基于网格优化的图像纹理替换方法

提出一种新的图像纹理替换方法,该方法在原始图像精确几何及光照信息未知的情况下,用新的纹理有效替换原始图像目标区域的纹理并逼真地保持了原始纹理的扭曲变形和光照效果.该方法借助反求的法向信息,通过一种基于网格边长伸展的参数化方法优化求得原始图像目标区域上划分的网格在纹理空间中的对应网格,有效模拟了原始纹理由于隐藏几何和透视投影引起的纹理扭曲效果;进而通过YCbCr颜色空间转换和传递保持了原始纹理的光照阴影效果.由于求取纹理采样规则的优化方法仅仅与原始图像空间相关,而与替换纹理无关,因而对目标图像处理一次后,可以有效地应用于任意新纹理的替换.通过适当的交互,替换纹理的纹元尺度渐变及纹理自遮挡效果亦可有效模拟.实验展示了良好的纹理替换效果.     

基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构

现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对2D人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理重构人脸自遮挡区域的纹理.然后依据2D-3D点对应关系从标准化的2D人脸图像获取相应的3D人脸纹理,结合人脸形状重构和纹理信息,得到最终的3D人脸重构结果.实验表明文中方法有效保留原始2D图像的纹理和光照信息,重构的人脸更自然,具有更丰富的人脸细节.     

三维纹理图像特征准确识别技术仿真研究

研究场景构建中纹理图像的三维特征识别,提高识别准确率。由于图像的效果取决于纹理识别,在三维空间中分析纹理图像时,仅使用聚类算法利用三维图像的空间坐标和三维像素灰度特征对其进行分类识别,忽略了不同方向光照对纹理图像的影响而简单聚类分类,导致因提取的特征信息不足而造成识别准确率不高的问题。因此,提出了一种机器学习的三维特征识别方法。通过变换光照的角度得到不同光照下的纹理图像,提取出多面光照下的三维图像特征信息,并利用机器学习算法对特征信息进行准确训练和分类识别,可避免聚类算法利用信息不足的特征进行分类而造成的识别准确率不高的问题。实验表明,这种方法能够有效提取出特征信息并进行准确分类,具有较高的识别准确率,取得了满意的结果。     

基于颜色统计不变性的纹理图像光照分析

针对目前纹理光照分析方法计算效率慢且需要过多用户交互的缺点,提出一种基于颜色统计不变性的快速纹理光照估算方法。首先,定义纹理图像的颜色统计特征、颜色统计不变性和窗口稳定尺寸,据此估算白色光照和彩色光照图像;其次,通过对纹理图像上-下采样的方法,降低彩色光照估算和本征图像提取的计算复杂度。实验结果表明该方法不但缓解了光照图像中含有纹理结构信息的问题,同时有效提高了运算效率。     

多模式共生的彩色纹理图像分类方法

针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对◢H◣通道使用SLIOP算法以及对◢S和V◣通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。     

基于两视图重建的平面纹理校正和映射

在3维场景里漫游,纹理映射是展示场景真实感的主要手段。纹理通常由照片获得,但由于某些不可抗拒的原因,只能得到透视变形的纹理图像。讨论了如何纠正平面纹理的透视变形,及其相应的纹理映射,其过程是在两视图重建的基础上,对原平面进行投影变换,并用插值方法获得纹理,从而映射到模型上。在投影变换的过程中对已有算法进行了改进以达到较好的效果,并对实验结果进行了分析和讨论。该方法适用于构建虚拟的3维场景及去除由于透视变形而产生的图像模糊。     

基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.     

一种基于LTP特征的图像匹配方法*

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法EI北大核心CSCD

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

一种新的基于环境纹理映射的浓淡方法

提出了一种新的基于环境纹理映射思想实时近似Ｐｈｏｎｇ效果的浓淡方法。由于采用了预先定义的光照纹理与仿射纹理映射方法,使得该方法具有较高的效率,同时几乎不损失生成画面的质量,并可以在低档系统中实现帝时的仿Ｐｈｏｎｇ浓淡效果。     

