計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)最新期刊目錄

一種基于多松弛LBM模型的邊界條件改進(jìn)自由表面流體模擬方法————作者：曲清越;孫大琨;李帥;郝愛民;朱韶楠;高陽;

摘要：可視化流體仿真是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的重要研究方向. 其中基于格子玻爾茲曼方法(LBM)的自由表面流體以其準(zhǔn)確性和高效性受到了廣泛關(guān)注. 針對(duì)現(xiàn)有方法在穩(wěn)定性、流體細(xì)節(jié)捕捉、時(shí)間效率提升和邊界處理等方面存在的問題， 文中首先提出了基于自適應(yīng)粘性的多松弛模型的自由表面LBM流體模擬方法， 相比單松弛模型可捕捉更多的流體細(xì)節(jié); 其次， 針對(duì)現(xiàn)有自適應(yīng)時(shí)間步長方法過度縮小時(shí)間步長的問題進(jìn)行優(yōu)化， 提出了靈活高效...

DL-Diff: 基于暗轉(zhuǎn)亮擴(kuò)散模型的黑暗視頻增強(qiáng)方法————作者：王雨軒;邢楨;吳祖煊;姜育剛;

摘要：針對(duì)低光照視頻增強(qiáng)任務(wù)中細(xì)節(jié)恢復(fù)不足與時(shí)空一致性缺失的問題， 提出一種基于暗轉(zhuǎn)亮擴(kuò)散模型的低光照視頻增強(qiáng)方法DL-Diff. 首先， 所提方法基于預(yù)訓(xùn)練的潛在擴(kuò)散模型構(gòu)建基礎(chǔ)模型， 將低光照視頻增強(qiáng)任務(wù)轉(zhuǎn)換為有條件的視頻到視頻的生成任務(wù); 其次， 設(shè)計(jì)協(xié)同工作的恢復(fù)組件與時(shí)序組件， 其中恢復(fù)組件實(shí)現(xiàn)黑暗視頻到正常光照視頻的映射， 時(shí)序組件則確保連續(xù)幀之間的時(shí)序一致性; 此外， 所提方法設(shè)計(jì)了一個(gè)多...

基于去噪擴(kuò)散概率模型的隨機(jī)人體動(dòng)作預(yù)測(cè)————作者：趙明富;趙月雯;宋濤;楊貽晨;岳岱衡;羅曼;

摘要：人體動(dòng)作預(yù)測(cè)指根據(jù)給定的歷史動(dòng)作序列預(yù)測(cè)未來的動(dòng)作序列， 可以為智能監(jiān)控、人機(jī)交互等應(yīng)用提供預(yù)判依據(jù)， 然而動(dòng)作的隨機(jī)性和不確定性導(dǎo)致動(dòng)作預(yù)測(cè)十分困難. 針對(duì)目前大多數(shù)動(dòng)作預(yù)測(cè)方法存在多樣性不足， 或者預(yù)測(cè)結(jié)果偏離動(dòng)作合理區(qū)間的問題， 提出一種基于去噪擴(kuò)散概率模型的隨機(jī)人體動(dòng)作預(yù)測(cè)方法. 首先構(gòu)建時(shí)空Transformer去噪擴(kuò)散預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)， 其中， 空間Transformer模塊用于編碼關(guān)節(jié)嵌入，...

基于結(jié)構(gòu)化4DGS模型的單目動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建————作者：吳佳昂;劉渭濱;邢薇薇;

摘要：針對(duì)單目動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建中隱式神經(jīng)輻射場(chǎng)方法計(jì)算復(fù)雜、渲染效率低， 以及顯式3D高斯濺射重建方法在動(dòng)態(tài)模糊與結(jié)構(gòu)一致性方面的不足， 提出一種基于結(jié)構(gòu)化4D高斯濺射的單目動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建方法. 所提方法首先使用初始化點(diǎn)云生成錨點(diǎn)， 指導(dǎo)局部3D高斯分布建模， 根據(jù)多層級(jí)的錨點(diǎn)特征、視錐內(nèi)的觀察方向與觀察距離， 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)局部神經(jīng)高斯函數(shù)屬性; 使用錨點(diǎn)增長和修剪細(xì)化策略， 實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景渲染; 最...

