导读:本文包含了基于图像渲染论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像渲染,虚拟现实,焦点渲染,人工智能
基于图像渲染论文文献综述
邱振青[1]（2019）在《图像渲染技术在虚拟现实头盔中的应用和发展》一文中研究指出图像渲染技术是当今热门的虚拟现实头盔设备中的核心技术,本文从虚拟现实头盔设备的特点出发,分析了图像渲染技术在其中的应用以及由此发展而出的特有的渲染算法:异步时间扭曲算法、眼球追踪与焦点渲染技术等,并对图像渲染技术与人工智能以及5G通讯技术的结合在未来虚拟现实设备中的应用进行了展望。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年03期）
李彦哲[2]（2018）在《基于深度的实时高质量图像渲染系统的研究与实现》一文中研究指出对于将人眼感知延伸到3D视觉的研究已经进行了数十年,并被广泛应用于3D电视和虚拟现实游戏中。为了使观众们在计算机生成的环境中有更强烈的存在感,新方法不断被提出,其中基于深度的图像渲染(DIBR)已引起了很多关注。DIBR利用已知的参考图像及其深度信息,能有效地生成新的虚拟视图,是3D显示系统的关键部分。在常见的DIBR算法中,生成高质量的虚拟视图不仅对深度信息的准确性有较高的要求,还需要额外的修复方法来填充在虚拟视图中变得可见的原遮挡区域。因此,DIBR是一个复杂且耗时的过程,它很难在CPU上实现实时处理,尤其对高分辨率图像。目前,对DIBR算法的研究主要集中在两点:虚拟视图的真实性和处理速度的实时性。本文提出了一个完整的面向高分辨率图像的DIBR硬件系统,它主要由图像校正、视差估计和视图合成叁部分组成并通过FPGA实现,能够实时生成高质量的虚拟视图。首先,图像校正可以被看作是DIBR系统中解决相机未对齐情况的预处理步骤。本文提出了二阶段基于计算逻辑(TPCL)的图像校正算法及其实时硬件实现。TPCL图像校正可分为两个不同的阶段,并满足各自不同的要求:第一阶段计算初始图像的转换矩阵,要求保证计算的准确性,只在系统启动时通过软件计算一次;第二阶段使用转换矩阵来生成校正图像,要求同时满足计算准确性和实时性,在并行化设计之后通过计算逻辑硬件实现。它能够以50帧/秒的速度校正1080p图像,并通过现实世界中拍摄的图像进行评估,得到明显的校正效果。然后,视差估计通过校正的立体图像对,计算两图像间每个对应像素的位移,并在视差图中显示。本文提出了加强的迷你普查—基于分割自适应权重(EMCSASW)的局部视差估计算法,它主要有两点贡献:1)结合迷你普查变换和基于分割的自适应权重法,以准确地计算深度不连续位置的视差;2)提出基于分割的视差优化方法以保证视差平滑度,其中包括一致性检查、视差筛选、视差修补和中值过滤等。为了降低算法复杂度并提高硬件适用性,本文同时对EMCSASW算法进行面向FPGA的优化,并在此基础上提出了具有高度并行化机制和数据重用技术的硬件架构,实现了高吞吐量的视差估计流程。本文的视差估计硬件可以轻易被扩展,对于1080p图像和64像素的视差搜索范围的速度为45帧/秒,并通过Middlebury标准数据集进行评估,其视差图的平均错误率为6.02%。此外,KITTI标准数据集和现实世界中拍摄的图像也被用于视差质量评估,以便得到详细全面的结果。最后,视图合成利用校正的立体图像对及其相应的视差图来生成虚拟视图。本文提出了加强的结合视图内插与外推(EVIE)的视图合成算法,它按照虚拟视图的目标位置使用不同的合成方法,并根据虚拟视图中空洞的面积采用不同的修补方法。此外,本文还设计了 EVIE算法相应的硬件架构,并使用基于行的乒乓缓冲区来保证流水线处理。它能够以65帧/秒的速度生成1080p虚拟视图,并通过Middlebury标准数据集进行评估,虚拟视图的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别为30.58和0.9423。以上图像校正、视差估计和视图合成叁部分集成为一个完整的DIBR系统,并在Altera EP4SGX530 FPGA板上实现。它对1080p图像的处理速度达到45帧/秒,并通过Middlebury标准数据集和现实世界中拍摄的图像进行评估,最终Middlebury标准数据集的虚拟视图的平均PSNR和SSIM值分别为30.07和0.9303。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-09-08）
