骨架引导的网格模型圆柱参数化及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61073098
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

网格模型参数化是计算机图形学领域研究的一个基础、核心问题,本项目将围绕人体和动物等复杂几何模型的骨架引导的圆柱参数化方法及其典型应用展开研究。人体和动物等拟人体是现实世界和虚拟环境中最主要的行为主体,是计算机图形学的重要研究对象,对该类几何模型的网格参数化具有重要意义。本项目主要探索三方面问题:首先,很多几何模型与圆柱有相似的几何形状,研究网格模型的圆柱参数化理论及实现方法;其次,骨架信息是几何处理任务及网格动画的关键指引,本项目将研究面向人体和动物等复杂几何模型骨架引导的圆柱参数化方法,这是本项目的一大特色;最后,基于参数化结果,探索骨架引导的圆柱参数化在复杂几何模型的无缝纹理贴图、骨架数据驱动的网格大尺度形变和动画以及网格模型的频域处理等方面的典型应用。.本项目的研究将对计算机图形学和计算机动画的研究具有一定意义,所取得的研究成果在虚拟现实、数字动画和动漫中有广泛应用。

结项摘要

课题组通过国家自然科学基金面上项目:骨架引导的网格模型圆柱参数化及其应用研究(项目编号:61073098)自2011年1月-2013年12月共三年研究期的研究资助,重点围绕骨架引导的网格模型圆柱参数化的关键、核心问题及其相关领域展开研究,在网格模型的圆柱面参数化及骨架引导的人体和拟人体网格模型的圆柱面参数化取得进展,我们定义了一种超圆柱面的参数域表示, 并提出一种渐进的超柱面参数化算法, 对于形态接近于圆柱或具有单支简单骨架的网格模型能够提供较小的几何形变; 基于此, 提出一种骨架引导的网格模型圆柱面参数化方法, 能够对具有复杂骨架结构的网格模型实现全局参数化, 它通过分块参数化由骨架信息得到的网格模型主体和分支, 进而将分支圆柱面参数网格配准、优化并拼接至主体参数网格得到无缝的全局参数网格; 对于人体和动物等具有明显骨架结构的网格模型, 骨架引导的圆柱面参数化具有较小的几何形变;我们还提出了基于圆柱面参数化的网格纹理贴图方法。此外,课题组在内容敏感、基于圆拼贴的图像显著内容的摘要和卡拉奇拼贴显示,基于样本的交互式图像协同分割和图像集分割、图像的协同抠图,图像质量评价及图像的构图及视角优化,以及视频镜头检测、视频中的目标物体跟踪等方面取得了一系列研究进展,做出了创新性研究成果,其中部分成果达到国内和国际先进水平。..报告研究成果的论文发表于计算机图形学与多媒体领域顶级国际期刊<IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics>,计算机视觉领域一流期刊<Computer Vision and Image Understanding>,图形学领域著名期刊<Computer Graphics Forum>、<Computers & Graphics>(2篇)、<Signal Processing: Image Communication>,图形学和多媒体领域著名国际会议Pacific Graphics、IEEE ICME、CAD/Graphics, 国内核心学报<软件学报>、<计算机辅助设计与图形学学报>,其中关于图像协同抠图的论文获得CAD/Graphics 2013国际会议最佳论文提名奖。项目资助发表的文章中有6篇被SCI检索,有10余篇被EI检索。课题组负责人郭延文申请国家发明专利6项和软件著作权1项。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Fuzzy quantization based bit transform for low bit-resolution motion estimation
用于低位分辨率运动估计的基于模糊量化的位变换
  • DOI:
    10.1016/j.image.2013.09.007
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    Signal Processing-Image Communication
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Song Chuan-Ming;Guo Yanwen;Wang Xiang-Hai;Liu Dan
  • 通讯作者:
    Liu Dan
Improving Photo Composition Elegantly: Considering Image Similarity During Composition Optimization
优雅地改善照片构图:构图优化时考虑图像相似性
  • DOI:
    10.1111/j.1467-8659.2012.03212.x
  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
    Computer Graphics Forum
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Yanwen Guo;Mingming Liu;Tingting Gu;Wenping Wang
  • 通讯作者:
    Wenping Wang
Efficient view manipulation for cuboid-structured images
长方体结构图像的高效视图操作
  • DOI:
    10.1016/j.cag.2013.10.038
  • 发表时间:
    2014-02
  • 期刊:
    Computers & Graphics-UK
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Guo Yanwen;Zhang Guiping;Lan Zili;Wang Wenping
  • 通讯作者:
    Wang Wenping
样本驱动的半自动图像集前背景分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪粼波;郭延文;夏天辰;金国平
  • 通讯作者:
    金国平
Content-Aware Photo Collage Using Circle Packing
使用圆形包装的内容感知照片拼贴
  • DOI:
    10.1109/tvcg.2013.106
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Yu Zongqiao;Lu Lin;Guo Yanwen;Fan Rongfei;Liu Mingming;Wang Wenping
  • 通讯作者:
    Wang Wenping

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其他文献

高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    彭群生
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    张宇南
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    --
  • 作者:
    方贤勇;阚未然;周健;李黎;郭延文
  • 通讯作者:
    郭延文

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

郭延文的其他基金

面向3D对象分析与生成的深度学习理论与方法
  • 批准号:
    62032011
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
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室内场景图像的分析理解和三维重建及模拟技术研究
  • 批准号:
    61772257
  • 批准年份:
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内容敏感的图像集图像联合分割和联合抠图技术研究
  • 批准号:
    61373059
  • 批准年份:
    2013
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  • 项目类别:
    面上项目
图像和视频纹理替换的关键技术研究
  • 批准号:
    60703084
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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