基于图像的绘制技术-ibr

Inpainting是一种图像处理技术，用于修复图像中的缺失部分。

以下是一些常见的inpainting方案：
1. 基于纹理合成的inpainting:这种方法使用图像中的纹理信息来填充缺失的部分。

它通常涉及到从周围的区域复制纹理并将其粘贴到缺失的区域中。

这种方法的缺点是可能会在修复后的图像中留下人工痕迹。

2. 基于深度学习的inpainting:这种方法使用深度神经网络来学习缺失区域的上下文信息，并生成新的像素值以填充缺失的部分。

这种方法的优点是可以生成高质量的修复结果，但需要大量的训练数据和计算资源。

3. 基于扩散方程的inpainting:这种方法使用偏微分方程来描述图像中的像素变化过程。

通过求解扩散方程，可以计算出每个像素的新值，从而填充缺失的部分。

这种方法的优点是可以生成自然流畅的修复结果，但需要复杂的数学模型和计算方法。

4. 基于GAN的inpainting:这种方法使用生成对抗网络(GAN)来生成新的像素值以填充缺失的部分。

GAN由一个生成器和一个判别器组成，生成器负责生成假的像素值，判别器负责判断这些假值是否真实。

通过不断优化生成器和判别器之间的博弈过程，可以生成越来越真实的修复结果。

基于VR的虚拟场景生成算法研究摘要：虚拟现实技术(VR)一直是信息领域研究、开发和应用的热点方向之一。

地形是自然界最复杂的景物之一。

分形地形的生成是三维自然景物模拟的重要组成视景之一。

从三维地形的生成方法入手，重点介绍了基于分形技术的三维地形的模拟生成相关技术．在地形模型的建立过程中，利用了分形地形建模方法中的中点位移法中的菱形-方形法，实现了分形地形模拟。

上述方法取得了预期的效果，基本符合工程的要求。

关键词：可视化；虚拟现实；分形地形；中点位移法1 虚拟视景生成的相关技术1.1 科学计算可视化技术科学计算可视化，后来被简称为“科学可视化”、“可视化”。

科学计算可视化通过借助计算机的图形图像处理能力, 将科学计算的结果以非常直观的图形或图像输出，而不是单纯的、大量的数字输出, 即实现了将计算中涉及与产生的数学信息转变为以图形或图像表示的物理现象后, 呈现在研究者面前, 使研究者能够一目了然地获得被研究现象的变化规律及分布情况, 从而使人们不需要再对计算输出的大量数据进行抽象分析，进而摆脱了这种费时而繁琐的过程, 缩短科学研究周期的同时, 提高了研究的效率。

1.2 虚拟现实技术VISC的3个应用之中，虚拟现实(Virtual Reality)是其中之一，近几年更是得到了迅猛的发展。

虚拟现实是综合利用计算机系统和各种特殊软、硬件来产生一种可以替代现实世界的仿真环境，这个环境对用户感官角度来说是真实和可信的”。

虚拟现实具有沉浸性、实时性和交互性等特点，所以一经提出便在制造业中得到了广泛应用。

虚拟现实能实现交互式的视景仿真和信息交流，是一种先进的数字化人机接口技术。

虚拟现实具有超越现实的虚拟性，与网络、多媒体技术并称为21世纪最有应用前景的3大技术，它正在改变和影响着我们的生活。

目前在此领域应用最广泛的是SGI、SUN等生产厂商生产的专用工作站。

图像显示设备是用于产生立体视觉效果的关键外设，目前常见的产品包括光阀眼镜、三维投影仪和头盔显示器等。

计算机图形学论文计科<1>班鞠智明2010105101161计算机图形学的发展简史1950年，第一台图形显示器作为美国麻省理工学院(MAT)旋风I号(Whirlwind 1)计算机的附件诞生了。

该显示器用1个类似于示波器的阴极射线管(CRT)来显示一些简单的图形。

1958年美国Caleomp公司由联机的数字记录仪发展成滚筒式绘图仪，GerBer公司把数控机床发展成为平板式绘图仪。

在整个50年代，只有电子管计算机，用机器语言编程，主要应用于科学计算，为这些计算机配置的图形设备仅具有输出功能。

计算机图形学处于准备和酝酿时期，并称之为：“被动式”图形学。

到50年代末期，MIT的林肯实验室在“旋风”计算机上开发SAGE空中防御体系，第一次使用了具有指挥和控制功能的CRT显示器，操作者可以用笔在屏幕上指出被确定的目标。