唐宪郡[3]（2015）在《OpenGL的图像渲染加速方法实验研究》一文中研究指出在计算机图像处理中,基于图像渲染速度问题,主要与CPU、GPU效率有关,可以改进Open GL渲染流程,根据GPU和CPU实际情况,优化分配绘图、渲染任务,不仅能够优化图像处理速度,还可以实现图像渲染加速。以下本篇针对Open GL图像渲染加速方法,进行实验研究。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2015年05期）
于艳东[4]（2014）在《基于DCT并行加速算法图像渲染平台系统设计》一文中研究指出此次主要研究了基于GPU的集群渲染系统平台设计;为了提高平台的工作效率、增强集群渲染系统平台的数据传输能力,提出了一种采用DCT变换的方法来加速图像渲染速度;该方法利用DCT变换算法加速图像的实时压缩,加入CPU监控器和任务分配器模块,让GPU和CPU共同承担了绘图和渲染的目的,这样有效地降低处理流程对CPU的占用,实现了叁维绘图和特效渲染的加速;为了验证平台的有效性以及图像压缩处理的效果,做了相应的功能验证;对640×480的RCB图像使用上述压缩方法和JPEG标准库在不同压缩设置下进行实验;仿真实验结果表明所提方案具有更高的压缩效率。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年05期）
于昊,郭立,刘鹏,王成彰[5]（2013）在《一种基于建模的图像渲染算法的并行实现》一文中研究指出提出了一种基于建模的图像渲染技术的并行实现方法,在已知目标3D模型和适量环绕视点图像的前提下,通过叁角剖分法生成虚拟视点,并插值生成虚拟视点下的采样信息,对3D模型的表面进行渲染,最终达到自由视点下漫游目标的目的。为加快程序运行,采用OpenMP对算法的关键部分进行了并行化优化。实验表明,串行算法可以获得比较满意的渲染结果,并且在不影响实验结果的前提下,算法的并行部分在双核处理器上的平均加速比达到了1.70。(本文来源于《通信技术》期刊2013年06期）
曼[6]（2013）在《支持虚拟导航的地球图像渲染技术》一文中研究指出1995年12月的一个晚上,美国航空公司965次航班在飞往哥伦比亚卡利市的航线中,飞到山边的时候发生了飞行事故,159名乘客和机组成员为此丧生。造成这一悲剧的关键原因是:处于黑夜(本文来源于《军民两用技术与产品》期刊2013年04期）
罗霄凌,张波[7]（2012）在《基于图像渲染的电厂仪表视频识别方法研究》一文中研究指出指针式仪表由于结构简单,性能相对稳定,且使用方便、成本低廉,长期以来一直在电厂的水气系统中有着广泛的应用。本文提出一种新的基于图像渲染的仪表指针视频识别方法。其基本思想是利用先进的渲染技术得到"逼真"的合成图像,当给出一幅观测图像时,可以直接改变模型的状态,渲染出合成图像与观测图像进行比较,根据结果不断调整修正模型参数直至合成图像与观测图像间的距离最小,将此作为仪表指针识别的结果。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2012年06期）
刘迪[8]（2012）在《基于图像渲染的虚拟街区漫游的研究与实现》一文中研究指出当今社会,全球化已经成为城市发展的整体趋势,而实现城市信息化正是一个城市融入全球化浪潮所需的必要条件。随着互联网的普及,越来越多的用户通过网络来获取城市信息。因此,虚拟街区漫游成为一个研究热题。虚拟街区漫游不仅需要获取大范围区域地理信息,同时也必须能让用户近距离的观察城市建筑。本文在总结国内外各种研究方法的基础上,针对现有叁维浏览算法以及漫游方法做了一些改进,设计出一种新型的虚拟街区漫游方法。本文运用基于图像的渲染技术,通过数字正射影像实现大范围地理信息的获取,同时通过照片集的叁维浏览使得用户可以近距离观察建筑物的细节。本文方法由照片集的叁维浏览和基于数字正射影像的叁维浏览两部分组成。一,照片集的叁维浏览。本文提出一种新的叁维浏览算法。不仅让用户在浏览照片集时有较好的叁维浏览效果,还使用户获取两张照片之间潜在的叁维空间几何信息。该方法不需要复杂的叁维建模过程,而是根据计算出的照片之间的四对链接点动态构造变形矩阵,然后利用图像变形技术绘制出双层过渡效果,由此高效的模拟出虚拟相机的移动以及中间视图。二,基于数字正射影像的叁维浏览。本文的方法先在数字正射影像中定位航拍照片,然后利用(一)中的叁维浏览算法实现数字正射影像、航拍照片以及常规照片之间的叁维浏览。其中定位方法是在获得航拍照片的相机参数的基础上,将航拍照片投影到数字正射影像上,从而实现定位。本文使用的航拍照片的相机参数包含叁个部分：照片的相机位置,照片的相机旋转矩阵,照片的焦距。本文方法运用广西大学的数字正射图和校内景观照片进行实验,并进行了用户调查。实验结果表明本文的方法在让用户获得大量城市信息的同时,还能让用户观察到建筑立面的详细信息,具有良好的平滑叁维过渡效果。论文在最后对所做的工作进行了总结,并提出进一步改进的方向。(本文来源于《广西大学》期刊2012-05-01）
