摘要： 首先给出绘制效果图： 说明: 本系统绘制了一个真实感的三维场景，并实现场景漫游。使用按键↑、↓、←、→或W、S、A、D控制运动方向，PgDn和PgUp可以改变观察者的高度，鼠标控制转向，按键‘F’可以打开和关闭“雾气”，Esc退出程序。 本场景中绘制了墙壁与地面、天空、石柱、箱子、玻璃球、雪人、雾等 阅读全文

摘要： 一、原理 Levoy在1988年提出了光线投射（ray-casting）算法[1]，其基本原理是：从屏幕上每一个像素点出发，沿着视线方向发射出一条光线，当这条光线穿过体数据时，沿着光线方向等距离采样，利用插值计算出采样点的颜色值和不透明度；接着按照从前到后或从后到前的顺序对光线上的采样点进行合成，计 阅读全文

摘要： 直方图均衡化（HE）是一种很常用的直方图类方法，基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线，用来对图像进行灰度变换，以达到提高图像 对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图（CDF）（严格来说是呈正比例关系）。然而HE是对图像全局进行调整的方法，不能有效地提高局部 对比度，而且某... 阅读全文

摘要： 双边滤波(bilateral filter)是一种非线性滤波器，该算法结合空间信息和亮度相似性对图像进行滤波处理，在平滑滤波的同时能大量保留图像的边缘和细节特征。 定义如下： 其中为输出图像，为输入图像，是以像素点为中心的邻域窗口，为滤波核。双边... 阅读全文

摘要： 高斯滤波器是图像处理中经常用到的滤波器，其滤波核函数为：为简单起见，这里省略了归一化因子。由的可分离特性：得：其中为输入图像，为输出图像，为滤波模板半径。根据准则，通常使。由上式可见，我们可以将二维高斯滤波分解为两次一维高斯滤波。对于二维高斯滤波，设图像大小，高斯模板大小，处理每个像素点需要次操作，... 阅读全文

摘要： 非局部均值去噪（NL-means）一文介绍了NL-means基本算法，同时指出了该算法效率低的问题，本文将使用积分图像技术对该算法进行加速。假设图像共像个素点，搜索窗口大小，领域窗口大小， 计算两个矩形邻域间相似度的时间为，对于每个像素点需要计算它与搜索窗口内个像素间的相似度，故NL-means复杂... 阅读全文

摘要： 非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时... 阅读全文

摘要： 局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用，但是直接计算非常耗时，本文利用积分图像对局部标准差的计算进行加速。局部标准差：标准差定义如下（采用统计学中的定义，分母为）：其中。为了计算图像的局部标准差，首先设定局部区域的大小为 ，则局部区域的像素点个数 。对标准差的公式进行化简：因，故：可以看出，局部标准... 阅读全文

摘要： 积分图像（integral image）是一种快速计算矩形区域之和的数据结构，常利用它对算法进行加速。积分图像中处的值是原始灰度图像的左上角与当前点所围成的矩形区域内所有像素点的灰度值之和，即：其中 为原图像， 为积分图像。图1是积分图像的示意。图1积分图像是用来加速算法的，因此求取积分图像本身复... 阅读全文

摘要： 转自http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/20704681双边滤波双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归... 阅读全文