摘要：
0. IT(Information Technology)// Information, media\multi-media: text, audio, image(all kinds of imaging technologies), video, et al.// IT: technologies of sensors, storage, communication, processing(searching\regconition), man-machine interaction(voice, gesture, movement, thoughts), et al.1. 云计算，从概念 阅读全文
2012年4月20日
2012年1月12日
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学习数学，修炼内功；熟悉对象，精研武器。天下武艺，不离其宗；平心勤习，熟能生巧。笑叹江湖，鱼龙混杂；秋月春风，一蓑烟雨。 阅读全文
摘要：
前话：因平日实验作用皆为简单1-D Transfer Function，又专研于Volumetric Lighting，不作TF之究，故以下纯属肤浅之说，仅为己之拙见。在灰度值之上增加梯度和二次导数的方法，就是把体数据放在一个更高维的空间，从而更好的区分开体数据。不过从大量实践看来，这种方法效果有限，比1-D传递函数没有明显的优越性可言，皆因体数据太复杂，噪声也不少！于是，进一步考虑空间信息（x,y,z）和物体形状等信息的尝试也很多见，传递函数的维度更高了。关于依赖模式分类设定传递函数的方法，Fan-Yin Tzeng做了出色的尝试。从她那几篇论文看来，她的方法是类似于Semi-automat 阅读全文
2011年9月29日
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近日想在DVR（Directed Volume Rendering）加入shadows effect。看了些资料，下面稍作整理，以作备忘。 首推经典“Real-Time Rendering”！这本书在chapter 9.1里对shadows作了详细的介绍，特别是shadow volume和shadow mapping。 另外，NVIDIA.com上有issue曰：“Real-Time Shadow Algorithms and Techniques”。其中对“Hard Shadows”、“Soft Shadows”、“Ambient Occlusion”和“Ray Tracing”给出了... 阅读全文
2011年9月21日
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离散数据场：通过CT/MRI获得的关于人体某部位的一组切片，是对人体这个三维空间的采样值，是一个三维数据场。切片图像中的一个像素的意义是什么？三维采样是否依据香农定律？离散数据场引入了哪些干扰和失真？如何精确地重构连续空间？可视化目标：应用定向型 or 实验研究型？可视化目标的制定，需要有效地结合医疗影像的实际需求，或是创造新需求新应用。一个组织的可视化可以是这样的方案：渲染表面，需要时可以进行体切割——虚拟手术刀。仅仅渲染表面够了吗？譬如骨头，因为里面也是同质的骨组织，就没有必要处理了！又未必尽然！譬如病肺，里面还有血管、肺结节等。这样说，一个可视化方案，应该仅仅针对某个应用，或是骨折诊.. 阅读全文
2011年8月28日
摘要：
目录前言三维可视化与体绘制Ray Tracing vs. Ray Casting体绘制的加速技术基于CUDA实现Ray-Casting后话参考文献1.前言在读了大牛们的很多深入浅出的科普文章和教程系列并受益匪浅后，不免有自己尝试写写的冲动。本文将尽量平白地阐述一些基本概念和算法流程，同时尽可能多地给出进一步学习所需要的有用资料，一些关键链接就省去了，感兴趣者可以google之。向乐于分享的大牛们致敬！2.三维可视化与体绘制大家应该对可视化（visualization）这个词并不陌生了。这里限于3D数据场的可视化。譬如，一组CT\MRI切片是人体某个部位（也不限于人体，如客运站的行李安全检查也是 阅读全文
2011年8月6日
摘要：
引子：“某个家伙在参加了CVPR和SIGGRAPH后感叹：‘I can learn more at CVPR。’”大家习惯把CV&CG放在一起说，谓“图形图象”——话说“图象”和“图像”有什么区别？很多相关教材会在第一章里阐述两者的互逆关系：CV从由camera获取的图像中提取出基本元素，以进一步用于object recognition等；CG是先建立起物体的3D模型，然后经过一系列的坐标变换把3D场景投影到2D屏幕上。可以这样理解：在构造好的virtual world里用一台virtual camera拍照。CG可以大致分为两部分：3D建模和光照渲染。基于图像的建模现在挺火的，在张老 阅读全文
2011年7月21日
摘要：
前几篇随笔里提及过：实验室有课题曰“肺结节计算机辅助诊断系统”，涉及肺结节分割、配准、检测、良恶性识别和三维可视化等。我是负责三维可视化部分，用CUDA加速Ray Casting算法，实现高质量实时效果，涉及DICOM切片系列的读取、结合医学图像特点的Ray Casting算法的实现、传递函数调整界面的设计、光照渲染、体数据结构构造和大规模数据处理等等。这属于三维规则数据场可视化的内容，在唐泽圣的专著《三维数据场可视化》里有比较全面的介绍。顺便点评一下这本书：这本书在介绍基础知识的同时，加入了团队研究成果的算法讲解，但是作为一本专著，像是论文集，不适宜作为入门级的学习资料。最好是看英文的，经典 阅读全文
2011年7月17日
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《复杂背景下基于肤色的人脸检测和性别识别》后续之光照补偿(Light Compensation).去年做基于肤色分割的人脸检测时，基本上都是参照几篇CNKI上的硕博论文。今天在查找用“参照白(Reference White)”的方法在人脸检测中进行光照补偿的相关资料时，才发现这些论文的共同的参考文献：Rein-Lien Hsu的"Face Detection in Color Images"。关于光照补偿的更多论述，可以参考这里。想起当年广东高考状元何恺明那篇关于去雾处理的CVPR Best Paper。下面的几个链接也非常值得学习与研究：增强视觉 - 图像增强demo、R 阅读全文
2011年7月15日
摘要：
在上一篇文章《复杂背景下基于肤色的人脸检测和性别识别》中，为了提取二值化后的照片中的不同区域的特征（面积、中心、矩形度、圆形度等等），需要先进行连通成分标记。实验室有课题曰“肺结节计算机辅助诊断系统”，涉及肺结节分割、检测、良恶性识别和三维可视化等。（我是负责当中的3D可视化部分，用CUDA加速ray casting算法。）肺结节检测和良恶性识别需要精准地提取各种区域特征，连通成分标记也大有作为。这在MatLab中有现成的函数，但具体如何实现？不同的算法在时间、空间复杂度上各异。我们或许可以想出一些比较简单的方法，如贾云得《机器视觉(1999))》中所述。在Robert M. Haralick 阅读全文
