饼干和隐私

大学在本网站使用cookies,以提供最佳体验,包括在本网站、其他网站和社交媒体上提供个性化内容。如果您同意继续使用本网站,或者您可以访问我们的饼干的政策了解更多信息并管理您的设置。

图像处理与混合现实

伯明翰城市大学的图像处理和混合现实小组由计算和数字技术学院的研究人员和学术成员组成。亚博电竞im娱乐

该小组研究分析和处理静态图像和视频数据的一系列新的和令人兴奋的应用,并与广泛的应用领域直接相关。这些系统包括医学图像分析系统、视频和图像分发系统、低级图像评估、图像特征分类、实时视频处理、混合、增强和虚拟现实、直播电视演播室和实时视频处理系统。

当前项目

红色预警项目(地平线2020)

“红色警报”将欧洲最好的研究和创新结合在一起,与来自8个国家的16个组织组成的联盟共同打击恐怖主义,其中包括6个欧洲执法机构,并得到欧洲刑警组织反恐部门的支持。该项目于2017年6月开工,为期3年。

“红色警报”利用人工智能的力量来检测恐怖分子的内容,这是基于自然语言处理、语义媒体分析、社交网络分析和复杂事件处理等技术的独特组合

计算机断层扫描(CT)图像的三维表面分割

这项工作与伯明翰城市大学的健康和社会护理学院联系在一起,重点是通过统计模型分析和分类改进CT图像中的软组织分割。亚博电竞im娱乐

与CT数据精确分割相关的问题正在被分析,引导分割的新方法正在被开发。这将旨在提高医学分割软件和程序规划系统的准确性。

边缘和表面检测方法的客观性能评价

这项工作着眼于客观评估低级边缘检测算法性能的新方法。已经制定了全面的定量措施,评估目标图像之间的相似性以及边缘和表面检测结果的准确性。这些方法可以应用于任何边缘和曲面检测算法,并对其精度进行清晰客观的分析。

利用统计特征进行二维和三维边缘检测

本研究旨在通过使用统计特征对图像边缘分割进行改进。2D和3D边缘检测的新方法正在开发中,这些技术的结果表明,在许多传统技术失败的情况下,纹理和噪声图像数据得到了改善。

复合和混合现实中的真实感的感知,建模和改进

本研究旨在探讨在混合现实/合成场景中人类对真实感的感知,并使用心理测量学和机器学习方法将其转化为感知度量。

在电影制作中开始预观影

这项研究正在寻找一种新方法,为电影行业提供实时的演员预观和反馈。这种预视觉化的概念可以应用于实时尝试与虚拟角色互动的角色。这项工作的目的是让电影摄制组看到任何互动的即时结果,并根据他们的愿望调整他们的制作。目前正在评估各种方法,以提高实时信息呈现水平和交互的准确性。

混合现实中的实时交互

这项研究正在探索在一台实时虚拟电视机内提供演员和虚拟对象之间交互的方法。正在研究虚拟电视演播室中计算深度的自动化方法,并开发了新的实时遮挡系统。

该小组有一个评估互动的试验台,并开发了一个衡量互动准确性水平的框架。

学术人员

湛阿瑟沃教授-副校长(研究)
Cham是数字技术教授和DMT实验室主任。他的研究兴趣包括三维建模、图像处理、视频处理、数字信号处理网络技术和仿真。目前,Cham正在指导八个博士/硕士项目,涵盖数字音频处理、数字图像处理和虚拟环境等一系列主题。电邮:湛。athwal@bcu.ac.uk电话:+44(0)121 331 5458


伊恩威廉姆斯博士
Ian是DMT实验室图像和视频技术的副教授和学科带头人。主要研究方向为低层图像处理、特征提取和图像滤波。Ian目前在图像、视频和信号处理领域指导博士生。电子邮件:ian.a.williams@bcu.ac.uk电话:+44 (0)121 331 7416


马修兰德尔
Matt是DMT学院图像和视频技术的高级讲师和项目负责人。他目前的研究兴趣集中在为电影制作中的预可视化或虚拟元素提供新方法。电邮:mathew.randall@bcu.ac.uk电话:+44(0)121 331 7443


研究生

萨姆·史密斯

Sam目前正在攻读博士学位,正在进行图像处理研究,该研究旨在对软组织中的纹理进行分类,并将基于2D和3D统计的边界检测算法应用于生物医学计算机断层扫描和磁共振图像,以分割软组织中的肿瘤。电邮:samuel.smith@bcu.ac.uk电话:+44 (0)121 331 7416

