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公开(公告)号：CN104361624B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410669508.0
申请日：2014-11-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/50
Abstract: 本发明公开了一种计算机三维模型中全局光照的渲染方法，包括了以下步骤：1):读入模型文件，并将其点和三角面信息存储于kd‑tree划分的数据结构中。2):通过采样生成若干条从光源出发的光源路径。3):将最终渲染的图像平面分批采样，每次采样一部分点，在这些像素点处生成从视点出发的视点路径，并从2)中选择一条光源路径，采用双向路径跟踪的路径连接方法与之做连接计算得到当前像素的颜色值，重复该步骤直到整个图像上的像素点都被采样到。4):重复之前的2)和3)直到整个渲染结果在可接受的范围内。
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公开(公告)号：CN105869203A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610183158.6
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/02
CPC classification number: G06T15/02
Abstract: 本发明公开了一种三维场景的彩铅风格处理方法，包括以下步骤：步骤1，导入三维场景模型，输入参数；步骤2，提取三维场景轮廓：提取三维场景的外轮廓线以及由曲率变化导致的内轮廓线，使用随光照变化的阈值模拟实际绘画中轮廓线的粗细变化；步骤3，生成排线：根据输入参数自动生成排线并存储；步骤4，生成纸纹：根据输入参数，生成纸纹；步骤5，实现排线动态效果：实时获取摄像机的平移、旋转以及缩放参数，对三维场景模型进行真实感渲染，对渲染结果采样得到排线的实时颜色参数，计算排线的参数变化并显示；步骤6，生成彩铅效果：将步骤5得到的排线结合步骤2得到的三维场景轮廓以及步骤4得到的纸纹，合成最终效果。
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公开(公告)号：CN105654534A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511016330.0
申请日：2015-12-29
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T11/60 , G06F17/248
Abstract: 本发明公开了一种学术海报自动排版生成方法，包括以下步骤：1)学术论文摘要，根据学术论文的不同章节对学术论文进行划分，进而对划分出的不同部分进行摘要；2)面板特征推断，根据每个章节的文字、图片等信息，利用概率图模型学习出学术海报中每个面板的特征，包括大小、形状；3)整体排版，根据机器学习得到的面板特征，自动设计出最适合的面板排版方案；4)局部排版，根据每个面板所应包含的文字和图片，推断每个图片在相应面板中的大小和位置信息；5)生成学术海报，根据前面步骤学习推断得到的信息，先生成latex文件，然后通过WinEdt工具编译生成PDF文件。
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公开(公告)号：CN104766084A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510170802.1
申请日：2015-04-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种多目标匹配的近复制图像检测方法，包括了以下步骤：步骤1，图像预处理，从待查图像和图像集中选出的图像分别提取局部特征区域以及各特征区域的特征向量，根据特征区域的特征向量筛选初始匹配对集；步骤2，建立特征几何变换空间，对初始匹配对集求解对应的相似变换矩阵，所有的相似变换矩阵组在一起即是特征几何变换空间；步骤3，聚类，使用适用几何空间的非线性均值漂移算法将特征几何变换空间中多个独立分布的簇聚出来；步骤4，计算相似度大小，根据各个独立分布的簇中点的多少来定义图像相似度大小；步骤5，结果呈现，重复1～4步骤，对图像集合中图像数据执行完后，按相似度排序图像检测结果集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104361624A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410669508.0
申请日：2014-11-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06T15/50
CPC classification number: G06T15/06
Abstract: 本发明公开了一种计算机三维模型中全局光照的渲染方法，包括了以下步骤：1)读入模型文件，并将其点和三角面信息存储于kd-tree划分的数据结构中。2)通过采样生成若干条从光源出发的光源路径。3)将最终渲染的图像平面分批采样，每次采样一部分点，在这些像素点处生成从视点出发的视点路径，并从2)中选择一条光源路径，采用双向路径跟踪的路径连接方法与之做连接计算得到当前像素的颜色值，重复该步骤直到整个图像上的像素点都被采样到。4)重复之前的2)和3)直到整个渲染结果在可接受的范围内。
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公开(公告)号：CN102254353B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201110156763.1
申请日：2011-06-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种三维模型的特征描述方法，对通过曲率提取的特征点进行特征描述。该方法在三维网格顶点的切平面上均匀采样，借助于概率统计的思想，在采样平面内生成一系列反映采样点梯度分布的概率统计数据并用直方图表示，基于梯度直方图计算用于特征描述的特征描述符。所述的特征描述方法包括以下步骤：预处理、选取支撑区域、建立局部坐标系、圆盘采样、计算梯度直方图和生成特征描述符。该方法的输入是三维网格和一系列用坐标位置表示的特征点，输出则是用128维特征向量表示的特征描述符。
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公开(公告)号：CN102651128A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201110044790.X
申请日：2011-02-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于采样的图像集分割方法，包括以下步骤：图像选取：提取图像集所有图像的颜色直方图的特征向量，进行特征向量聚类；提取采样图像的前景和背景的颜色分布；采样图像对于目标图像的相似匹配；基于单张采样图像的目标图像的前景概率计算；计算目标图像的前景概率；构造吉布斯能量最小化并通过图分割求解每个像素对应的前景或背景的结果，对构造好的吉布斯能量最小化式，使用图分割方法分割图像。本发明的显著优点是可以极大的减少一个大规模图像集的每一幅图像都进行前景和背景分割操作中所需的大量用户交互。
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公开(公告)号：CN101859326B
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201010195710.6
申请日：2010-06-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法，包括训练和检索两个部分；所述训练部分包括以下步骤：特征点的提取；特征点的补充和匹配关系的确定；同类点集的生成；特征点集聚类；图像数据库中每幅图像特征矢量的生成；所述检索部分包括以下步骤：提取待检索图片的特征点，生成特征点集；计算各个特征点描述子向量到各个聚类中心的距离，以最小距离确定当前特征点所属聚类；计算待检索图片的特征点所属各个聚类的频数ni；基于待检索图片的特征点所属聚类的频数ni和所述的各聚类的概率对数wi生成一个特征矢量并单位化；计算待检索图片的特征矢量到图片库各图像特征矢量的欧拉距离，选取距离最小的图像输出为检索结果。
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公开(公告)号：CN102393960A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110178612.6
申请日：2011-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种图像的局部特征描述方法，对通过尺度不变特征提取方法提取到的特征点进行特征流形描述。该方法对特征点的局部区域进行一系列仿射变换，相应地在每个变换图像上提取特征点的尺度不变特征描述向量，从而形成特征向量集合，进而通过线性子空间组合来模拟该特征向量集合，作为特征流形的特征描述符。所述的特征描述方法包括以下步骤：提取特征点的局部区域图像、对局部图像进行系列变换、对每个变换图像的特征点提取尺度不变特征描述、形成特征向量集、采用线性子空间逼近特征向量集、生成特征描述符。该方法的输入是图像和一系列用坐标位置表示的特征点，输出则是由多个线性子空间表示的特征描述。
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