面向手持式3维扫描设备的本征纹理重建

目的 针对目前手持式3维扫描设备生成的模型纹理分辨率不够,且部分区域存在高光、阴影及明暗变化等问题,提出一种基于多幅实拍照片的纹理重建方法。方法 首先使用基于特征匹配的方法将照片图像与几何模型进行配准;其次根据重建纹理大小,采用特殊编码方式的位置纹理建立照片像素到纹理像素直接且精确的对应关系;然后根据多幅使用闪光灯作为光源拍摄的照片,通过位置纹理建立联立方程,求解漫反射分量;最后采用改进的基于混合权重的融合方法对求解的漫反射分量进行纹理融合。结果 使用本文方法对3个实验模型进行本征纹理重建,与3维扫描设备生成纹理和直接用照片生成纹理相比,该方法操作简单、使用方便,可获得高度清晰的,不含高光和明暗效果的本征纹理图像。结论 实验结果表明,重建纹理质量在分辨率、色彩还原性及一致性方面明显优于原有纹理,且该方法具有很高的精确性和鲁棒性,可满足高质量的纹理重建需求。     

一种新的图像纹理表示方法

该文基于纹理元直方图导出了纹理的新表示方法,并根据正交镜像滤波器的小波变换能量的转换和量化来定义纹理元。此种,给出了数种小波纹理特征集的实验评价,此方法具有将Brodatz纹理分类的极好性能。同时还研究了数种考虑近似旋转不变性或比例不变性的变换。最后,引入了生成纹理直方图和形成二进制纹理集的特征空间的过程,而且纹理直方图和二进制纹理集的特征空间与颜色直方图是对称的。获得纹理的这些表示旨在为度量纹理的相似性和从图像中抽取纹理区域。     

一种基于透视投影响的纹理校正方法

论述了一种基于透视投影响的纹理校正方法,该方法以立体视觉中的线性摄像机模型为基础,针对虚拟场景漫游的特点及需要,利用透视投影中点的对应关系,通过图像空间与纹理平面上的四点对应,求得纹理校正的投影矩阵,这对采用本方法的实现结果进行了讨论。     

基于曲线的纹理映射

本文提出一种纹理映射的新方法。二维平面中的一条曲线与三维曲面上的一条曲线相对应，两条曲线上的点再相对应。当对应曲线足够多时，就可获理完成纹理映射所需的足够信息。     

利用图像变形生成个性化人脸卡通

提出了一种利用图像变形技术生成个性化人脸卡通的方法,该方法以真实人脸图像、卡通人脸图像和中性标准人脸网格为输入。根据提取的特征点,在人脸上分区域构建多个径向基神经网络;将标准人脸网格变形,分别和人脸以及卡通脸配准,得到人脸和卡通脸的个性化网格;将卡通脸图像作为纹理映射到个性化人脸网格,并做色调分离提取原始人脸的光照信息,得到个性化卡通人脸图像。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

基于 L0 范数平滑和图像分割的 CT 图像阴影校正技术研究

锥束CT的图像阴影问题严重影响了其CT值精度、低对比度目标的检测能力及剂量计算的准确性,限制了锥束CT在临床上广泛应用.为了消除图像阴影,文章首先对原始CT图像进行多阈值的图像分割,把骨骼和软组织分离并赋予标准的CT值得到模版图像;然后,利用L0范数平滑算法对原始CT图像进行边缘保护平滑,得到去除图像纹理信息的平滑图像,之后两幅图像做差后利用低通滤波即可得到图像阴影分布;最后把估计的阴影分布补偿至原始图像,得到阴影校正图像.实验发现校正后的感兴趣区域的CT误差由大于115HU下降至小于13HU,整体图像非均匀度由大于9％下降至小于1％.实验结果表明,基于L0范数平滑和图像分割的CT图像阴影校正方法可以有效地校正CT图像阴影,具有一定的临床应用价值.     

IMAGE RENDERING FOR BUILDING CAD

ＩＭＡＧＥＲＥＮＤＥＲＩＮＧＦＯＲＢＵＩＬＤＩＮＧＣＡＤＺｈａｎｇＮａｎ；ＱｉｎＫａｉｈｕａｉＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｒｅａｌｉｓｔｉｃｉｍａｇｅｓｙｎｔｈｅｓｉｓｓｙｓｔｅｍｓｕｉｔａｂｌｅｔｏｂｕｉｌｄｉｎｇｓ．Ｉｔ...     

自适应选取样本块大小的纹理合成方法

在传统基于样本块的纹理合成算法中,样本块的大小需要靠人工设定,或根据图像修复效果进行调节,缺乏自适应性。为解决上述问题,通过提取图像的相关纹理特征,提出一种样本块大小自适应选取方法。利用图像分解技术对图像进行预处理,利用图像灰度共生矩阵提取待修复图像的纹理特征,通过确定相关纹理特征与最优样本块大小的相互关系,实现了样本块大小的自动选取。仿真实验结果表明,利用文中方法自适应选取样本块大小,对自然图像能够获得理想的纹理合成效果。