基于几何相似特征的石窟造像装饰图案生成方法

针对石窟造像装饰图案设计中图案基元的组合方式不够灵活多变、画面布置与调整耗时、图案基元间的交叉重叠问题,提出一种基于几何相似特征的图案生成方法.首先明确图案属性,利用Freeman链码描述图案基元轮廓信息;然后利用最长公共子序列计算图案基元间的几何相似性特征;接着基于计算结果对图案基元进行设计布局,完成子图案的效果生成;最后依据检测和识别出的图案空间分布模式将子图案进行扩充生成.采用响堂山石窟中的装饰图案基元数据进行实验的结果表明,所提方法不仅解决了图案基元组合优化问题,而且能实现复杂图案的快速生成设计,该方法在图案基元的匹配时间为19.2 s,比人工方法的36.1 s更优.     

基于对称的随机图案生成方法

图案风格设计是图案生成的关键问题,针对新疆民族织物图案的特点,提出一种对称性和随机性相结合的图案生成方法．首先对导入的初始图案进行双线性插值运算,生成一个正三角形作为第一个等边纹样基元;然后通过正反120角旋转,扩展成两个等边基元．再利用对称和旋转变换把随机选择的不同等边纹样基元嵌入到六边形构型中,最后平铺六边形构型生成一幅新图案．该算法具有随机选择基元、堆砌对称构型和无缝平铺纹样的特点,大量计算机仿真实验也证实算法虽然简单,但是具有揭示新疆民族织物图案的对称、稠密特点,而且可以推广应用于广告图案以及服装设计等领域．     

新疆民间艺术图案数字化技术

目的:解决如何进行数字化具有民族风格的图案纹样是一个富有挑战的问题.方法:以新疆民族民间织物图案的数字化设计为实例,提出一套研究织物图案的计算机辅助设计方案.首先,分割织物图案,抽取图案基本元素,构成多级图案基元库;然后采用路径、图层、画笔预设、区域选择及多方案组合的设计技术,实现基于PhotoShop的织物图案设计方...     

基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法

针对在面向民族图案的产品设计过程中,设计者容易忽略民族图案所隐含的复杂语义,导致所设计的产品脱离图案原本蕴含的文化内涵的问题,提出基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法.利用可拓理论对民族图案基元的语义进行提取、量化分析、图形解析,以优化产品设计过程中民族图案的运用.以侗族织锦为例,首先,由当地文化持有者和设计人员共同对侗族织锦图案基元及其语义进行提取和选择;然后,对图案基元的语义进行分析,得出最大可拓设计区间的特征词汇,再对特征词汇进行图解,并分析出最大可拓设计区间的图解;最后,对最大可拓设计区间的图解进行分析,并以此指导设计实践.邀请设计师和当地文化持有者共同对设计方案的文化表现性、创新性及美观度进行优度评估,遴选优度较高的设计方案,设计制作出具体的产品,提升在产品设计过程中对民族图案运用的准确度与优度.     

基于分形图元的规则构图

针对分形构图,提出一种基于分形图元的规则构图方法。用规则来控制图案的绘制过程,以分形图元为基础进行图案的再创造,生成一类分形扩充图案。给出对称变换、旋转变换、融合变换等3种构图规则,以及相应的构图模型和图案样例。实验表明,该方法生成的图案新奇复杂且不失美观,扩充了分形图案的门类。     

新疆民族民间艺术图案生成方法

目的：解决如何数字化具有民族风格的图案是一个富有挑战的问题。提出演化组合图元基因再生图案基因的方法,并通过变形技术快速生成具有相似民族风格的图案基因。方法：首先,引入图元基因和再生基因概念,提出图元基因生成方法;然后,通过设置再生基因的生成参数,组合排列图元再生具有民族传承意义的图案基因;最后借助图像变形技术扩展图案基因。实验结果：利用图元基因和再生基因能够生成传承原有图案风格与特色的图案。结论：所提方法以图案基因为设计核心,具有保持民族风格、简单灵活、推广强的特点,为下一步计算机智能生成图案奠定基础。     

随机Hough变换的概率模型:有限数据点

该文研究了基于有限个数据点的随机Hough变的的概率模型，在这个模型中，主要讨论了在随机Hough变换的基本算法中起相当关键作用的两个量，累加器数组的控制以及从图像中提取全部基元所需随机抽样的总次数，这两个量对随机Hough变换的算法设计及其终止规则是相当有用的。该文的主要结果包括两部分，其一是对累加器数组引入了多项分布，系统地研究了累加器数组的概率结构及其相互关系，同时也计算了提取全部基元所需的随机抽样总次数的分布，均值和方差，另者是基于不断的随机抽样而使得累加器数组的随机变化。作者引入了多维纯生过程，有了提取全部基元所需随机抽样的总次数服从离散的PH分布，从而它的各阶矩都可用简洁的矩阵形式统一地表出，针对于图像的固有因素，作者也讨论了基元的平稳提取概率，该文的结果为随机Hough变换的进一步研究和应用提供了较为严格的理论依据。     

基于颜色基元共生矩阵的旋转图像检索

为提高旋转图像的检索准确率,引入颜色基元共生矩阵,提出一种新的旋转图像检索方法。设计8种具有旋转不变性的基元结构描述符,得到基元过渡矩阵(MEM)和基元平均矩阵(MAM)用于描述图像的纹理和颜色特征,并在MEM和MAM的基础上,运用统计学方法获取基元序列和对应颜色值出现的频数,最终得到8×8×72的颜色基元共生矩阵作为原始图像和旋转图像的特征矩阵。选取Corel标准图像库进行实验,结果表明,与CMM,M&D,SITF,SED,CDH等图像检索方法相比,该方法具有较高的检索准确率。     

基于迭代对称轴的准规则斑图基元分割

针对准规则斑图周期性的特点,创新的提出了一种基于迭代对称轴的准规则斑图基元分割方法.该方法以对称特征检测算法为基础,结合准规则斑图的对称轴及坐标,在确保基元图案完整的情况下,不断迭代对称轴坐标,直至得到包含完整最小基元的基元图案.实验结果表明,该方法能够较为准确的分割出基元图案,且不受准规则斑图构成形状的影响.当迭代对称轴次数为3次时,能够达到最佳的基元分割效果.     