Muadh Al Kalbani

Muadh目前正在攻读图像和视频处理博士学位。他的研究领域包括开发实时混合现实系统的新解决方案,他目前正在寻找利用深度和视频功能改善人类与虚拟场景之间的交互可能性。

电子邮件:Muadh.AlKalbani@mail.bcu.ac.uk电话:+44 (0)121 331 7416

博士学位的机会

我们在图像和视频技术方面有许多新兴的研究领域,这些领域可用于研究生学习,并获得哲学硕士和博士学位。与以上列出的项目相结合,下列机会总是可得的。有关这些主题的更多信息,请联系湛阿瑟沃教授伊恩威廉姆斯博士.

  • 医学图像处理
    • 软组织图像分割、滤波、分析和分类。
    • MRI和CT图像的引导分割。
    • 虚拟模型复制的实时CT处理。
  • 混合现实
    • 演员与虚拟视频元素的互动。
    • 现场条件的实时分析。
    • 广播视频中的自动对象合成。
  • 指导三维重建。
    • 基于CT图像的动态三维模型创建。
    • 改进了3D模型创建的分割。

资源

可根据要求提供一系列资源、代码文件和应用程序。如需访问这些文件或程序,请联系Ian Williams博士。

  • 微软全息透镜
  • Oculus Rift DK2 × 2
  • 微软的Kinect V2×2
  • 谷歌玻璃
  • 眼动跟踪

三维表面检测模型:一种在切片CT和MRI数据中提供改进的三维表面检测模型。

统计边缘检测技术:系列算法是论文《基于多尺度和统计的纹理图像边缘检测》的产物。他们对二维图像数据进行多次双样本测试,以定位边缘信息。

基于人工神经网络的多尺度边缘检测器这些文件中提出的算法使用人工神经网络(ANN)扩展了二维边缘检测器。使用各种统计测试,神经网络应用程序允许对图像中不同尺度的边缘进行训练和分类。这些算法可以围绕特定的应用程序进行训练,从而针对给定的数据类型进行裁剪。

边缘和表面性能度量:一系列2D和3D性能指标,用于评估边缘和表面检测方法的质量。

有关这些资源的更多信息,请联系伊恩威廉姆斯博士.

近期出版物

胡夫,威廉姆斯,I.,阿斯瓦尔,C.混合现实互动中演员运动的测量。IEEE混合和增强现实国际研讨会。德国慕尼黑》2014。

王志强,王志强,王志强,等。混合现实场景中知觉容忍度的测量。IEEE混合和增强现实国际研讨会。德国慕尼黑》2014。

威廉姆斯一世,鲍林N,斯沃博达D,纹理图像边缘检测的统计测试性能评估、计算机视觉和图像理解。

Barbosa,I.B.,Theoharis,T.,Schellewald,C.,Athwal,C.,'使用指甲的瞬态生物特征识别,IEEE第六届生物特征识别国际会议:理论、应用和系统(BTAS),2013年,弗吉尼亚州阿灵顿。

Hough G, Athwal C和Williams I.虚拟工作室的高级遮挡处理。计算机科学课堂讲稿,施普林格2012。

Hough G、Athwal C和Williams I.'ScaMP:一种头部引导投影系统'ACM设计交互系统英国纽卡斯尔。2012

基于视频数据的实时虚拟环境开发。视频数据分析研讨会,伦敦,2011年

Williams I, Shirvani B和Mourier JM。基于数字图像处理的冷轧型钢测量。关键工程材料学报,第473卷。翻译技术出版物,2011

I.Williams,D.Svoboda和N.Bowring,“灰度边缘检测的新性能指标”-2010年计算机视觉理论与应用国际会议

J.D.Foss,B.Malheiro,“媒体组件经纪”;第四届欧洲现代信息和通信技术应用会议记录-ECUMICT 20102010年3月,比利时根特

Elson, B., Athwal C., Reynolds P.,“创建牙科强化培训的世界”,E-Learn 2009,企业、政府和医疗保健电子学习世界会议,AACE温哥华,2009

胡晓燕,王志强,王志强,2015。混合现实中双手交互的保真度和可信性,IEEE可视化与计算机图形学学报,2015

史密斯,撒母耳;威廉姆斯,伊恩。表面检测的统计方法。在欧洲图形学研讨会上的可视化计算的生物和医学,2015。

S. Smith和I. Williams,“改进的3D表面检测的统计方法”IEEE信号处理信第22卷第2期8,第1045-1049页,2015年8月。