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基于互联网大数据的自然场景的四季合成
被引量:
3
1
作者
程乐超
廖子承
王章野
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期842-850,共9页
针对传统的纹理合成与颜色迁移对自然场景的四季合成问题存在的失效问题,提出了基于大规模数据驱动的方法.首先,从互联网上获取关于场景地点的图像并且通过全局匹配性与局部一致性约束进行粗略筛选;其次,利用动态规划算法简化场景图像...
针对传统的纹理合成与颜色迁移对自然场景的四季合成问题存在的失效问题,提出了基于大规模数据驱动的方法.首先,从互联网上获取关于场景地点的图像并且通过全局匹配性与局部一致性约束进行粗略筛选;其次,利用动态规划算法简化场景图像特征点匹配,并通过最小化约束函数确定场景参考帧以及相应场景帧;最后,将相应场景帧通过变换对齐到参考帧,并根据梯度域方法补全对齐场景从而形成场景四季序列.实验结果表明,该方法能够生成更加合理的关于场景的四季图像以及四季变化鲜明的延时摄影视频.
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关键词
四季转换
计算延时摄影
大数据驱动的图像合成
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职称材料
题名
基于互联网大数据的自然场景的四季合成
被引量:
3
1
作者
程乐超
廖子承
王章野
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
浙江大学计算机学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期842-850,共9页
基金
国家重点研发计划项目(20171002700)
国家“八六三”高技术研究发展计划(2015AA016404)
国家自然科学基金(61602406).
文摘
针对传统的纹理合成与颜色迁移对自然场景的四季合成问题存在的失效问题,提出了基于大规模数据驱动的方法.首先,从互联网上获取关于场景地点的图像并且通过全局匹配性与局部一致性约束进行粗略筛选;其次,利用动态规划算法简化场景图像特征点匹配,并通过最小化约束函数确定场景参考帧以及相应场景帧;最后,将相应场景帧通过变换对齐到参考帧,并根据梯度域方法补全对齐场景从而形成场景四季序列.实验结果表明,该方法能够生成更加合理的关于场景的四季图像以及四季变化鲜明的延时摄影视频.
关键词
四季转换
计算延时摄影
大数据驱动的图像合成
Keywords
season
transfer
computational
timelapse
data-driven
imagery
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互联网大数据的自然场景的四季合成
程乐超
廖子承
王章野
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
3
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