【摘 要】
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提出一种基于视觉感知增强的最大密度投影算法,无需调节复杂的传输函数,就可以有效增强体数据内部最大密度特征的深度感知和形状感知.在传统的最大密度投影算法的基础上,利用
【机 构】
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浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873122,60903133);国家高技术研究发展计划(863)(2012AA12A404)
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提出一种基于视觉感知增强的最大密度投影算法,无需调节复杂的传输函数,就可以有效增强体数据内部最大密度特征的深度感知和形状感知.在传统的最大密度投影算法的基础上,利用梯度模属性精确查找特征或相似特征的边界,以确定最佳法向特征;利用最佳法向特征的深度信息自适应地修改局部光照系数,进而对最大密度特征进行光照处理,以获得视觉感知增强的可视化结果;采用基于密度值和三维空间距离的双阈值区域增长策略,动态区分感兴趣区域和背景区域,交互地实现特征突出显示.实验结果表明,该算法在传统算法的基础上进一步增强了最大密度特征的视觉感知,并提供了丰富的形状信息和背景补偿信息,具有较强的实用性.
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