复杂光照下高真实感可视媒体的高效编辑技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61170153
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    57.0万
  • 负责人：
    徐昆
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

可视媒体作为广泛应用的资源，它的编辑手段是一种基础的、广泛的、重要的需求。采用高精度、真实获取的高真实感可视媒体素材和全局光照等复杂光照条件是提高可视媒体场景逼真感的重要手段，如今越来越受到重视。在复杂光照下，如何高效、智能的编辑高真实感可视媒体具有重要学术价值和应用前景。本项目针对复杂光照下的高真实感可视媒体，研究高效的编辑技术，具体包括：鲁棒的光源恢复和全频光源表达，反射属性可编辑表达，基于相似因子的高效编辑传播方法和基于可编辑表达的动态全频光照快速积分方法。

结项摘要

可视媒体作为广泛应用的资源，它的编辑手段是一种基础的、广泛的、重要的需求。采用高精度、真实获取的高真实感可视媒体素材和全局光照等复杂光照条件是提高可视媒体场景逼真感的重要手段，如今越来越受到重视。如何高效、智能的对高真实感可视媒体进行构建、编辑和合成具有重要学术价值和应用前景。 本项目针对这一问题展开研究，具体内容包括：1) 全频光源表达和动态全频光照渲染方法：提出了各向异性球面高斯函数的全频光源表达，复杂光照下半透明物体的准确渲染方法和动态互反射光照效果渲染方法；2) 基于相似因子的可视媒体编辑传播方法：提出了支持反走样效果的编辑传播方法和一种改进的基于流型保持的编辑传播方法；3) 基于心理学度量的可视媒体编辑与合成：提出了Change Blindness图像合成方法和逆图像编辑方法；4) 数据驱动的三维可视媒体构建：提出了基于草图联合分析的场景构建方法和三维场景自动着色贴图方法。 相关成果已发表（或录用）SCI期刊论文10篇，其中包括8篇ACM/IEEE Transactions上的高水平论文，申请发明专利6项。

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Sketch2Scene: Sketch-based Co-retrieval and Co-placement of 3D Models
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    ACM Transactions on Graphics
  • 影响因子：
    6.2
  • 作者：
    Kang Chen;Hongbo Fu;Wei-Lun Sun;Shi-Min Hu
  • 通讯作者：
    Shi-Min Hu
Efficient manifold preserving edit propagation with adaptive neighborhood size
具有自适应邻域大小的高效流形保留编辑传播
  • DOI：
    10.1016/j.cag.2013.10.013
  • 发表时间：
    2014-02
  • 期刊：
    Computers & Graphics-UK
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li-Qian Ma;Kun Xu
  • 通讯作者：
    Kun Xu
Efficient antialiased edit propagation for images and videos
图像和视频的高效抗锯齿编辑传播
  • DOI：
    10.1016/j.cag.2012.08.001
  • 发表时间：
    2012-12
  • 期刊：
    Computers & Graphics-UK
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li-Qian Ma;Kun Xu
  • 通讯作者：
    Kun Xu
Magic Decorator: Automatic Material Suggestionfor Indoor Digital Scenes
Magic Decorator：室内数字场景的自动材质建议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    ACM Transactions on Graphics
  • 影响因子：
    6.2
  • 作者：
    Kun Xu;Yizhou Yu;Tian-Yi Wang;Shi-Min Hu
  • 通讯作者：
    Shi-Min Hu
Change Blindness Images
改变失明图像
  • DOI：
    10.1109/tvcg.2013.99
  • 发表时间：
    2013-11
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
  • 影响因子：
    5.2
  • 作者：
    Kun Xu;Tien-Tsin Wong;Bi-Ye Jiang;Shi-Min Hu
  • 通讯作者：
    Shi-Min Hu

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  • 发表时间：
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温带草地蒸散发及波文比观测及比较：涡动相关及波文比系统
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李炜;张赐成;杨温馨;徐昆
  • 通讯作者：
    徐昆

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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