基于Graph Cut的快速纹理合成算法

提出一种带边界匹配的基于Graph Cut的快速纹理合成算法．通过将纹理样本以不同的位移贴到输出图中完成合成,重叠区域的像素取值由Graph Cut确定．引入边界图辅助位移搜索,以增强合成结果的边界连续性;在预处理过程中计算2个相同样本在所有相对位移下的匹配误差,选取一部分误差最小的位移组成“优选位移”集合,合成过程中的块间相对位移仅从此集合中选取,大大地提高了合成速度．实验结果表明,该算法合成质量高、适用范围广、合成速度快．     

基于匹配相容性的高效纹理合成

文中提出一种新的基于纹理块操作的纹理合成方法.对于每个纹理块,该方法根据样本纹理生成可与它进行拼接的纹理块邻接集合,并根据多步合成计算时纹理块之间的可拼接性(即匹配相容性)对邻接集合进行优化处理,即舍弃那些在多步操作后会引起匹配冲突的块.这样,合成计算时,可节省大量的关于邻接块之间的相似性度量计算,减少合成过程中的匹配冲突,由此提高纹理合成的效率.其合成质量,可与目前合成质量最好的纹理优化方法相媲美;而在合成速度方面,新方法的时间复杂度基本上是与目标纹理的大小成线性关系的,并经实验表明,新方法能以交互绘制的速度合成1024×1024像素的大纹理,而这是已有合成方法难以达到的.     

运用局部纹理映射加速曲面纹理合成

基于样图的纹理合成方法能够在网格曲面上合成高质量纹理,但合成速度有待进一步提高,对此提出一种运用局部纹理映射加速曲面纹理合成的算法.首先以三角形法向量、切向矢量与纹理尺度为约束,将三角网格曲面分割为一系列映射区与合成区;然后用基于块的平面纹理合成方法生成大面积样图,用调和映射方法对映射区进行纹理映射;最后采用基于三角块的合成方法生成合成区纹理.实验结果表明,该算法对一般的随机性纹理与半结构性纹理具有很高的合成质量,能够控制纹理方向与尺度的变化.由于大部分三角形的纹理通过局部纹理映射得到,仅需要合成少数三角形的纹理,纹理合成过程得到大幅度地加速.     

大尺寸纹理的实时合成

提出一种纹理合成方法,可实时高质量地生成大纹理.它先基于纹理特征变化的周期性分析,得到合适的纹理块尺寸,以使所划分的纹理块能高效反映这种周期性变化,便于生成高质量的纹理;然后,它在目标纹理上均衡地分布纹理块,使得垂直方向和水平方向上相邻的纹理块之间都留有一个块尺寸大小的空白区域,再对空白区域进行填充,以完成目标纹理的生成.显然,布块操作和填充操作均可并行地进行.同时,为每个纹理块预先生成可与其邻接匹配的纹理块集合,以便在填充计算时可用简便的集合求交计算来进行邻域约束的搜索,并将这种求交计算放在CPU中进行,而将邻接纹理块在重叠区域的缝合计算放到GPU中进行,以综合利用CPU和GPU的优势.实验表明,新方法可在一般微机上以45帧/秒的速度高质量地实时合成1024*1024的大纹理,而这是已有技术难以达到的.     

曲面渐变纹理合成中重采样问题研究

在渐变纹理合成过程中,纹理尺度和方向的变化需要不断对原样图进行重采样。为避免不断重采样对纹理合成速度的影响,在基于块合成方法的基础上,以线性函数作为纹理尺度的过渡函数,在二维空间生成渐变纹理,将二维渐变纹理作为新的样本,利用矢量场控制曲面纹理合成,采用灰度图像辅助合成,以避免纹元破裂。实验结果表明,该方法对自然界中大多数纹理进行合成时能取得较好的效果,能保持纹理的视觉连续性,合成效率较高。     

纹理混合与纹理传输

基于样本的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法 ,而在已有的算法中 ,绝大多数只能处理单纹理样本的合成 .提出一种新颖的可处理两个纹理样本的纹理混合方法 ,通过调整参数可以控制纹理在合成结果中所占的比例 ,利用之字形双向扫描提高合成纹理的质量 ,即第一行先按扫描线顺序 ,第二行从行尾点开始按反方向进行扫描 ,第三行又按扫描线顺序 ,如此往复 ,直至图像结尾 ;还提出一种简单的纹理传输方法 ,用户可以根据实际需求进行设计和调整 ,获得各种结果 .计算一幅 3 0 0× 3 0 0的图片可在几秒内完成 .     