[9]（2012）在《艾迪普3DM-4K超高分辨率图形图像渲染平台》一文中研究指出艾迪普机构自主研发的3DM-4K超高分辨率图形图像渲染平台基于艾迪普独有的图形图像算法(IDPRE?)及图形图像处理算法(IDPPE?),将硬件处理平台、软件架构以及系统运行平台的共同优化,融合了"实时叁维渲染技术"、"实时视频处理技术"和"实时数据处理技术",实现了超高分辨率前提下演播室背景视觉绚丽效果、海量信息实时处理与时效性的高度提升。(本文来源于《影视制作》期刊2012年04期）
丛林[10]（2012）在《图像渲染与展示的若干问题研究》一文中研究指出图像是最重要的视觉信息存储载体之一,也是最基本的与大众连接最紧密的信息表达形式,影响着人类对世界的认知。随着图像获取设备的普及以及移动互联网技术的发展,数字图像的数量呈几何级增长,影响到大众生活的点点滴滴。一副有灵魂的图像胜过千言万语,在社交网络的当代,人们越来越乐意于以分享图像的形式来展示自己工作、生活、情感的方方面面,好的图像渲染与展示方法成了分享表达意图的关键；另一方面,由于图像信息的爆炸,在繁杂信息中找出关键并进行突出有助于对图像的理解,其涉及的视觉重要信息检测技术也可服务于图像的渲染与展示。因此,图像的渲染展示方法与重要信息检测技术具有格外重要的研究意义。图像渲染与展示指通过特殊的表现形式,对单张图像,或通过多张图像间的关联性给出具有良好视觉效果的图像处理方法,当前方法一般缺乏出色的动态效果并具有一定局限性。图像视觉重要信息检测找出图像中重要信息,应用广泛,是图像渲染与展示中的关键问题之一。本文工作主要研究图像渲染与展示的若干方法,并研究与之相关的视觉重要性检测问题,重点研究了图像漫游展示方式、基于摄影元素的图像重要性检测和基于非线性滤波的选择性图像风格化。取得以下研究成果：1.提出了一种基于镜头缩放形式的图像场景漫游展示方式,改变以往图像渲染方法缺乏动态性的问题,形成一个类似摄像镜头在不同图像场景中漫游的效果,给用户以栩栩如生的动态展示效果。根据视觉重要性分析定义了将一张图像嵌入另一张图像合适程度的衡量方法,并通过动态规划方法生成优化播放序列,提出了合适的图像融合方法可以将图像在嵌入过程中进行快速无缝融合,使最终展示效果具有较好地视觉连续性。该方法具有较好的通用性。2.提出了基于摄影元素的图像重要性检测方法,并将其应用于生成图像拼贴等应用,方法基于“颜色”、“景深”、“构图”等摄影元素,能够一定程度上反映摄影者对图像的理解。定义了颜色间相对重要性,提高了颜色重要性检测精确度;训练了简单有效的图像景深分类器,提出的景深分析方法解决了传统方法对浅景深图像检测效果较差的问题；提出的图像构图与结构分析方法可进一步优化检测效果。方法可以服务于图像渲染、展示以及图像处理领域的多种应用。3.提出了基于非线性滤波的选择性图像风格化与抽象化方法,提出的方法可以方便生成选择性抽象化结果,简化不必要的信息,突出重点,实现真实感与非真实感的和谐融合。将基于偏微分方程的模型与双向滤波进行结合,提出了改进的非线性滤波模型,得到抽象化结果,解决了传统抽象化方法只简化区域内部信息,对区域形状仍然进行保留的问题；模型可控制每个像素的抽象化程度,根据重要性图可生成层次抽象化效果；模型采用了各项同性滤波与各项异性滤波相结合的策略,使得方法在效果和计算速度方面较之以往方法均有提高。(本文来源于《浙江大学》期刊2012-04-01）