与此同时，类似的技术在设计和生产过程中也陆续得到了应用，它预示着交互式计算机图形学的诞生。

1962年，MIT林肯实验室的Ivan E．Sutherland发表了1 ．篇题为“Sketchpad：一个人机交互通信的图形系统”的博士论文，他在论文中首次使用了计算机图形学“Computel" Gmphics”这个术语，证明了交互计算机图形学是一个可行的、有用的研究领域，从而确定了计算机图形学作为一个崭新的科学分支的独立地位。

他在论文中所提出的一些基本概念和技术，如交互技术、分层存储符号的数据结构等至今还在广为应用。

1964年M1T的教授Steven Coons提出了被后人称为超限插值的新思想，通过插值4条任意的边界曲线来构造曲面。

同在60年代早期，法国雷诺汽车公司的工程师Pierre lezier 发展了1套被后人称为ezieBr曲线、曲面的理论，成功地用于几何外形设计，并开发了用于汽车外形设计的UNISURF系统。

Coons方法和Bezier 方法是CAGD最早的开创性工作。

AI 画图
AI画图是指利用人工智能技术来进行自动或辅助绘画的过程。

随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，越来越多的AI绘画应用被开发出来。

AI画图技术主要有以下两种：
1. 自动生成画作：这种技术通常基于GAN（生成对抗网络）或其他深度学习算法，可以训练出可以自动生成艺术作品的神经网络。

在这种情况下，艺术品的风格、颜色、笔触等均由神经网络自动学习生成。

2. 协助绘画：这种技术包括基于人工智能的绘画工具和绘画辅助工具，旨在帮助艺术家优化他们的创作过程。

例如，一些应用程序可以通过跟踪艺术家的笔触和线条，进行实时图像分析，然后提供技巧和改进建议，帮助艺术家更好地实现他们的想法。

尽管AI画图技术已经非常先进，但还存在一些限制。

AI 绘画工具使用的颜色、构图和其他元素可能不像真实的艺术家那样独特，缺乏人类艺术家所拥有的创造性和独特性，并不能完全替代人类艺术家的创作。

不变特征0引言图像局部特征的研究已经有很长的历史，早期研究可以追溯到20世纪70年代的Momvec算子。

文献中存在大量关于角点、边缘、blob和区域等局部特征的研究方法。

近年来区分性强、对多种几何和光度变换具有不变性的局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、纹理识别和数据挖掘等多个领域内获得广泛的应用，是国内外的研究热点。

局部不变特征是指局部特征的检测或描述对图像的各种变化，例如几何变换、光度变换、卷积变换、视角变化等保持不变。

局部不变特征的基本思想是提取图像内容的本质属性特征，这些特征与图像内容的具体表现形式无关或具有自适应性(即表现形式变化时特征提取自适应的变化以描述相同的图像内容)。

局部不变特征通常存在一个局部支撑邻域，与经典的图像分割算法不同，局部支撑邻域可能是图像的任何子集，支撑区域的边界不一定对应图像外观(例如颜色或纹理)的变化。

局部不变特征不仅能够在观测条件变化大、遮挡和杂乱干扰的情况下获得可靠的匹配，而且能够有效的描述图像内容进行图像检索或场景、目标识别等。

局部不变特征可以克服语义层次图像分割的需要。

从复杂背景中分割出前景目标是十分困难的课题，基于低层特征的方法很难实现有意义的分割，把图像内容表示为局部不变区域的集合(多个区域可能存在重合，图像中一些部分也可能不存在局部不变区域)，可以回避分割问题。

基于局部不变特征的方法本质上是对图像内容进行隐式分割，局部不变特征既可能位于感兴趣的前景目标上也可能位于背景或目标边界上，后续的高层处理需要基于局部不变特征提取感兴趣的信息。

局部不变特征的研究包含3个基本问题：一是局部不变特征的检测，二是局部不变特征的描述，三是局部不变特征的匹配。

根据不同的准则，局部不变特征的研究方法可以分为不同的类别，按照使用的色调空间的不同可以分为局部灰度不变特征和局部彩色不变特征；按照特征层次的不同可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征；按照几何变换不变性的自由度可以分为平移不变特征、旋转不变特征、尺度不变特征、欧氏不变特征、相似不变特征、仿射不变特征和投影不变特征；按照处理思路的不同可以分为基于轮廓曲率的不变特征、基于灰度梯度、灰度变化和显著性的不变特征，基于生物视觉启发的不变特征，基于多尺度的不变特征和基于分割的不变特征。

drawimage方法drawImage(是一种在Web开发中常用的方法，它用于在HTML5的Canvas元素上绘制图像。

在这篇文章中，我将详细讲解drawImage(方法的使用方法和参数，以及一些常见的应用场景。

首先，drawImage(方法用于在Canvas上绘制图像，可以绘制图像、视频或其他Canvas元素。

它包含三种重载形式，常用的形式是：```context.drawImage(image, dx, dy);```这个方法有三个参数：- image表示要绘制的图像，可以是一个Image对象、Video对象或ImageBitmap对象。

