摘要:由于红外图像对比度低、色彩信息匮乏且灰度级动态范围小,基于红外成像的目标跟踪一直是本领域研究的难点和重点。提出了一种融合灰度核直方图和SURF(speeded up robust features)特征的红外目标跟踪算法。在首帧采用灰度核直方图和SURF特征分别描述目标模板,在以后每帧中利用均值漂移算法快速找到局部最优解。考虑到灰度直方图特征信息量少,跟踪误差逐渐累积,采用改进的SURF特征点匹配算法估算当前帧目标尺度和中心位置,及时修正累积误差,避免跟踪窗口漂移且能自适应调整跟踪窗口大小,此外更新目标模板,最终准确跟踪目标。真实场景实验结果表明,本文算法在目标外观发生较大尺度变化、周边具有相似表观物体时能稳定跟踪目标,具有很强的稳健性,且满足实时性要求。
摘要:为了在大规模真实感地形渲染中利用GPU硬件加速的Tessellation技术,在对地形Tessellation原理分析的基础上,提出一种屏幕空间自适应的地形Tessellation绘制算法,实现了在GPU内部对地形模型的三角形自适应细分。该算法采用Tile和Patch的形式对地形数据进行分层组织,在CPU和GPU上分别以Tile和Patch为基础实现地形LOD(level of detail)的自适应简化;提出在Hull Shader上基于Patch边界的细分系数计算模型,确保了Patch细分时的无缝连接;给出了Domain Shader上置换贴图的处理过程,以实现细分顶点的高程纹理映射;并且采用了两级视锥体裁剪机制,减少了渲染数据的冗余量。实验结果表明,该算法具有较好的屏幕空间自适应性和渲染性能,能够在输入粗糙网格的基础上,渲染输出高分辨率几何细节特征的地形模型。