螺旋状匹配搜索的块拼贴纹理合成

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法。该文在Efros块拼贴算法和徐晓刚的螺旋状点匹配搜索算法基础上,提出了一种螺旋状匹配搜索的块拼贴算法。该算法利用纹理块的连惯性,在搜索待合成纹理块时,在已合成纹理块在样本图像中位置的邻域进行搜索,找到匹配纹理块后进行输出。该方法大大加快了纹理合成的速度,与Efros块拼贴算法相比,在合成质量不变的基础上,合成速度平均提高了10倍。对于不同的纹理进行实验,其结果也令人满意。     

尺寸自适应的T-Tile三维纹理合成

以Wang Tiles纹理合成算法思想为基础,提出一种新的三维网格纹理合成算法。首先,分析给定的样本纹理,得到适当的纹理块尺寸,根据该尺寸从样本纹理中选取3个菱形纹理块,生成T-Tile初始框架;其次,从样本纹理中提取与T-Tile初始框架尺寸相同的纹理块作为替代纹理块,与初始框架完全重叠放置,制作T-Tile;最后,调整给定的三角网格模型为等边三角形网格模型,按照T-Tile边界颜色匹配的原则进行三角形面片的纹理合成。实验结果表明,该算法能够以较快的速度进行纹理合成,达到了实时纹理合成的效果,同时也可以得到较高的纹理合成质量。     

源自样图的树皮纹理合成技术研究

树皮的真实感表达是树木可视化中的一个重要问题。树皮表面纹理具有丰富的细节,并且树干不同部位的纹理质地可能会发生渐变,要真实模拟树皮纹理的这些效果并不简单。提出一种真实感树皮纹理的合成方法。该方法基于块纹理合成的思想,可以根据几块树皮样图纹理,实现树干部分整张树皮纹理的合成。采用这种合成方法,有效避免了采用一般纹理拼接方法所造成的纹理接缝问题。并且,该方法采用一种控制合成概率的策略有效实现了不同质地的树皮纹理之间的渐变,从而能够真实表现出树皮由老到嫩逐渐变化的效果。基于样本及边缘融合的方式实现了树皮疤痕效果的生成。实验表明,该方法可以有效生成带有生长变化特征的真实感树皮纹理,满足真实感绘制的需求。     

GPU适用的并行纹理合成算法

基于样图的纹理合成是一个大计算量过程,为了利用GPU的并行计算能力进行大规模纹理合成,我们提出一种并行纹理合成算法.该算法综合块查找和全局纹理优化算法分多遍进行纹理的合成和优化,其中每一遍分为串行纹理块定位和并行最优块匹配2个阶段.纹理块定位阶段在CPU端按照扫描线顺序确定待合成的邻域,并将邻域位置传入GPU;最优块匹配阶段在GPU端并行计算待合成邻域与对应样本邻域的全局距离,并查找出最优解得到匹配块.最后根据匹配过程统计数据自适应调整优化规模,在全局范围内对纹理进行迭代优化.实验结果表明,文中算法在保证大规模纹理合成效果的基础上减少了计算时间,能够满足交互式纹理合成的应用.     