基于掃掠體分解的六面體為主網(wǎng)格生成方法————作者：張澤宇;王瑞;沈淳;戰(zhàn)洪飛;余軍合;

摘要：在三維有限元分析中， 六面體網(wǎng)格因其分析精度高、收斂速度快等優(yōu)勢(shì)， 被認(rèn)為是理想的有限元體網(wǎng)格. 針對(duì)目前復(fù)雜三維模型六面體網(wǎng)格自動(dòng)生成困難的問題， 提出一種基于掃掠體分解的六面體為主網(wǎng)格生成方法. 首先生成模型的高質(zhì)量標(biāo)架場(chǎng)， 支持掃掠體識(shí)別與掃掠網(wǎng)格生成; 然后基于標(biāo)架場(chǎng)的奇異線與流線迭代識(shí)別潛在掃掠子塊， 構(gòu)建符合掃掠方向的切割面; 最后基于標(biāo)架場(chǎng)生成掃掠子塊的高質(zhì)量掃掠網(wǎng)格， 采用合并法對(duì)...

面向教育領(lǐng)域的學(xué)習(xí)情感識(shí)別研究綜述————作者：喬熙茜;譚玉枚;宋樹祥;夏海英;

摘要：學(xué)習(xí)情感對(duì)學(xué)習(xí)效果具有重要影響， 積極的學(xué)習(xí)情感能加速學(xué)習(xí)進(jìn)程. 當(dāng)前， 學(xué)習(xí)情感識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的研究成果， 對(duì)這些成果進(jìn)行系統(tǒng)性的總結(jié)與剖析， 對(duì)于推動(dòng)該領(lǐng)域研究的深入發(fā)展尤為重要. 首先針對(duì)學(xué)習(xí)情感的定義， 從情感分類、產(chǎn)生方式、測(cè)量方法和標(biāo)注方法4個(gè)方面進(jìn)行全面匯總; 然后分析和總結(jié)該領(lǐng)域內(nèi)常用的學(xué)習(xí)情感數(shù)據(jù)庫和其對(duì)應(yīng)的評(píng)估指標(biāo); 再深入分析單模態(tài)和多模態(tài)情感識(shí)別方法及優(yōu)缺點(diǎn); ...

基于水雷折紙擬合自由曲面的優(yōu)化建模————作者：張奧;趙巖;

摘要：水雷折紙單元的形狀多樣性和靈活性使其能夠適應(yīng)不同曲面， 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型構(gòu)建. 針對(duì)優(yōu)化后水雷折紙的頂點(diǎn)容易偏離目標(biāo)表面導(dǎo)致模型近似不夠精確， 以及水雷折紙折痕圖中水雷單元面積差異較大， 增加了折痕圖不規(guī)則性的問題， 提出基于水雷折紙技術(shù)的自由曲面建模方法. 在滿足可展和可平坦折疊約束的前提下， 采用基于多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)值逼近方法， 使得水雷網(wǎng)格更精確地貼合在目標(biāo)表面; 利用等面積的水雷單元構(gòu)建三維模型...

基于特征變換的自監(jiān)督單目熱圖像深度估計(jì)————作者：曹明偉;李宏宇;孫登第;趙海峰;

摘要：基于編碼-解碼結(jié)構(gòu)的自監(jiān)督熱圖像深度估計(jì)在弱光場(chǎng)景中展現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確性和可靠性. 然而， 受到熱圖像自身的物理特性(如較低的信噪比和有限的對(duì)比度)的影響， 基于編碼-解碼結(jié)構(gòu)的熱圖像深度估計(jì)方法在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中既難以生成有效的監(jiān)督信號(hào)， 又難以準(zhǔn)確地識(shí)別遠(yuǎn)距離信息， 從而影響深度圖的精度. 針對(duì)上述問題， 提出一種基于特征變換的自監(jiān)督單目熱圖像深度估計(jì)方法. 首先對(duì)編碼器提取的原始熱圖像特征進(jìn)行...