注意，图像需要先加载完成后才能进行绘制。

- dx表示绘制图像的起始坐标的x轴位置，可以是一个整数或一个浮点数，单位为像素。

- dy表示绘制图像的起始坐标的y轴位置，可以是一个整数或一个浮点数，单位为像素。

除了这个常用形式外，drawImage(还有其他两种形式，分别是：```context.drawImage(image, dx, dy, dWidth, dHeight);context.drawImage(image, sx, sy, sWidth, sHeight, dx, dy, dWidth, dHeight);```这两种形式可以用来对图像进行缩放、裁剪、拉伸等操作。

在第二种形式中，除了前三个参数Image对象、起始坐标的x轴位置和起始坐标的y轴位置外，还有四个参数用于定义切割的位置和大小：- sx表示图像切割的起始位置的x轴坐标，单位为像素。

- sy表示图像切割的起始位置的y轴坐标，单位为像素。

- sWidth表示图像切割的宽度，单位为像素。

- sHeight表示图像切割的高度，单位为像素。

后四个参数用于定义绘制到Canvas上的位置和大小：- dx表示绘制图像的起始坐标的x轴位置，可以是一个整数或一个浮点数，单位为像素。

- dy表示绘制图像的起始坐标的y轴位置，可以是一个整数或一个浮点数，单位为像素。

2021年第2期0引言图像是最常见的信息形式之一，由于图像处理技术的不断发展，图像修复方法也得到了更多的普及。

随着图像处理工具的改进和数字图像编辑的灵活性，图像修复技术在计算机视觉领域有了重要的应用，图像修复成为图像处理领域一个重要且具有挑战性的研究课题。

1传统的图像修复技术传统的图像修复技术可以分为基于结构的图像修复技术和基于纹理的图像修复技术两大类。

其中，变分偏微分方程模型是基于结构的图像修复技术的典型代表，由变分模型和偏微分方程模型组成。

纹理合成是基于纹理的图像修复技术的典型代表。

传统数字图像修复技术分类如图1所示。

1.1基于结构的图像修复技术21世纪初，Betalmio［1］等人首次提出图像修复技术BSCB模型，该模型通过待修补区域的边界向待修补区域扩散的方法来实现图像修复。

BSCB模型中图像的整体结构决定了图像的修复结果，待修复图像由边界线划分，根据待修复图像区域边界填充相对应的颜色，以此产生修补信息。

基于BSCB算法的TV（全变分）模型可以对图像进行很好的修补，但是和一些基于无纹理的修补方法一样，TV方法适合修补没有纹理结构的图像，结构十分清晰，但是修补的区域一般都会趋于模糊化，没有办法满足主观视觉上对图像连通性的要求。

1.2基于纹理的图像修复技术基于纹理的图像修复技术可以实现图像破损区域较大的修复。

Criminisi等人［2］提出基于块的图像修复技术，该技术通过寻找最优的目标块，并将目标中的像素复制到待填充的区域，以此达到图像的修复。

基于块的图像修复技术比基于像素的图像修复技术速度更快，受到广泛的关注。

Wei等人［3］在优先计算公式时丢弃等照度线方向上的信息，使用垂直方向上的信息，该方法能更好地修复图像中的结构等信息。

非参数采样的纹理合成方法使用基于马尔科夫随机场的方法进行图像修复，在图像中寻找与当前最接近的图像块，然后再估计当前像素的概率分布，通过诸如权重采样等方法生成当前像素。

基于App Inventor的图像识别APP设计1. 引言1.1 研究背景图像识别技术在近年来得到了迅猛发展，为人们的生活带来了诸多便利。

传统的图像识别技术往往需要专业的知识和复杂的设备支持，限制了其在普通用户中的推广和应用。

开发一个简单易用的图像识别APP成为当前的研究热点之一。

随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，基于App Inventor的图像识别APP成为了一种新的解决方案。

App Inventor是一款面向非专业开发者的开发工具，可以通过拖拽式的图形化界面快速实现APP的开发，极大地降低了开发门槛。

针对现有图像识别技术的局限性和普及问题，本文旨在利用App Inventor平台设计并开发一款简单易用的图像识别APP，帮助普通用户实现图像识别功能。

通过本研究，可以更好地探讨基于App Inventor的图像识别APP设计方法，为普及推广图像识别技术提供新的思路和方向。

1.2 研究目的研究目的是通过基于App Inventor的图像识别APP设计，探索如何利用现有的技术和工具来实现图像识别的应用。

通过研究和设计这样一款APP，可以帮助用户更方便、快捷地识别和理解所拍摄的图像内容，提高用户的工作效率和生活质量。

也可以促进图像识别技术在移动应用领域的应用和推广，推动移动应用市场的发展和创新。

研究目的还包括通过不断改进和优化设计方案，探索提高图像识别准确度和速度的方法，为用户提供更好的体验和服务。

通过这一研究目的，可以深入了解图像识别技术的发展趋势和应用现状，为未来研究和开发工作提供借鉴和参考。

1.3 研究意义图像识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，在识别物体、场景等方面具有广泛的应用前景。

