(wǎng)格模型顯著性檢測效率與精度提升問題， 提出一種骨架引導的高效檢測方法. 基于骨架端點、彎曲點和關(guān)節(jié)點與顯著性區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系， 用以識別候選區(qū)域并剔除非顯著區(qū)域的檢測以降低計算量; 結(jié)合骨架對于模型的全局性表達特性以進行不同尺度下的顯著性檢測; 最后與模型簡化相結(jié)合以支持大規(guī)模模型的有效處理. 在Schelling和斯坦福數(shù)據(jù)集上的實驗表明， 與mesh saliency、頻譜檢測、MRS...

一種基于自校準知識蒸餾的低照度圖像增強方法————作者：江澤濤;李堃;黃欽陽;廖培期;李申慶;

摘要：低照度圖像增強是計算機視覺領(lǐng)域重要研究內(nèi)容之一. 為了顯著減少模型的參數(shù)量并有效地抑制噪聲和增強圖像細節(jié)， 提出一種基于自校準知識蒸餾的低照度圖像增強方法——SCKD. 首先將異構(gòu)的知識蒸餾與Retinex理論相結(jié)合， 提出Retinex-KD框架， 通過規(guī)范化教師網(wǎng)絡(luò)蒸餾條件與學生模型增強步驟， 引導教師模型將亮度、色彩和紋理等細節(jié)信息傳遞給學生模型， 提升增強細節(jié); 然后提出低照度增強學生網(wǎng)絡(luò)...

目標尺度自適應(yīng)Transformer的圖像彩色化方法————作者：黃文韜;桂彥;潘祖望;

摘要：針對主流的基于Transformer的彩色化方法僅關(guān)注圖像的全局上下文建模， 對圖像場景中目標尺度信息的有效性研究較少的問題， 通過構(gòu)建一個端到端學習的編碼-解碼網(wǎng)絡(luò)， 提出一種目標尺度自適應(yīng)Transformer的灰度圖像彩色化方法. 在編碼器部分采用目標尺度自適應(yīng)Transformer塊， 利用縮放因子自適應(yīng)地選取模塊， 捕獲目標尺度信息和計算注意力層的縮放因子， 實現(xiàn)目標尺度自適應(yīng)的注意力計...

選擇性狀態(tài)空間雙序列特征強化編解碼三維點云形狀補全方法————作者：張榮國;畢鍵昌;胡靜;張睿;劉小君;

摘要：針對由于輸入點云數(shù)據(jù)的不完整、無規(guī)則和離散化， 現(xiàn)有的補全方法難以從殘缺點云數(shù)據(jù)中提取足夠全局信息以生成準確的完整形狀的問題， 提出基于選擇性狀態(tài)空間的雙序列特征強化編解碼方法， 用于三維殘缺點云形狀的修復和補全. 首先利用Hilbert填充曲線獲得殘缺點云對象的2組不同序列并提取其雙序列特征， 融合后， 經(jīng)多層次選擇性狀態(tài)空間的壓縮和隱藏狀態(tài)整合得到殘缺點云雙序列特征的強化編碼; 然后對點云編碼...

基于七折水雷及格型紋樣的對稱曲面逆向建模————作者：沈志剛;趙巖;

摘要：紋樣設(shè)計常用于三維折紙結(jié)構(gòu)建模. 為了拓展紋樣類型并提升折紙結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性， 提出一種基于七折水雷及格型紋樣的對稱曲面逆向建模方法， 實現(xiàn)了三維模型與二維折痕圖之間可逆展開. 首先將六折水雷紋樣中心點拉伸為邊形成七折水雷紋樣; 然后基于七折水雷紋樣擬合廣義圓柱和軸對稱曲面， 并對模型施加可展開、平面及邊長優(yōu)化; 接著將滿足幾何約束的七折水雷紋樣模型中心邊擴展為面， 生成格型紋樣模型; 將構(gòu)建的三維模型...

基于鄰接矩陣更新的誤匹配移除方法————作者：劉薇;陶武勇;陳西江;龔循強;花向紅;徐少平;

摘要：針對誤匹配移除方法不能有效處理約束條件歧義問題， 提出一種基于鄰接矩陣更新的誤匹配移除方法. 首先利用點對特征(point pair feature， PPF)約束確定匹配之間的兼容性， 構(gòu)建無向圖; 然后計算鄰接矩陣和匹配的投票得分， 對匹配進行排序， 取前K個匹配對鄰接矩陣進行更新， 并采用退火技術(shù)逐漸減少K值; 最終保留高投票得分的匹配. 在UWA3M， 擴增的ICL-NUIM和WHU-TL...

