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公开(公告)号：CN108182716A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711462567.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法，涉及向量场构建以及流线跟踪。输入图像，设置参数：Sizeobj，α，β，γ，k，wcoa，wfine；应用参考文献[2]中多区域的图像分割算法，把图像分成背景区域和若干前景区域；提取前景区域边界，得到粗糙特征边，并保留区域边界于最终线刻画结果上；对输入图像用EdgeDrawing算法，得到精细特征边；基于两种特征边分别构造张量场，并按照融合系数得到融合的张量场，得到融合的向量场；在3D打印线有宽度且不能相交或自交，以及保持灰度信息的限制下，按区域生成流线；将线刻画的结果用FDM 3D打印机制造，即生成3D打印的基于向量场的图像线刻画。
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公开(公告)号：CN104851133B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510269971.0
申请日：2015-05-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 一种图像自适应网格生成变分方法，涉及图像逼近和分片多项式逼近。S1、输入图像，设定相关参数；S2、产生初始的三角网格剖分；S3、根据能量函数及相应的梯度和Hessian矩阵信息计算三角网格顶点的新位置，并将各顶点移动到新位置上；S4、更新顶点移动后的三角网格的连接关系；S5、循环执行步骤S3至S4若干次，直到迭代次数达到J，即在图像区域内产生一个剖分结构非常接近原图像的三角网格；输出最优的三角网格和相应的逼近多项式集合。采用分片多项式拟合方法并结合牛顿迭代优化方法，使三角剖分自适应地沿图像特征线分布，利用多项式逼近获得在三角剖分上逼近原图像良好的视觉和数值效果，可用于图像逼近、图像矢量化等。
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公开(公告)号：CN106952342A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710195477.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于重心Voronoi剖分的点云均一化方法，涉及三维点云。采用重心Voronoi剖分来对输出点进行位置的优化。由于输入的信息为单纯的点，需要利用点集求出最小二乘面从而建立简单的离散网格，以期获得相关计算参数。利用点与离散网格计算Voronoi图，然后在每个Voronoi单元中，进行Lloyd迭代操作，使得点的分布达到预想状态，即重心Voronoi图。该方法首先在输入的粗糙三维点云上采点，然后通过估计每个采样点的所在平面和计算每个采样点的Voronoi单元，计算出采样点的重心位置，将采样点移动到新的位置即进行Lloyd迭代，从而获得一个蜂窝状分布的点云结构。
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公开(公告)号：CN105976362A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610274450.9
申请日：2016-04-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/20152
Abstract: 一种适用于3D打印的图像线画生成方法，涉及平面图像3D打印。提供得到的线画线条相对均匀、分段数少、总长度短，且可保持原图像的特征信息和灰度信息的一种适用于3D打印的图像线画生成方法。包括以下步骤：1)输入图像，利用分水岭算法对图像进行交互式分割，所述图像为灰度图像或彩色图像；2)根据图像分割的结果，提取图像的特征线；3)在图像上初始化点，进行保特征的Lloyd迭代，重复此过程直至达到迭代次数，对特征线进行重新采样；4)分块解旅行商问题，得到保持图像特征的线画；5)根据线画结果，用长方体代替线段写入OBJ文件，输出反映线画结果的OBJ文件，即可利用3D打印机打印出来，打印结果更像原图像。
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公开(公告)号：CN104851133A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510269971.0
申请日：2015-05-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 一种图像自适应网格生成变分方法，涉及图像逼近和分片多项式逼近。S1、输入图像，设定相关参数；S2、产生初始的三角网格剖分；S3、根据能量函数及相应的梯度和Hessian矩阵信息计算三角网格顶点的新位置，并将各顶点移动到新位置上；S4、更新顶点移动后的三角网格的连接关系；S5、循环执行步骤S3至S4若干次，直到迭代次数达到J，即在图像区域内产生一个剖分结构非常接近原图像的三角网格；输出最优的三角网格和相应的逼近多项式集合。采用分片多项式拟合方法并结合牛顿迭代优化方法，使三角剖分自适应地沿图像特征线分布，利用多项式逼近获得在三角剖分上逼近原图像良好的视觉和数值效果，可用于图像逼近、图像矢量化等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419276B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210057969.7
