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摘要:
提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足.将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息.为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值.最后通过实例证明该算法的变形效果较两步扫描网格变形法有显著提高.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于散乱数据插值的网格图象变形方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 网格变形 图象变形 灰度映射 散乱数据插值
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 图形图像、模式识别
研究方向 页码范围 182-185
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3769字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.12.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 欧阳一鸣 合肥工业大学计算机与信息学院 109 924 18.0 24.0
2 杜晓荣 中山大学电力电子及控制技术研究所 22 174 6.0 12.0
3 张永 合肥工业大学计算机与信息学院 4 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
网格变形
图象变形
灰度映射
散乱数据插值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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