随着移动互联网的快速发展，基于App Inventor的图像识别APP设计成为一种新的创新和发展方向。

这种APP不仅可以为用户提供便利快捷的图像识别功能，还可以满足用户对个性化需求的不断增长。

通过基于App Inventor的图像识别APP设计，可以帮助用户更加方便地获取图像信息，提高用户的工作效率和生活质量。

基于App Inventor的图像识别APP设计随着移动互联网的快速发展，人们的生活方式也在不断改变，移动应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

在移动应用领域，图像识别技术正日益受到关注。

图像识别技术能够让移动应用具备识别和处理图像的能力，为用户提供更加智能的服务和体验。

本文将基于App Inventor平台，介绍一款基于图像识别技术的移动应用的设计过程及实现方法。

一、App Inventor简介App Inventor是由麻省理工学院（MIT）开发的一款用于创建Android应用的开源平台，它采用了类似积木的编程方式，使得应用的设计和开发变得简单易行。

App Inventor的特点在于无需编写复杂的代码，只需通过拖拽和连接积木模块，就能够创建功能丰富的Android应用。

App Inventor支持图像识别功能，可以实现对图像的识别和处理。

二、图像识别APP设计1. 功能需求分析在设计基于图像识别技术的移动应用时，首先需要明确所需实现的功能。

一般来说，图像识别APP可以实现以下功能：（1）图像识别：通过图像识别技术，对拍摄或者上传的图像进行识别和分析，识别图像中的物体、文字等信息。

（2）图像处理：对识别后的图像进行进一步处理，如裁剪、滤镜、修图等操作。

（3）搜索匹配：基于图像识别的搜索功能，可以通过图像识别找到相似或相关的信息。

2. 界面设计在App Inventor平台上，可以通过拖拽和连接各种组件，设计出符合需求的用户界面。

对于图像识别APP，界面设计要考虑用户拍摄或上传图像的操作，同时也要考虑图像识别结果的展示和处理操作。

可以设计一个简洁而直观的界面，包括拍照/上传按钮、图像展示区域、识别结果展示区域、图像处理操作按钮等。

3. 图像识别实现在图像识别APP中，图像识别是核心功能之一。

在App Inventor平台上，可以利用内置的图像处理组件，如Camera组件和Image Recognizer组件，实现图像的拍摄或者上传，并进行识别。

基于球谐函数的人脸模型表面光场构建研究作者：皮慧婷来源：《软件导刊》2017年第09期摘要：表面光场广泛应用于基于图像的渲染与重光照。

为实现任意视点下三维人脸模型绘制，针对极其稀疏和分散的人脸数据，提出基于球谐函数的人脸模型表面光场构建方法。

该方法首先利用球谐函数为线性组合表示表面光场对应的辐射度函数，然后使用添加稳定能量项的无约束最小二乘法，实现对人脸模型表面光场的鲁棒性拟合，最后采用仿真技术对任意视点下的人脸模型进行渲染。

在极其稀疏的6个视点下的人脸图像上实验，结果验证了该方法的有效性。

与插值法比较，验证了该方法更具鲁棒性。

关键词：球谐函数；表面光场；无约束最小二乘法DOI：10.11907/rjdk.171517中图分类号：TP317.4 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）009-0195-04Abstract：Surface light field is widely used in Image-Based Rendering and Image Relighting，To rendering the 3D human face model at arbitrary views， this paper proposes a method to reconstruct human model face surface light field using spherical harmonic function. It is a robust least-squares based method for fitting 2D parametric surface light field functions on the extremely sparse and scattered data. Surface light field function is expressed as a linear combination of spherical harmonic functions. We add a stabilization energy to the unconstrained least-squares （ULS） fitting process， to robust fit 2D parametric Surface light field function. We carry out experiments on photos of six extremely sparse viewpoints. Experiment results show that this method is efficient. Comparing with the results of interpolation method， the results show that our method is more robust.Key Words：spherical harmonic function； surface light field； unconstrained least-squares0 引言光场能够获取场景的密集表示，广泛应用于基于图像的渲染[1-2]（Image Based Rendering， IBR）框架中，为计算机视觉、虚拟现实等领域提供了一个新的研究方向。