计算机辅助设计与图形学学报杂志

计算机辅助设计与图形学学报杂志2022年第1期

• 肖像照片漫画风格化方法

  范可悦, 刘世光

  为了解决已有方法不能自动生成反映五官特征且具有写实漫画风格的线条画的问题,基于数据驱动和滤波的混合方法,提出一种漫画风格肖像线条画自动生成的方法.将五官和头发分为2部分,基于数据驱动的方法合成五官,使用非数据驱动的方法生成头发.在已有的特征点基础上,从数据库中匹配合适的五官数据生成五官图片.对于头发的处理,使用Canny边缘检测、图像二值化、自适应阈值二值化和XDoG算子4种不同处理方法生成头发线条域;为了更接近绘画效果,使用不同的绘画纹理与头发线条域进行叠加,生成具有不同纹理、不同风格的头发.整合五官图片和头发图片,最终生成肖像的漫画风格线条画.从互联网上获取图片构建数据集进行实验,采用不同方法生成不同风格的图片,并请专业和非专人士分别对图像质量的高低、人物特征的把握准确程度和整体审美效果3个方面打分进行评估.结果表明,所提方法能够实时地处理发生偏侧的人脸图片,与其他方法相比,该方法能生成的图片是写实漫画风格而非卡通风格或素描风格,在生成漫画风格夸张五官的同时处理结构复杂的头发.

• 基于几何先验和深度学习的点云法矢估算

  郜金艳, 郭延文, 王连生, 汪俊, 魏明强

  法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.

• 空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样

  陆利正, 何歆, 凌海雅, 汪国昭

  为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.

• 顾及RGB-D图像的刚性点云鲁棒配准方法

  钟赛尚, 李彦磊, 刘郑, 谢忠, 陈建国, 王伟明, 刘秀平

  RGB-D相机作为一种常见的便携式三维数据采集工具被广泛使用于计算机图形学、计算机视觉等诸多领域,然而,由于设备的物理误差、光照干扰等因素,采集的三维点云中往往包含大尺度噪声,现有的点云配准方法处理这类数据时无法取得理想的配准结果,进而影响后续三维重建的质量.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的基于RGB-D图像的刚性点云配准方法.首先,提出一种基于全变分和各向异性二阶算子的点法向估计方法,能够有效地去除点法向的噪声并且较好地保持尖锐和非线性光滑特征;其次,联合RGB图像的纹理信息和点云的几何信息设计了一种复合特征描述子,能够在包含噪声的点云上鲁棒地提取初始匹配点;最后,采用一种快速的全局配准方法计算待配准点云之间的刚性变换.在多组合成及真实点云数据上进行配准实验,并从视觉效果和配准误差2个方面对实验结果进行分析,分析结果表明,所提方法能够鲁棒地配准大噪声干扰的点云数据,验证了方法的有效性.

• 三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线

  申学超, 韩力文

  为了研究三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线,讨论了三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的充要条件和分类情况.首先得到三次加权Lupas q-Bezier曲线退化成二次加权Lupas q-Bezier曲线的充要条件的,接着采用Wachspress坐标表示三次加权Lupas q-Bezier曲线,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的几个充要条件;进而得到三次加权Lupas q-Bezier曲线的形状不变因子,及其表示圆锥曲线的分类情况.特别地,通过引入Wachspress坐标,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线的本质几何条件.数值实验显示,用三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线可通过选择不同的形状参数来灵活地调整曲线的类型和形状.

• 基于空间坐标系旋转的高效轨迹匹配算法

  蒋莉, 谢伟, 孙国道, 钱蕾, 梁荣华

  轨迹相似度估计是发现车辆运动特征和轨迹分类的关键,但计算轨迹相似度缓慢,提高轨迹匹配速度可以帮助展开轨迹特征的快速挖掘,因此提出一种基于空间坐标系旋转的高效轨迹匹配算法.首先利用空间坐标系的多次旋转,将轨迹曲线转换成点数等于旋转次数的平均数和方差曲线;然后使用Fréchet距离和皮尔森相关系数衡量平均数曲线间相关性和方差曲线间相关性;最后根据Fréchet平均数、Fréchet方差、皮尔森平均数和皮尔森方差4个参数的大小间接确定原始轨迹间的相似性.在不同的轨迹采样点数目和空间坐标系旋转次数下,基于杭州市出租车轨迹数据,与传统Hausdorff轨迹匹配算法比较轨迹匹配的准确度和速度.基于多次实验的结果表明,该算法保证轨迹匹配准确度的同时,平均可以提高85%的轨迹匹配速度.通过构建包含展示轨迹匹配结果的地图概览、探索轨迹匹配结果差异性的可视化交互组件和选择轨迹匹配参数3大模块的可视化分析系统,探索4种轨迹匹配方法结果的差异性,帮助道路网研究人员更快地匹配真实行车轨迹和寻找相似轨迹群.