申请日：2022-01-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/44 , G06V20/64 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 基于最优传输和聚类的曲线骨架提取方法，涉及三维图像处理领域。旨在为点云模型处理提供分析和帮助，包括步骤：S1、输入三维点云模型并进行缩放，对点云进行下采样，设定相关参数；S2、利用最优传输得到原始点云模型和采样点云模型的分配方案，并更新采样点云模型的坐标；S3、将采样点视作聚类中心，调整聚类；S4、根据聚类的邻接关系确定采样点的连接关系；S5、对采样点进行特征检测，识别出骨架点；S6、选取部分非骨架点为种子点，将非种子点和种子点进行合并；S7、重复步骤S2‑S6，直至模型的所有点都是骨架点；S8、优化端点位置，对偏离中心的边进行插点操作。利用最优传输和聚类的方法，可保留点云模型的细小特征。
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公开(公告)号：CN113012165B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110295652.2
申请日：2021-03-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于GPU的各向异性视频过分割方法，涉及视频处理技术领域。1)加载视频到显存中，计算视频的光流场；2)给定种子点的初始位置，根据光流场计算种子点的各向异性矩阵，加载信息到显存中；3)根据泛洪并行框架，每个像素都以一系列的步长查询周围的种子点信息，并更新距离自己最近的种子点，所有像素点都记录最近种子点，得到视频分割结果；4)将种子点的位置更新到当前簇的中心，然后重新计算种子点在新位置的各向异性矩阵；5)重复步骤3)和4)，直到分割结果趋于稳定或达到指定的迭代次数。利用视频的运动场更精确持久地捕捉物体的运动，各向异性超体素可以在GPU上并行实现，提高处理效率，视频分割准确率高，处理速度快。
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公开(公告)号：CN116051794A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211311497.X
申请日：2022-10-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T19/20 , G06T17/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/422 , G06V10/44
Abstract: 基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法，涉及三维网格处理领域。1、选取一个合适的神经网络作为预训练模型；2、输入一个内容网格和一个风格网格到预训练的神经网络中，提取其中某些层作为三维网格的内容特征和风格特征表示；3、初始化合成网格为内容网格；4、根据内容网格和合成网格的内容特征计算内容损失，根据风格网格和合成网格的风格特征计算风格损失；5、根据合成网格本身计算一个形状正则项；6、利用4‑5的损失函数优化更新合成网格的顶点位置；7、重复步骤4‑6，直至达到设置好的迭代轮数；得到最终风格迁移后的合成网格。方法简单有效，不需要过多复杂处理，得到风格迁移效果较好的网格模型，可帮助去丰富网格数据内容。
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公开(公告)号：CN116011670A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310076286.0
申请日：2023-01-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种火灾预测模型训练方法，具体实现方案为：获取预设参数，基于数据模拟软件生成与目标场景对应的模拟火灾数据；其中，所述预设参数包括目标场所空间参数以及火灾特征参数；基于所述模拟火灾数据进行初步建模，生成火灾预测模型；利用特征蒸馏方式训练所述火灾预测模型并利用历史时序信息对所述火灾预测模型进行实时修正。根据本发明的技术方案，克服了传统物理模拟火灾预测模型在时效性上的不足，加快了模型的推理速度，同时能够对火灾全时段进行预测，提供更符合实际环境的预测结果及有效的火灾救援信息。
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公开(公告)号：CN108182716B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201711462567.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法，涉及向量场构建以及流线跟踪。输入图像，设置参数：Sizeobj，α，β，γ，k，wcoa，wfine；应用参考文献[2]中多区域的图像分割算法，把图像分成背景区域和若干前景区域；提取前景区域边界，得到粗糙特征边，并保留区域边界于最终线刻画结果上；对输入图像用EdgeDrawing算法，得到精细特征边；基于两种特征边分别构造张量场，并按照融合系数得到融合的张量场，得到融合的向量场；在3D打印线有宽度且不能相交或自交，以及保持灰度信息的限制下，按区域生成流线；将线刻画的结果用FDM 3D打印机制造，即生成3D打印的基于向量场的图像线刻画。
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