基于图像渲染论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于将人眼感知延伸到3D视觉的研究已经进行了数十年,并被广泛应用于3D电视和虚拟现实游戏中。为了使观众们在计算机生成的环境中有更强烈的存在感,新方法不断被提出,其中基于深度的图像渲染(DIBR)已引起了很多关注。DIBR利用已知的参考图像及其深度信息,能有效地生成新的虚拟视图,是3D显示系统的关键部分。在常见的DIBR算法中,生成高质量的虚拟视图不仅对深度信息的准确性有较高的要求,还需要额外的修复方法来填充在虚拟视图中变得可见的原遮挡区域。因此,DIBR是一个复杂且耗时的过程,它很难在CPU上实现实时处理,尤其对高分辨率图像。目前,对DIBR算法的研究主要集中在两点:虚拟视图的真实性和处理速度的实时性。本文提出了一个完整的面向高分辨率图像的DIBR硬件系统,它主要由图像校正、视差估计和视图合成叁部分组成并通过FPGA实现,能够实时生成高质量的虚拟视图。首先,图像校正可以被看作是DIBR系统中解决相机未对齐情况的预处理步骤。本文提出了二阶段基于计算逻辑(TPCL)的图像校正算法及其实时硬件实现。TPCL图像校正可分为两个不同的阶段,并满足各自不同的要求:第一阶段计算初始图像的转换矩阵,要求保证计算的准确性,只在系统启动时通过软件计算一次;第二阶段使用转换矩阵来生成校正图像,要求同时满足计算准确性和实时性,在并行化设计之后通过计算逻辑硬件实现。它能够以50帧/秒的速度校正1080p图像,并通过现实世界中拍摄的图像进行评估,得到明显的校正效果。然后,视差估计通过校正的立体图像对,计算两图像间每个对应像素的位移,并在视差图中显示。本文提出了加强的迷你普查—基于分割自适应权重(EMCSASW)的局部视差估计算法,它主要有两点贡献:1)结合迷你普查变换和基于分割的自适应权重法,以准确地计算深度不连续位置的视差;2)提出基于分割的视差优化方法以保证视差平滑度,其中包括一致性检查、视差筛选、视差修补和中值过滤等。为了降低算法复杂度并提高硬件适用性,本文同时对EMCSASW算法进行面向FPGA的优化,并在此基础上提出了具有高度并行化机制和数据重用技术的硬件架构,实现了高吞吐量的视差估计流程。本文的视差估计硬件可以轻易被扩展,对于1080p图像和64像素的视差搜索范围的速度为45帧/秒,并通过Middlebury标准数据集进行评估,其视差图的平均错误率为6.02%。此外,KITTI标准数据集和现实世界中拍摄的图像也被用于视差质量评估,以便得到详细全面的结果。最后,视图合成利用校正的立体图像对及其相应的视差图来生成虚拟视图。本文提出了加强的结合视图内插与外推(EVIE)的视图合成算法,它按照虚拟视图的目标位置使用不同的合成方法,并根据虚拟视图中空洞的面积采用不同的修补方法。此外,本文还设计了 EVIE算法相应的硬件架构,并使用基于行的乒乓缓冲区来保证流水线处理。它能够以65帧/秒的速度生成1080p虚拟视图,并通过Middlebury标准数据集进行评估,虚拟视图的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别为30.58和0.9423。以上图像校正、视差估计和视图合成叁部分集成为一个完整的DIBR系统,并在Altera EP4SGX530 FPGA板上实现。它对1080p图像的处理速度达到45帧/秒,并通过Middlebury标准数据集和现实世界中拍摄的图像进行评估,最终Middlebury标准数据集的虚拟视图的平均PSNR和SSIM值分别为30.07和0.9303。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于图像渲染论文参考文献
[1].邱振青.图像渲染技术在虚拟现实头盔中的应用和发展[J].数字技术与应用.2019
[2].李彦哲.基于深度的实时高质量图像渲染系统的研究与实现[D].浙江大学.2018
[3].唐宪郡.OpenGL的图像渲染加速方法实验研究[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2015
[4].于艳东.基于DCT并行加速算法图像渲染平台系统设计[J].计算机测量与控制.2014
[5].于昊,郭立,刘鹏,王成彰.一种基于建模的图像渲染算法的并行实现[J].通信技术.2013
[6].曼.支持虚拟导航的地球图像渲染技术[J].军民两用技术与产品.2013
[7].罗霄凌,张波.基于图像渲染的电厂仪表视频识别方法研究[J].计算机与现代化.2012
[8].刘迪.基于图像渲染的虚拟街区漫游的研究与实现[D].广西大学.2012
[9]..艾迪普3DM-4K超高分辨率图形图像渲染平台[J].影视制作.2012
[10].丛林.图像渲染与展示的若干问题研究[D].浙江大学.2012