多种子快速纹理合成

为避免纹理映射引起的接缝和扭曲,近几年人们提出了一些纹理合成方法。但大多数只能处理部分纹理,而且相当费时,为此,提出一种新的纹理合成算法,该算法在样图中选取多个种子,并将其预置到合成图中作为实始匹配点,然后通过螺旋状路径,在初始匹配点领域搜索寻找新匹配点进行合成,以此循环,直至合成图充满为止,该方法大大加快了合成速度,与穷尽搜索法相比,合成速度平均可以提高360倍,特别是在亮度空间合成时,在合成图象质量与RGB空间结果基本相同的情况下,可以实现进一步加速,另外,该算法还可合成沿方向变化的纹理,对不同纹理进行合成实验,其结果令人满意。     

基于小波的纹理合成方法

将KL变换与小波变换相结合提出了一种新的纹理合成方法,利用KL变换克服了合成彩色图时存在的颜色失真;对样图进行二维小波分解使得最佳匹配块的搜索仅在原样图的低频部分进行,从而提高了合成速度。在搜索最佳匹配块时,使用多尺度小波变换后的小波系数的差异作为误差度量,并在比较匹配误差时增加高频系数的权重,突出了纹理结构的匹配。实验结果表明,该方法不仅得到了较好的合成质量,而且在很大程度上减少了合成时间。     

基于GPU加速的保结构纹理合成

提出一种基于Chamfer距离的保结构纹理合成方法。使用Chamfer距离度量纹理结构特征的相似度,在查找匹配块的同时计算纹理在颜色空间和结构特征空间的匹配度,从而解决以往纹理合成中有显著结构特征的纹理容易出现不连续的问题。但是Chamfer距离的计算量很大,而且随着纹理合成图分辨率的提高,计算成本会变得相当高昂以至于难以负担。因此,提出了基于GPU加速的保结构纹理合成方法,通过并行查找匹配块提高合成效率。实验证明本方法既提高了结构纹理的合成质量,又使得保结构纹理方法的合成速度大大提高,且与纹理合成图的分辨率无关。     

自相似性匹配的纹理合成

基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。     

纹理图像混合

基于样本的纹理合成方法是继纹理映射和过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法,而在已有的算法中,绝大多数算法只能处理单纹理样本的合成.提出了一种新颖的可处理两个纹理样本的纹理混合方法.首先用点匹配的方法获得两个样本纹理图像混合的最佳位置,然后应用最大流原理进行混合.本算法可以自动在最佳的位置进行最佳的纹理混合.实验结果表明,该方法可获得比较理想的混合效果.     

一种基于分形和金字塔算法的纹理综合方法

提出一种基于分形理论和Laplacian金字塔算法的纹理综合方法,该方法以目标纹理作为输入,通过金字塔算法和直方图匹配,生成与目标纹理视觉相似的任意大小的癸纹理图象。这种方法以人类感知纹理的视觉模型为基础,对计算机图形生成技术具有现实的意义。     

纹理的标准性和强标准性纹理的快速识别及合成

分析了纹理合成中时间开销最大的匹配过程,发现了对一类具有特征任意匹配性纹理,可以大大降低匹配精度甚至忽略匹配过程,从而加快纹理生成速度．通过对这类纹理特性的概括,引入了纹理标准性概念,利用可变尺度滑动窗口的灰度距离对标准性进行度量;并结合大量统计结果,给出纹理标准性区分标准,对强标准性纹理使用低精度的匹配或零搜索来合成纹理．实验结果证明,文中对于强标准性的纹理区分可靠有效,生成纹理的速度大大提高,且质量无明显降低．     

基于以像素块计算L2距离的块纹理合成

在基于MRF模型的块纹理合成中,计算两纹理块之间的L2距离和寻找最佳纹理匹配块都是非常耗时的过程。计算纹理块之间的L2距离是纹理合成中的瓶颈问题,制约着纹理合成的速度。针对合成速度问题提出一种新的基于以像素块计算两纹理块之间L2距离的块纹理合成方法。在计算两纹理块之间L2距离时不逐个像素点地进行计算,而将多个像素点视为一个像素点进行计算,极大地提高了计算两纹理块间L2距离的速度。该方法可以在几乎不影响图形合成质量的前提下,将纹理合成的速度提高数倍甚至更高。