1、视频处理与计算视频:迈向全光时空重建

视频处理与计算视频:迈向全光时空重建

在当今科技飞速发展的时代,视频成像技术日新月异,CPU 速度和内存也有了大幅提升。这使得视频处理和计算视频领域变得愈发热门,就如同十五年前摄影领域的数字革命一样,如今数字方法正在彻底改变电视和电影的制作方式。专业数字电影摄像机、影院数字投影技术以及 3D 电影的出现,让影视制作流程全面迈向数字化,为动态场景的采集、视频素材的编辑以及视觉媒体的体验带来了无数新机遇。

研讨会概况

2010 年 10 月在德国达格斯图尔城堡举办的“视频处理与计算视频”研讨会汇聚了来自全球的 43 位研究人员。他们围绕现实动态场景的成像、处理、分析、建模和渲染等方面,探讨了该领域的最新技术、当下挑战以及未来研究方向。研讨会共安排了 11 场报告、讨论和专题会议,吸引了计算机视觉、计算机图形学和图像通信领域的新老研究人员,涵盖了学术界和工业界,共同应对计算视频领域的挑战。

在为期五天的会议中,参与者深入讨论了数字视频采集、处理、表示和显示所带来的影响和机遇。他们探讨了数字电视和电影制作中的当代挑战,指出了全数字化制作流程中的新机会,讨论了获取、表示和体验动态内容的新方法,列出了未来视频设备的需求清单,提出了与视觉内容交互的新方式,并探讨了计算视频在未来大众市场的应用可能性。

计算视频的可行研究领域

研讨会确定了计算视频的多个可行研究领域,具体如下:
- 运动捕捉 :包括面部、非刚性表面和整个表演的运动捕捉。
- 物体重建与建模 :非刚性物体的重建和建模。
- 场景信息采集 :场景光照

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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