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数字视觉娱乐实验室
 

一、实验室简介
本实验室的研究方向是数字娱乐,特别体现在两个方面:计算漫画和基于感知的数字视觉娱乐。研究计算漫画的主要目的是促进漫画在数字领域的产品化。随着移动数码设备的流行,将漫画作品移植到数字平台成为一种趋势。本实验室的目标是为艺术家提供辅助,使得他们从繁重而机械性的产品化过程中解脱出来,节省时间和精力投入到更有价值的漫画内容创作中去。通过研究,本实验室拟开发出一系列智能系统来促进数字漫画的产业化。

通过对人类视觉系统特点的研究,我们可以设计出更有效的图片生成算法。如果能确定我们视觉的限制范围,就可以智能地忽略一些不易被肉眼察觉的元素以减轻计算量,这一点在计算繁重的游戏中尤其重要。我们相信我们的发现和研究将带动相关的研究课题,也将对游戏产业带来重要的商业价值。

在黄田津教授的带领下,本实验室拥有强大的研究团队,连续在卓有声望的计算机图形学会议(ACM SIGGRAPH)上发表论文。黄教授作为计算漫画领域的先驱,首创该领域诸多算法和技术。这两个研究方向都尝试对人类感知的内容进行语义分析。因此我们的成果将有益于对语义分析和从感知学理解图像的研究。


二、科研团队
(一)团队带头人:黄田津教授


香港中文大学计算机科学和工程系教授。于2005年获得了IEEE Transactions on Multimedia 最佳论文奖,于2004年获得青年学者研究成就奖,并获选国家千人计划和天津市千人计划。黄田津教授是北京电影学院微软数字化卡通与动画实验室学术委员会委员,华南理工大学及天津大学计算机科学与工程学院的客座教授和上海交通大学生物医学工程系的研究客座讲座。 黄田津教授主要的研究方向包括计算机图形学、基于感知的图像合成,数字动漫、预计算光照、基于图像的渲染、图形处理技术、医学可视化、多媒体压缩和计算机视觉等。

(二)其他成员
秦璟
博士,副研究员。2009 年获得香港中文大学计算机科学与工程系博士学位,2009 年-2010 年于新加坡国立大学从事博士后研究。主要研究方向为虚拟现实技术,医学图像处理与分析,多感知人机交互技术等。

刘雪婷
香港中文大学深圳研究院,博士,主要研究方向为计算漫画与非真实渲染。
更多信息请见:http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~xtliu/
 
朱海超
香港中文大学博士研究生,主要研究方向是图像处理和虚拟现实技术
 
沈务耀
香港中文大学博士研究生,主要研究方向为计算图像与双目视觉感知。
 
关健聪
香港中文大学博士研究生,主要研究方向为图像处理与计算视觉感知
 
李谦
香港中文大学深圳研究院软件工程师,主要研究方向为计算机3D动漫。
 
三、研究方向
1.  将人类视觉感知的发现应用于自动化的图像分析与合成
根据视觉感知的研究发现,人类的视觉系统可以轻易检测到图像中的语义信息。而目前的图形学算法往往只运用图像中的低层次特征,这些特征并不能反映人们视觉的感受,不能满足高度抽象化的新兴应用的需求。因此,我们计划将视觉感知中的发现引入到图像的分析与抽象化中,使结果更加符合人们的视觉感官需求。

2.  计算动漫
传统动漫制作基本上靠艺术家人工完成,过程耗时耗力。而之前主流的计算机技术仅仅帮助动漫进行填色和储存等简单工序。我们提出的计算动漫概念,使用计算机技术,为动漫制作中的各个环节提供全自动或者半自动的解决方案,比如自动动漫上色,自动运动规划,自动场景生成以及高清动漫去噪等等,以辅助艺术家创作更多更好的艺术作品。

3.  双目立体视觉
人们的双眼犹如两个独立的视觉感受器,人类视觉容许左眼和右眼看到的影像有所差异。我们发现大脑会自然地非线性融合左右图像。我们在计算机图形学领域内首次提出利用双目立体视觉的特点,通过双目提供的额外的视觉通道进行图像优化处理,提升视觉感受。

四、研究成果
黄田津教授作为第一负责人主持包括香港研究资助局、信兴高等工程研究院等科研项目18项,作为合作者参与研究项目16项,总共获得资助近2600万港元,用于开展计算动漫,计算视觉感知,图像语义分析,基于图像的重光照技术和医学可视化等方面的研究。已发表学术论文近200篇,其中国际期刊论文92篇(包括ACM Transactions 和 IEEE Transactions共48篇),专著章节21篇,国际会议论文近100篇。这些论文在相关领域颇具影响力,SCI引用次数达340余次,谷歌引用统计达2900余次。特别是近7年来,黄教授及其团队在国际计算机图形学最高级别的会议ACM SIGGRAPH上发表论文16篇,成为国际计算机图形学界最具活力及竞争力的研究团队之一。正在申请和已经获得的美国专利6项,国内专利3项。
           
附图 1: 我们的漫画上色技术允许用户方便地对具有丰富纹理的区域通过简单涂画进行上色。

   
附图 2:我们的半色调技术可以在仅有黑白像素输出的情况下(右)有效的保留原图中(左)丰富的结构,而前人的方法只能产生模糊的结果(中)。

   
附图3:我们的彩色图片转黑白漫画技术可以在黑白输出的结果中(右)很好的区分原图中(左)的彩色区域,而半色调技术不能区分彩色区域(中)。


附图 4:我们的方法生成的一个看上去自己在动图片


附图 5:通过我们的合成方法,有四匹马被隐藏在了这张图片中。