基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模室外場(chǎng)景Scan2BIM研究綜述————作者：莫洋;王晶;蔣海峰;張業(yè)星;曲柄宇;王雷;馮卓航;

摘要：當(dāng)前， 大規(guī)模室外基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化需求持續(xù)擴(kuò)大， 基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)掃描到建筑信息模型(scanning to building information modeling， Scan2BIM)通過卓越的特征學(xué)習(xí)能力和自動(dòng)化流程顯著提升了建模精度和構(gòu)建速度， 在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的室外場(chǎng)景重建中發(fā)揮了關(guān)鍵作用. 文中介紹了Scan2BIM的4大核心模塊及其相關(guān)研究進(jìn)展. 其中， 針對(duì)3D點(diǎn)云獲取模塊， 從采集...

一種融合多尺度與局部特征增強(qiáng)的實(shí)時(shí)圖像去霧算法————作者：王永振;曾俊偉;孫杰;劉恒;

摘要：圖像去霧是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)經(jīng)典且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)， 常應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、戶外監(jiān)控等易受外界環(huán)境干擾的場(chǎng)景， 作為一種預(yù)處理手段保證下游視覺系統(tǒng)功效的正常發(fā)揮. 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)霧天圖像的實(shí)時(shí)處理， 提出一種融合多尺度與局部特征增強(qiáng)的圖像去霧算法. 首先設(shè)計(jì)了一個(gè)輕量化特征提取模塊， 在提取圖像局部特征的同時(shí)減少網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量， 提升模型運(yùn)行效率; 此外考慮到不同尺度特征包含的語義信息可以幫助模型獲取更具辨別...

時(shí)空復(fù)用的路徑空間濾波快速繪制算法————作者：牟紀(jì)千;宋瀅;

摘要：在以間接光照占據(jù)主導(dǎo)地位的場(chǎng)景中， 路徑空間濾波方法可以用低樣本采樣獲取較高質(zhì)量的圖像， 導(dǎo)致過多的關(guān)注空間相關(guān)性而忽略了時(shí)間相關(guān)性， 并且局部的路徑重用在繪制鏡面材質(zhì)時(shí)會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的像素間相關(guān)性. 鑒于此， 依托路徑圖方法， 利用時(shí)域以及空域中的樣本以迭代的方式來改進(jìn)場(chǎng)景中的輻射度估計(jì)， 提出一種時(shí)空復(fù)用的路徑空間濾波快速繪制算法. 首先記錄標(biāo)準(zhǔn)前向路徑追蹤中的信息， 提出基于抖動(dòng)聚類的方式構(gòu)建路...

骨架引導(dǎo)的三維網(wǎng)格模型顯著性檢測(cè)————作者：趙沖;王文成;侯飛;

摘要：針對(duì)三維網(wǎng)格模型顯著性檢測(cè)效率與精度提升問題， 提出一種骨架引導(dǎo)的高效檢測(cè)方法. 基于骨架端點(diǎn)、彎曲點(diǎn)和關(guān)節(jié)點(diǎn)與顯著性區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系， 用以識(shí)別候選區(qū)域并剔除非顯著區(qū)域的檢測(cè)以降低計(jì)算量; 結(jié)合骨架對(duì)于模型的全局性表達(dá)特性以進(jìn)行不同尺度下的顯著性檢測(cè); 最后與模型簡化相結(jié)合以支持大規(guī)模模型的有效處理. 在Schelling和斯坦福數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明， 與mesh saliency、頻譜檢測(cè)、MRS...