• 三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法

  吴苗苗, 曹力, 秦宇, 王宇昆, 刘晓平

  针对已有的道路建模技术中建模效果不理想,在大尺度道路网建模中缺乏有效的辅助交互技术支持的问题,通过对立交结构进行分析,提出一种有效的三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法.首先将道路信息预处理,根据处理后的有效数据构建欧拉图,用来表达道路立交结构的拓扑关系;然后利用欧拉图和道路的结构特性计算得到道路的层级关系;再根据控制点、欧拉图的拓扑信息和道路网格,构建立交结构的三维模型;最终构建辅助信息工具,实现对道路网的交互编辑.选取多个类型的立交结构道路网进行实验,结果证明,所提方法在立交结构类型上的应用更广泛,在计算正确率、优化交互编辑过程上有一定优势.

• 大规模交互式洪水灾害动态场景预警仿真

  刘鑫铖, 程涛, 夏浩, 张繁, 王章野

  洪水是一种严重危害人民生命财产安全的自然灾害.针对我国现有的洪水灾害模拟仿真技术系统化程度不足,难以直观、快速地向决策者预警展示洪水泛滥的现况、发展趋势和灾害损失评估的问题,设计了一个可交互的大规模洪水灾害动态场景预警仿真系统.首先利用半拉格朗日隐式积分的方法在基本保证动量守恒和体积守恒的前提下快速求解浅水方程,达到了洪水演进实时稳定的模拟计算;然后提出了一种建筑物洪灾危机的预警规则,在洪水演进时能够通过变换预警色彩,实时警示有关建筑物的洪水受灾损害危机等级;最后建立起一个可交互大规模洪水模拟仿真系统,其功能包括可增加洪水挡板以展示区域的防洪功能、进排水口添加的泄洪效果和建筑物时变的积水高度显示等.在自行采集的城市高程数据上的仿真实验结果表明,该系统可为建设现代海绵型城市的防洪减灾决策设计提供直观、可靠的依据.

• 深度人脸识别的光照分析

  李文, 刘艳丽, 邢冠宇

  光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98%以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.

• 基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊

  金燕, 黄梦佳, 姜智伟

  针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注意力模块,构成特征提取模块,提取中间层的有用特征信息;最后,采用WGAN的Wasserstein-1距离与感知损失结合作为损失函数训练模型,保证生成图像与清晰图像在内容上的一致性.在PyTorch环境下用GOPRO数据集和Kohler数据集测试所提算法,并与L0范数先验、暗通道先验、特异性去模糊、DeepDeblur,DeblurGAN等算法进行对比.实验结果表明,所提算法应用于复原运动模糊图像和高斯模糊图像时,峰值信噪比等评价指标均高于其他算法,并且耗时更短.

• 结合沃尔什变换与列率截断的图像局部模糊抗噪检测

  梁晓, 王雪玮, 郭京波, 韩彦军, 郑津津, 郭文武

  图像局部模糊的有效检测是计算机视觉领域的一项挑战性任务,现有模糊检测算法多难以兼顾准确性和实时性,并且在检测噪声混叠的模糊图像时有较大局限.为此,提出一种无监督且抗噪的局部模糊快速检测算法.首先利用主动模糊策略和沃尔什变换对待测图像进行列率域解析,并自适应截断列率谱的低列率区域以消除噪声干扰;在此基础上进一步构造并求解各像素点的局部模糊度量,得到待测图像的模糊分布;最终在聚类引导下采用多尺度修正生长实现局部模糊区域的分割.在CUHK,DUT等代表性数据集上的实验结果表明,所提算法可在无监督情况下快速、有效地检测图像模糊并准确分割局部模糊区域,在精确率、召回率、F1测度、平均绝对误差、平均处理时间等多个评估指标上均接近或超过同类算法的最优水平,尤其在噪声情况下具有显著优于同类算法的检测性能.

• 多尺度融合残差编解码器的低照度图像增强方法

  潘晓英, 魏苗, 王昊, 贾丰竹

  在低光照环境下,由于光子数极少且噪声较大,线阵相机的感光源不能充分曝光,从而导致图像的质量下降.为此,提出一种多尺度融合的残差编解码器的低照度图像增强方法,直接学习原始传感器RAW明暗图像之间的端到端映射,在完全恢复原始图像细节和色彩的同时有效增强图像的亮度;为了增加特征多样性并加快网络训练速度,在网络结构中加入残差块;为了聚合上下文的全局多尺度特征,设计一个密集上下文特征聚合模块,以弥补网络深层缺失的空间信息.基于SID数据集,与其他10种方法进行对比实验,结果表明,所提方法在视觉效果、定量评价(PSNR和SSIM)方面都明显优于其他大部分方法,可以在恢复图像亮度的同时,有效地表示图像的边缘和色彩等,并在弱光增强下获得令人满意的视觉质量.

