基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

BHU人脸表情数据库的设计与实现

提供了一个较为全面的人脸表情数据库,它包含3类人脸表情:单一表情、混合表情和复杂 表情.本数据库具有在其它人脸数据库中未曾出现的情感表情,对世界人脸表情数据库进行 了有益的补充.对数据库单一表情的部分样本进行了问卷调查,给出了对每个样本的评价, 并通过统计分析给出了对数据库中单一表情可识别性的评价.通过对9 种单一表情的识别实验,说明了多类表情识别的可行性.本表情数据库对人脸表情识别和人 机交互领域的研究具有积极的促进作用.      

遮挡条件下的鲁棒表情识别方法

提出了一种对面部遮挡具有鲁棒性的表情识别方法.首先,基于鲁棒主成分分析(RPCA,Robust Principal Component Analysis)对待识别人脸进行重构,并对重构人脸和待识别人脸的差值图像进行显著性检测得到面部遮挡区域;其次,将待识别人脸的遮挡区域由RPCA重构人脸的相应区域进行替换,并由权值更新的AdaBoost分类器对遮挡区域重构后的人脸进行表情识别.在BHU(Beihang University)人脸表情数据库和日本女性表情数据库上进行了各种遮挡情况下的表情识别实验,获得了比AdaBoost方法更好的识别结果,说明基于RPCA和AdaBoost的表情识别方法对多种面部遮挡具有较强的鲁棒性.