一種基于自校準(zhǔn)知識(shí)蒸餾的低照度圖像增強(qiáng)方法————作者：江澤濤;李堃;黃欽陽;廖培期;李申慶;

摘要：低照度圖像增強(qiáng)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要研究內(nèi)容之一. 為了顯著減少模型的參數(shù)量并有效地抑制噪聲和增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)， 提出一種基于自校準(zhǔn)知識(shí)蒸餾的低照度圖像增強(qiáng)方法——SCKD. 首先將異構(gòu)的知識(shí)蒸餾與Retinex理論相結(jié)合， 提出Retinex-KD框架， 通過規(guī)范化教師網(wǎng)絡(luò)蒸餾條件與學(xué)生模型增強(qiáng)步驟， 引導(dǎo)教師模型將亮度、色彩和紋理等細(xì)節(jié)信息傳遞給學(xué)生模型， 提升增強(qiáng)細(xì)節(jié); 然后提出低照度增強(qiáng)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)...

目標(biāo)尺度自適應(yīng)Transformer的圖像彩色化方法————作者：黃文韜;桂彥;潘祖望;

摘要：針對(duì)主流的基于Transformer的彩色化方法僅關(guān)注圖像的全局上下文建模， 對(duì)圖像場(chǎng)景中目標(biāo)尺度信息的有效性研究較少的問題， 通過構(gòu)建一個(gè)端到端學(xué)習(xí)的編碼-解碼網(wǎng)絡(luò)， 提出一種目標(biāo)尺度自適應(yīng)Transformer的灰度圖像彩色化方法. 在編碼器部分采用目標(biāo)尺度自適應(yīng)Transformer塊， 利用縮放因子自適應(yīng)地選取模塊， 捕獲目標(biāo)尺度信息和計(jì)算注意力層的縮放因子， 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)尺度自適應(yīng)的注意力計(jì)...

選擇性狀態(tài)空間雙序列特征強(qiáng)化編解碼三維點(diǎn)云形狀補(bǔ)全方法————作者：張榮國;畢鍵昌;胡靜;張睿;劉小君;

摘要：針對(duì)由于輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)的不完整、無規(guī)則和離散化， 現(xiàn)有的補(bǔ)全方法難以從殘缺點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取足夠全局信息以生成準(zhǔn)確的完整形狀的問題， 提出基于選擇性狀態(tài)空間的雙序列特征強(qiáng)化編解碼方法， 用于三維殘缺點(diǎn)云形狀的修復(fù)和補(bǔ)全. 首先利用Hilbert填充曲線獲得殘缺點(diǎn)云對(duì)象的2組不同序列并提取其雙序列特征， 融合后， 經(jīng)多層次選擇性狀態(tài)空間的壓縮和隱藏狀態(tài)整合得到殘缺點(diǎn)云雙序列特征的強(qiáng)化編碼; 然后對(duì)點(diǎn)云編碼...

基于七折水雷及格型紋樣的對(duì)稱曲面逆向建模————作者：沈志剛;趙巖;

摘要：紋樣設(shè)計(jì)常用于三維折紙結(jié)構(gòu)建模. 為了拓展紋樣類型并提升折紙結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性， 提出一種基于七折水雷及格型紋樣的對(duì)稱曲面逆向建模方法， 實(shí)現(xiàn)了三維模型與二維折痕圖之間可逆展開. 首先將六折水雷紋樣中心點(diǎn)拉伸為邊形成七折水雷紋樣; 然后基于七折水雷紋樣擬合廣義圓柱和軸對(duì)稱曲面， 并對(duì)模型施加可展開、平面及邊長優(yōu)化; 接著將滿足幾何約束的七折水雷紋樣模型中心邊擴(kuò)展為面， 生成格型紋樣模型; 將構(gòu)建的三維模型...