• UV空间中的人脸颜色纹理和几何细节协同补全

  程轩, 刘仁帅, 郑英林, 曾鸣

  当图像中的人脸存在较大角度的偏转时,由于自身遮挡,单幅图像3D人脸重建方法较难获取整张人脸的纹理和几何细节.考虑人脸纹理特征分布和几何细节的特征分布的双向关联特性,提出一种统一框架下的协同补全模型TDGAN.首先,将颜色纹理和几何细节映射到同一UV空间;然后,通过统一的生成对抗网络协同补全纹理与几何,并对这2部分信息分别设计全局与局部判别器,以实现纹理和几何的全局与局部一致性;最后,为了充分利用颜色纹理和几何细节共有特征,增加了一个纹理-几何一致性约束网络,从而得到高完整度和高一致性的颜色纹理与几何细节UV图.在当前最大3D人脸数据集FaceScape的实验表明,TDGAN比独立的UV空间补全方法能得到更高质量的补全结果.

• 融合多级属性与注意力机制的人脸替换方法

  肖清, 杜建超, 张向东

  针对当前人脸替换方法仅利用目标图像的姿势和表情指导换脸过程中常常忽略背景、光照等其他属性,同时生成的替换人脸与目标图像的融合效果较差的问题,提出一种融合多级属性和注意力机制的人脸替换方法.在提取目标图像属性阶段,基于U-Net结构设计一种多级属性编码器,采用多层次级联的卷积块和反卷积块以及层间连接准确、全面地提取目标图像的表情与背景属性,保留更多细节信息;在生成替换人脸阶段,设计一种结合注意力机制的生成器,利用注意力模型权重自适应地调整源人脸特征和目标属性集成的有效区域,使生成器生成更加符合视觉机制的替换人脸.在FaceForensics++图像集上的实验结果表明,与DeepFaceLab方法相比,该方法所生成的替换人脸与目标图像的结构相似度提高了6.73%,头部姿势差异和面部表情差异分别降低了1.026和0.491.该方法不仅更好地保留了源人脸特征信息,还更大程度地忠实于目标图像属性,达到了良好的替换效果.

• 面向交通标志检测的尺度感知双向特征金字塔网络

  彭济耀, 刘子杨, 冯传旭, 方芳, 罗忠文, 刘袁缘, 覃杰

  实时精准的交通标志检测是实现自动驾驶和智能交通的重要技术之一.针对真实智能驾驶场景中背景复杂且交通标志尺度较小,现有的检测方法容易出现错检和漏检等问题,提出一种尺度感知的双向特征金字塔网络,实现复杂交通场景中实时、精准的交通标志检测.首先,为解决微小标志在传统金字塔网络中尺度丢失的问题,通过构建自底向上和自顶向下的双向金字塔网络,循环地学习尺度感知的融合特征;然后引入前景注意力模块和尺度感知损失函数,学习和优化不同尺度下的前景显著特征和关联,实现多尺度前景目标分离;最后,引入轻量级和非轻量级主干卷积网络,可以同时提高模型效率和精度.在真实复杂场景的交通标志数据集TT100K和STSD中的实验结果表明,该方法的检测精度达到了66.7%和60.9%,同时实时检测速率达到了30帧/s.

• 基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法

  蔡兴泉, 阮瓒茜, 孙海燕

  针对当前银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题,提出基于YOLOv3和MobileNetv2的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv3区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv3网络,优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失,控制迭代计算,分割字码区域,输出初步识别模型,计算初步识别结果;再构建改进后的YOLOv3网络和基础MobileNetv2网络,输入预处理数据集进行训练,输出联合识别模型,计算联合识别结果;最后比对初步识别结果和联合识别结果,输出准确率最高的结果.实验时,整合扩建中软杯与和鲸科技银行卡数据集,根据字码形态分为4种类型,分别进行定位识别及准确率对比实验.结果表明,在字码区域定位效果方面,所提方法优于传统CNN和基础YOLOv3方法;在字码识别准确率方面,所提方法在4种类型银行卡上的准确率达93.74%,93.21%,95.14%和99.10%,皆优于改进的YOLOv3和YOLOv3-MobileNetv2等方法.实验证明,所提方法可以识别复杂背景下不同字码形态的银行卡字码,克服了环境因素对卡号识别的影响,提升了识别准确率,具有良好的鲁棒性,且在设计实现的验证系统和应用平台上运行稳定、可靠.

• 场景语义引导下的改进灰度世界算法

  解梦达, 孙鹏, 郎宇博, 魏千杰, 单大国

  色彩恒常性的实现中,灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能.针对上述问题,提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法.首先,使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰,SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇;其次,以视觉词汇对应像素平均亮度为权重,基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图;然后,采用直方图交叉核函数计算图像间场景语义相似度,并依据该相似度检索与测试图像场景语义相似的候选图像集;最后,所有候选图像的像素统计分布在经孤立森林算法移除异常值后被用于自适应推断,并更新灰度世界算法的固定假设,改进后灰度世界算法通过光源估计实现色彩恒常性.在ColorChecker,Cube+和NUS共3类公开色彩恒常数据集中的实验结果表明,所提算法在单相机测试中的光源估计角度误差较同类型灰度世界改进算法下降接近20%,且可在跨相机测试中取得对比算法中最低的光源估计角度误差.