KM2D: 舞蹈動作基元符號和音樂語義驅(qū)動的舞蹈動畫生成方法————作者：石敏;孫碧蓮;朱登明;禚心如;

摘要：舞蹈創(chuàng)作的流暢性與表現(xiàn)力， 往往受到音樂節(jié)奏和舞蹈動作基元的影響. 然而已有方法往往只針對單一影響因素生成舞蹈動作， 難以實現(xiàn)多模信息驅(qū)動的舞作生成. 為了解決上述問題， 提出了一種基于舞蹈動作基元與音樂語義驅(qū)動的舞蹈生成方法. 首先， 構(gòu)造了一個舞蹈數(shù)據(jù)集. 與僅包含音樂和舞蹈類型標注的主流數(shù)據(jù)集不同， 該數(shù)據(jù)集在已有標注的基礎(chǔ)上， 增加了更為精細的舞蹈動作基元標注， 為風格、音樂和動作基元共同...

基于時空語義融合模型的城市功能區(qū)劃分與功能混合性識別可視分析————作者：劉麗艷;薛策;張哲;劉芳麗;陳為;張宏鑫;

摘要：隨著城市的快速擴張和居民的高速流動， 不同區(qū)域的功能配置隨時間發(fā)生變化， 城市用地的功能性呈現(xiàn)出混合的特性， 因此， 探索城市功能區(qū)劃分與功能混合性識別對城市的合理規(guī)劃具有重要意義. 針對傳統(tǒng)的功能區(qū)劃分方法通常僅利用單一的數(shù)據(jù)源， 難以全面準確地反映城市內(nèi)部的復雜關(guān)系， 而現(xiàn)有的基于軌跡數(shù)據(jù)和興趣點(point of interest， POI)數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)劃分方法忽略了不同POI數(shù)據(jù)的規(guī)模...

三維高斯濺射數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的改進————作者：淮卓樺;裴樹軍;

摘要：三維高斯濺射(3D Gaussian splatting， 3DGS)是新視圖合成領(lǐng)域中的新技術(shù). 針對3DGS技術(shù)合成的場景存儲空間大的問題， 提出一種高效的壓縮方法. 首先考慮隨著迭代次數(shù)的增加逐步增強梯度的權(quán)重， 通過修改原本的自適應(yīng)密度控制策略， 更精準地控制密度; 然后利用敏感性感知向量聚類對高斯點的多個屬性進行壓縮， 如顏色特征、協(xié)方差矩陣和不透明度參數(shù); 最后對極其緊湊且顏色、形狀和...

無預處理的實時全局光照渲染方法綜述————作者：陳拓;周子恒;吳震宇;張松海;

摘要：實時全局光照渲染在虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、影視制作、電子游戲等領(lǐng)域中都有重要作用， 是真實感渲染的重要研究領(lǐng)域. 隨著硬件算力的不斷提高， 實時全局光照渲染領(lǐng)域中涌現(xiàn)出很多新的方法. 文中對無預處理的實時全局光照渲染的相關(guān)工作進行綜述， 將實時全局光照渲染方法分為3類， 從多個角度進行了分析. 首先概述渲染方程與實時全局光照渲染方法; 然后介紹光柵化、光線追蹤和探針法3類實時全局光照方法， 并對每類的...

基于設(shè)計核的室內(nèi)單空間戶型匹配方法————作者：陳一帆;崔振;尹德帥;黃湘云;陶海峰;

摘要：針對傳統(tǒng)戶型匹配技術(shù)往往忽略對設(shè)計因素全面考慮的問題， 提出一種基于空間設(shè)計核的室內(nèi)單空間戶型匹配方法. 首先通過提取空間的核心功能區(qū)域、關(guān)鍵擺放線、符合設(shè)計要求的定制墻線， 以及門窗位置等幾何特征， 利用改進的交并比算法進行特征匹配計算， 得到戶型精排匹配算法; 然后通過簡化各特征分量的計算步驟得到一種粗排匹配算法; 最后結(jié)合粗排和精排匹配算法， 構(gòu)建一套高效、精準的戶型匹配推薦系統(tǒng). 在人工標...

粗到精的非對稱2D-3D稠密對應(yīng)關(guān)系計算————作者：楊軍;黃興盛;

摘要：針對現(xiàn)有2D-3D對應(yīng)關(guān)系計算方法忽視圖像與點云間視角、模態(tài)非對稱， 且圖像深度特征信息利用不充分導致稠密對應(yīng)效果較差的問題， 提出基于由粗到精對應(yīng)策略的空間一致性非對稱2D-3D稠密對應(yīng)關(guān)系計算方法. 首先將2D圖像與3D點云分別送入包含WFC-CRF模塊的圖像骨干網(wǎng)絡(luò)與包含位置嵌入的點云骨干網(wǎng)絡(luò)中， 從不同的維度和尺度上深入挖掘圖像、點云數(shù)據(jù)中的潛在信息; 然后在粗對應(yīng)階段， 將點云塊與圖像塊...