基于鄰接矩陣更新的誤匹配移除方法————作者：劉薇;陶武勇;陳西江;龔循強(qiáng);花向紅;徐少平;

摘要：針對(duì)誤匹配移除方法不能有效處理約束條件歧義問題， 提出一種基于鄰接矩陣更新的誤匹配移除方法. 首先利用點(diǎn)對(duì)特征(point pair feature， PPF)約束確定匹配之間的兼容性， 構(gòu)建無向圖; 然后計(jì)算鄰接矩陣和匹配的投票得分， 對(duì)匹配進(jìn)行排序， 取前K個(gè)匹配對(duì)鄰接矩陣進(jìn)行更新， 并采用退火技術(shù)逐漸減少K值; 最終保留高投票得分的匹配. 在UWA3M， 擴(kuò)增的ICL-NUIM和WHU-TL...

KM2D: 舞蹈動(dòng)作基元符號(hào)和音樂語義驅(qū)動(dòng)的舞蹈動(dòng)畫生成方法————作者：石敏;孫碧蓮;朱登明;禚心如;

摘要：舞蹈創(chuàng)作的流暢性與表現(xiàn)力， 往往受到音樂節(jié)奏和舞蹈動(dòng)作基元的影響. 然而已有方法往往只針對(duì)單一影響因素生成舞蹈動(dòng)作， 難以實(shí)現(xiàn)多模信息驅(qū)動(dòng)的舞作生成. 為了解決上述問題， 提出了一種基于舞蹈動(dòng)作基元與音樂語義驅(qū)動(dòng)的舞蹈生成方法. 首先， 構(gòu)造了一個(gè)舞蹈數(shù)據(jù)集. 與僅包含音樂和舞蹈類型標(biāo)注的主流數(shù)據(jù)集不同， 該數(shù)據(jù)集在已有標(biāo)注的基礎(chǔ)上， 增加了更為精細(xì)的舞蹈動(dòng)作基元標(biāo)注， 為風(fēng)格、音樂和動(dòng)作基元共同...

基于時(shí)空語義融合模型的城市功能區(qū)劃分與功能混合性識(shí)別可視分析————作者：劉麗艷;薛策;張哲;劉芳麗;陳為;張宏鑫;

摘要：隨著城市的快速擴(kuò)張和居民的高速流動(dòng)， 不同區(qū)域的功能配置隨時(shí)間發(fā)生變化， 城市用地的功能性呈現(xiàn)出混合的特性， 因此， 探索城市功能區(qū)劃分與功能混合性識(shí)別對(duì)城市的合理規(guī)劃具有重要意義. 針對(duì)傳統(tǒng)的功能區(qū)劃分方法通常僅利用單一的數(shù)據(jù)源， 難以全面準(zhǔn)確地反映城市內(nèi)部的復(fù)雜關(guān)系， 而現(xiàn)有的基于軌跡數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)(point of interest， POI)數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)劃分方法忽略了不同POI數(shù)據(jù)的規(guī)模...

三維高斯濺射數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的改進(jìn)————作者：淮卓樺;裴樹軍;

摘要：三維高斯濺射(3D Gaussian splatting， 3DGS)是新視圖合成領(lǐng)域中的新技術(shù). 針對(duì)3DGS技術(shù)合成的場(chǎng)景存儲(chǔ)空間大的問題， 提出一種高效的壓縮方法. 首先考慮隨著迭代次數(shù)的增加逐步增強(qiáng)梯度的權(quán)重， 通過修改原本的自適應(yīng)密度控制策略， 更精準(zhǔn)地控制密度; 然后利用敏感性感知向量聚類對(duì)高斯點(diǎn)的多個(gè)屬性進(jìn)行壓縮， 如顏色特征、協(xié)方差矩陣和不透明度參數(shù); 最后對(duì)極其緊湊且顏色、形狀和...

　　計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)來自網(wǎng)友的投稿評(píng)論：

提交