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深圳先进院三篇论文被SIGGRAPH ASIA 2013接收
2013-08-02 | 供稿:数字所可视计算研究中心 任娜 | 【

继2013年3月先进院可视计算中心成功发表2篇SIGGRAPH论文后,近日从ACM SIGGRAPH 又传来喜讯:可视计算中心又有3篇学术论文被SIGGRAPH ASIA 2013接收。至此,成立于2008年10月的可视计算中心已在此国际顶级会议上发表了7篇SIGGRAPH论文和10篇SIGGRAPH ASIA论文,且全部收录于图形学JCR一区期刊ACM Transactions on Graphics (TOG)。

本次被收录的第一篇论文是中心黄惠研究员的Mind the Gap: Tele-Registration for Structure-Driven Image Completion。本文提出了一种全新概念的无接触配准方法,可以在没有先验假设的情况下将一组不重叠且初始相对位置未知的图像块拼接成为一张完整的图像。用户只需通过简单交互,为图像块提供一个初始的粗略位置,所提算法便可以自动利用显著曲线特征对多个图像块进行统一无接触配准,并进一步提出结构驱动式图像修复技术对图像块间的结构特征区域进行快速填充,最后利用标准图像工具即可完成最终修复(图1)。

第二篇论文是中心助理研究员汪云海博士的Projective Analysis for 3D Shape Segmentation。文章提出了一种基于投影分析的有监督的三维模型语义分割算法,算法的核心是提出了一种新颖的两类Hausdorff距离来对三维模型所投影的二值图像进行匹配。该距离考虑到了二维形状的内部洞结构,可以更好地感知拓扑变化并可以应用到分段线性变形的模型投影中,弥补尺度变换和视角差异。同时,此算法还解决了三维模型分析中数据源问题(图2)。

第三篇论文是中心博士生李扬彦的Growing Plants from 4D Point Cloud Data。文章首次提出对生长植物进行连续不断的三维扫描以获取生长植物的四维点云,这种四维数据完整记录了植物生长过程中精细的形态变化,可以为植物学研究提供前所未有精度和采样密度的测量数据,四维扫描有望成为植物学研究中全新的测量手段。该文章提出了一种新颖的计算框架以全自动地从生长植物四维点云中识别植物的出芽和分支等生长事件。文章成果可用于植物生长状态监控、对比试验组差异测量、植物四维标本库建立、植物生长动画合成和真实感植物动态模拟等。本文是利用三维扫描进行动态监测方向的开创性尝试,对计算机图形学和植物学的研究都具有重要意义(图3)。
由国际计算机协会ACM举办的SIGGRAPH国际图形学年会是世界上规模最大、影响最广、最权威的一个集科学、艺术、商业于一身的前沿图形技术展示与学术研讨会。历年大会都有丰富的成果展示,绝大部分计算机图形技术软硬件厂商及游戏与影视动漫创作者每年都会在SIGGRAPH年会上发布最新产品或艺术作品。因此,SIGGRAPH在推动图形技术,特别是3D技术的快速发展方面都有着相当的影响力,堪称图形学领域的奥斯卡。SIGGRAPH 2013国际大会7月底刚刚结束,黄惠研究员在大会上连续做了题为L1-Medial Skeleton of Point CloudEdge-aware Point Set Resampling两场学术报告,引起热烈反响(图4)。
 图1 基于无接触配准的结构驱动式图像修复
图2 基于投影分析的三维模型分割
图3 植物生长
  图4 黄惠研究员在SIGGRAPH 2013大会作报告