多尺度門控時空增強的唇語識別方法————作者：馬金林;郭兆偉;馬自萍;呂鑫;

摘要：針對唇語識別模型中的普通卷積對唇部形變?nèi)狈︳敯粜院筒荒苡行У靥崛�時間信息的問題， 提出時空增強與多尺度時間卷積網(wǎng)絡(luò)(MSTCN)結(jié)合的唇語識別方法. 首先設(shè)計沙漏型卷積塊(FCB)， 增強網(wǎng)絡(luò)對唇部形變的魯棒性; 然后使用門控時移融合(GSF)模塊提高前端網(wǎng)絡(luò)的時間信息提取能力; 再基于FCB和GSF設(shè)計混合3D和2D卷積的時空增強網(wǎng)絡(luò)STABNet; 最后將STABNet作為前端網(wǎng)絡(luò)， MSTC...

BCodeVis：面向區(qū)塊鏈智能合約的漏洞檢測可視分析方法————作者：邵怡敏;趙凡;王軼;周喜;

摘要：針對傳統(tǒng)的區(qū)塊鏈智能合約代碼漏洞檢測方法常見的誤報和漏報率較高、檢測結(jié)果缺乏直觀性和分析過程缺少可解釋性的問題， 提出了一種智能合約代碼漏洞檢測可視分析方法， 并設(shè)計實現(xiàn)了可視化分析工具BCodeVis. 所提方法基于CodeBERT構(gòu)建多標簽分類模型， 實現(xiàn)對智能合約中8種漏洞的有效檢測; 設(shè)計多種視圖使用戶能夠從宏觀統(tǒng)計、中觀分析和微觀代碼3個層面， 以可視交互方式探索漏洞檢測模型性能， 并發(fā)...

點切向曲線曲面細分————作者：張千峰;楊勛年;

摘要：為了通過對控制頂點和控制頂點處單位控制切向量的細分實現(xiàn)光滑曲線和曲面的造型， 提出一種將傳統(tǒng)線性細分格式推廣到非線性細分格式的算法. 在每次細分步驟中， 首先線性細分頂點， 然后線性細分單位控制切向量并歸一化得到單位切向量; 最后在得到的線性細分頂點處構(gòu)造以單位切向量為法向的法平面， 將原頂點通過圓弧插值投影到法平面上， 再將法平面上的投影點加權(quán)平均得到新的細分頂點. 點切向的細分格式具有保圓和保...

基于語義分離和特征融合的人臉編輯方法————作者：夏垚錚;郝蕾;鄭宛露;潘成偉;王少榮;

摘要：人臉圖像編輯模型中的語義屬性之間有較強的關(guān)聯(lián)性， 編輯其中一種語義可能導致其他語義屬性以及非編輯區(qū)域的內(nèi)容改動. 為了提升用戶的編輯體驗， 實現(xiàn)對人臉圖像細節(jié)更為精確的編輯， 提出一種在圖像域上語義分離和特征融合(ISFL)的人臉圖像編輯模型. 首先使用圖像掩模將人臉圖像的各個語義分離， 并將人臉語義組織成一個層次化的樹狀結(jié)構(gòu); 然后通過ISFL實現(xiàn)對圖像語義的局部分離和全局融合， 用戶可通過掩模...

基于高斯點云近遠景分離的無界場景新視角合成算法————作者：丁東來;李吉洋;程樂超;王章野;

摘要：針對目前對于無界場景缺乏高效的場景表示方法， 導致進行新視角合成時遠景部分合成質(zhì)量低， 容易產(chǎn)生偽影與失真的問題， 為了對無界場景進行高效表示， 提升無界場景新視角合成的真實感， 提出一種基于高斯點云近遠景分離的無界場景新視角合成算法DoubleGS. 首先提出一種基于高斯點云的場景近遠景分離表示方式， 提高場景重建質(zhì)量; 然后利用遠景點云預訓練初始化和近景點云修剪， 減少新視角合成時的偽影和瑕疵...

融合道路方向和多特征信息的非結(jié)構(gòu)化道路可行駛區(qū)域檢測————作者：李鳳玲;石涵;易可夫;伍文廣;

摘要：針對當非結(jié)構(gòu)化道路中存在障礙遮擋、鐵軌及彎道等干擾且無明顯邊緣特征等難點時， 傳統(tǒng)激光雷達檢測模型易產(chǎn)生可行駛區(qū)域誤判的問題， 提出一種復雜非結(jié)構(gòu)化道路可行駛區(qū)域高精度檢測方法. 首先針對地面與非地面點云的無明顯高程差， 提出一種優(yōu)化的增量式隨機采樣一致性算法提取地面; 然后基于波束模型確定道路方向， 并綜合采用點距、點云高程差和點云方向向量構(gòu)造點云特征矩陣; 進一步， 綜合點云特征矩陣及激光雷達...

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