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算法可以为图形软件提供新工具或揭示结构缺陷

时间:2017-01-18 00:36来源:未知 作者:admin 点击:
在本周的Siggraph亚洲会议上,麻省理工学院的研究人员提交了一对论文,描述了放大或平滑数字图像中微小变化的技术。 这些技术可用于为图形设计项目生成更多抛光图像,或者在相反

  在本周的Siggraph亚洲会议上,麻省理工学院的研究人员提交了一对论文,描述了放大或平滑数字图像中微小变化的技术。

  这些技术可用于为图形设计项目生成更多抛光图像,或者在相反方向应用,它们可以揭示结构缺陷,伪装物体或肉眼看不到的可能具有科学意义的运动。

  从概念上讲,工作建立在一个长的 线从麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)几组,试图放大分钟运动在数字视频的研究。“在运动放大倍数中,偏差随着时间的推移而变化,模型偏离完全静态,”CSAIL的博士后Tali Dekel和两篇论文的共同作者说。“我们的方法仅将单个图像作为输入,并寻找空间偏差。我们不需要知道时间的历史。“

  Dekel是第一作者的两篇论文中的一篇提出了一种算法,该算法在图像中寻找重复的形式,例如玉米穗的核心或墙上的砖块。然后它可以消除图像上的差异,产生理想化但仍然看起来自然的玉米穗或砖墙,或放大差异,使它们肉眼更明显。

  该算法适用于颜色和形状。因此,例如,它可以拍摄一个图像,其中变色龙隐藏在树干上,并增强细微的色差,使变色龙在橙色背景下突出蓝色。

  另一篇论文中描述的算法放大了与理想几何形状的偏差。例如,房屋的屋顶线看起来非常直观,但仍然向中间下垂。该算法可以夸大这种类型的缺陷,可能会引起对结构问题的关注。

  在其他实验中,该算法能够识别土星环中的波纹,可以提供有关行星卫星轨道模式的信息,并通过将变化放大到投射在蜡烛后面的屏幕上的规则模式,它显示由蜡烛的火焰。

  该论文的第一作者是另一位麻省理工学院电气工程和计算机科学研究生Neal Wadhwa。加入他的是Dekel,Freeman,研究生Donglai Wei和计算机科学与工程教授FrdoDurand。

  第一种算法 - 识别重复形式的算法 - 首先比较源图像的不同尺度的斑块,并识别看起来在视觉上相似的斑块。然后,它平均所有视觉上相似的补丁,并使用平均值构建一个新的,高度规则的图像版本。此图像可能看起来不自然,但其目的仅仅是作为初始目标。

  然后,该算法识别移动源图像的像素的数学函数,从而产生目标图像的最佳可能近似。从该功能,它创建一个新的目标图像。然后它来回迭代,产生更自然的目标图像和更常规的数学变换,直到两者收敛。

  一旦算法具有产生规则图像的功能,它就可以简单地反转它以产生更加失真的图像。

  该技术不仅适用于几何形状简单的形式,如玉米粒和砖,但也有更复杂的形式。因此,例如,它可以拍摄一系列舞者执行相同踢法的图像,并标准化他们的高度和它们之间的距离。

  如果它特别积极地实施,它甚至可以消除图像中的不规则性 - 例如,标准化蜂窝单元的大小和形状,同时删除蜜蜂爬过它。因此,它可能是像Photoshop这样的图像处理程序的有用资源。

  在材料科学中,用于识别材料表面缺陷的标准技术是用微小的肥皂泡覆盖它并寻找不规则性。麻省理工学院的研究人员还与材料科学家合作,利用他们的算法来改进这一过程。

  第二算法使用现有技术来识别由图像中的颜色渐变指示的几何形状。然后它切除一条狭窄的图像带,跟踪定义每个形状的曲线。然后它将条带拉直,创建图像中所有形状的统一表示。

  每隔一段时间,它会考虑每个波段宽度的局部颜色变化。这些通常会变化,表明与初始曲线的理想几何形状的偏差。根据这些偏差,算法构造了一条新的,更不稳定的曲线,它可以夸大然后重新插入图像。

  “人类非常擅长检测规律或偏离它们,”特拉维夫大学计算机科学副教授Shai Avidan说。“当违规行为规模相当大时,计算机可以做得很好。但是图像具有有限的分辨率,并且以微小的尺度检测不规则性 - 以亚像素精度 - 需要真正令人印象深刻的工程技能。我毫不怀疑这里介绍的方法将用于各种领域,如材料检验,土木工程和天文学。“

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