免费论文：面向IBR的共同可视化要害本领接洽

面向鉴于图像绘制（Image-based Rendering, IBR）的共同可视化（IBR-Oriented CollaborativeVisualization，IOCV）本领是将IBR本领动作可视化绘制工作底层维持本领，并贯串共同可视化本领以扶助多用户多工作散布式处事的一类可视化本领。本舆论接洽面向IBR的共同可视化要害本领，实质波及对多项IBR普通本领和运用本领，如图像特性检验和测定、图像配合、图像拼接、假造图像遨游等的接洽；将IBR本领与共同可视化本领相贯串，进一步接洽面向IBR的深度共享式可视化处事模子及相映的扶助IOCV的体例框架；及原形体例的开拓与试验考证等。博得的重要革新性功效囊括： 1．提出了一套鉴于灰度差统计的图像特性检验和测定算法。它囊括图像边际检验和测定算法和图像角点检验和测定算法两个局部。经过全图灰度差统计，边际检验和测定算法不妨贬低检验和测定进程对噪声的敏锐水平，而且不须要举行边际目标估量，灵验的制止了一条如实边际对应多条边际检验和测定截止的情景。角点检验和测定算法以全图灰度差统计截止动作动身点，沿用的灰度脊盯梢算法和积聚观点辨别规则不只能供给角点的精确场所，还能决定各角点的揭幕观点和目标。试验表明这两套算法运用在大局部如实图像的特性检验和测定功效崇高，同声运转速率能满意大局部特性检验和测定运用的须要。2．提出了一套自符合柱状全景图拼接算法。该算法沿用了多种图像配合本领贯串、自符合采用的思绪，其中心包括一套面向观点一维灰度投影的图像沙盘配合算法。面向观点一维灰度投影的图像沙盘配合算法处置了配合图像爆发回旋和受噪声感化所带来的误配合题目。在它普通上实行的自符合柱状全景图拼接算法不只在图像程度方进取实行了透彻的配合定位，还能保证笔直方进取的错位检验和测定，同声不妨按照自关系指数举行自符合截止采用。试验表明该算法在如实图像上的可行且能满意较高的及时性、精度和鲁棒性。3．提出了一种鉴于柱状全景图的假造遨游算法。该算法的中心是鉴于恒定点柱状全景图之间的空间联系并经过图像拼接本领和图像搀和本领天生大肆视点下图像，满意光滑的交互式假造遨游需要。它不妨贬低往常鉴于全景图的光滑腾跃式假造遨游算法对大图像含量的依附，同声制止搀杂的计划。试验表明该遨游算法不妨满意假造遨游的及时性诉求，同声具备范围扩充性。4．提出了面向IBR本领的共同可视化处事模子。它创造在对典范可视化处事模子以及暂时沿用该模子举行的可视化处事向共同方进取扩充的接洽普通上，同声提炼动作可视化底层维持本领之一的IBR本领重要的运用道理和特性。该模子的是在面向IBR本领的可视化处事模子普通长进行了共同扩充，领会了它的多种运用形式，最后为扶助IOCV的体例框架安排供给引导。5．提出了扶助IOCV的体制构造和体例框架并开拓了一个体例原形。它模仿了已有共同可视化体例的档次化安排，并参考面向IBR本领的共同可视化处事模子及其鉴于效劳的运用形式。该体例框架接收了面向效劳框架结构的思维，沿用面向图像遏制参数、截止共享、东西协一致多档次深度共同办法，鉴于剧本证明和令牌传播体制，扶助精巧的面向IBR本领的接洽、开拓和运用体例的搭建。该体例原形在“仿真网格”名目中获得确定考证。

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