基于构型风格的新疆民族织物图案自动生成

以新疆民族织物图案为对象,通过分析图案特点,发现具有某些元素有规 律地重复排列组合的特征,分解这些元素找出基本构型,归纳为六边形结构堆砌、砖形结构 堆砌、田字结构堆砌、三角结构堆砌、菱形结构堆砌等。用户在创作时首先选择某一种基本 构型,然后设计或嵌入适当的纹样基元到初始构型中,最后通过折叠或旋转延展生成一幅精 美的对称图案,文中原型系统可以广泛应用于新疆民族织物图案设计、广告以及服装设计等 领域。     

一类新疆民族风格的织物图案生成方法

独具文化内涵的新疆民族织物图案是中华民族艺术瑰宝的重要组成部分。 为了生成一类具有民族特色或风格的新疆织物图案,如何自动分割织物图案提取风格特征是 一个关键问题。论文以需求为驱动,提出了纹样基因的概念。首先利用连通区域标记法切割 图案,提取分割区域特征,根据投票原则过滤获得纹样基因;然后设计六边形构型,嵌入纹 样基因;按构型旋转变换生成具有民族风格的织物图案。以提取维吾尔族和哈萨克族两类民 族织物图案纹样基因,利用六边形结构堆砌生成图案进行仿真实验,并对图案的风格相似度 进行评价。结论是基于纹样基因的生成算法,不仅能够丰富图案风格化设计素材,而且为传 承民族图案风格设计提供新途径。     

基于独立纹元矩的纹理图像检索

基于统计方法和视觉感知机制,提出一种新型的纹理特征--独立纹元矩.首先通过独立成分分析方法从图像集中学习得到独立纹元滤波器,该滤波器表现出与图像集的良好相关性;然后利用独立纹元滤波器对纹理图像进行滤波分解,抽取滤波系数的一阶矩和二阶矩组成图像的纹理特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,独立纹元矩特征的查准率和查全率比Gabor提高了6%,达到79.27%,而且在特征向量维度相同的条件下,独立纹元矩抽取的速度比Gabor快2个数量级.     

基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法*

针对图像检索中多特征融合问题,提出了一种基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法。该算法在改进的HSV颜色空间计算边缘梯度,通过定义的基元模板扫描梯度图像,生成梯度基元图像,将基元和非基元像素分别组合成聚合和非聚合像素集合;最后利用颜色自相关图算法对上述两个集合提取特征矢量,实现了融合颜色、形状、纹理和空间信息等多特征的图像检索。实验结果表明,该算法能够融合颜色、形状、纹理和空间信息,有效地提高了基于内容的图像检索的查准率和查全率。     

适用于小样本问题的有监督边界检测方法

针对自然图像纹理复杂的特点,提出了一种多种信息融合的有监督边界检测方法。首先,该方法在小样本的情况下,通过快速生成纹理基元特征来引入纹理信息;然后,根据图像中每个像素邻域内的灰度分布和纹理基元分布的差异来计算灰度梯度和纹理梯度,并在此基础上构造出二维的梯度特征向量;接着,用有监督的分类器进行分类,自适应地检测出初始的边缘点;最后,设计一个边界定位函数确定最终的边缘点,实现边界检测。实验结果表明,该算法运算速度较快,所检测的边界效果好。     

进化艺术在墙绘图案设计中的应用

为了激发设计人员的创作灵感,帮助其快速创造出具有视觉冲击力的墙绘图案作品,将进化艺术和分形技术相结合,提出一种图案生成方法.采用层次结构化基因型表示摆线参数,使用进化艺术思想进行选择、变异操作,生成造型各异的花形图案,将用户评分较高的图案存入图案数据库;引入分形理论将图案库中的元件进行组装,提出基于Pythagoras树和花体分形原理的2套组装方案.最后介绍了根据文中方法设计的墙绘图案设计系统Paint Designer,将其在3D环境中进行模拟的效果良好.     

Texton Noise

Designing realistic noise patterns from scratch is hard. To solve this problem, recent contributions have proposed involved spectral analysis algorithms that enable procedural noise models to faithfully reproduce some class of textures. The aim of this paper is to propose the simplest and most efficient noise model that allows for the reproduction of any Gaussian texture. Texton noise is a simple sparse convolution noise that sums randomly scattered copies of a small bilinear texture called texton. We introduce an automatic algorithm to compute the texton associated with an input texture image that concentrates the input frequency content into the desired texton support. One of the main features of texton noise is that its evaluation only consists to sum 30 texture fetches on average. Consequently, texton noise generates Gaussian textures with an unprecedented evaluation speed for noise by example. A second main feature of texton noise is that it allows for high‐quality on‐the‐fly anisotropic filtering by simply invoking existing GPU hardware solutions for texture fetches. In addition, we demonstrate that texton noise can be applied on any surface using parameterization‐free surface noise and that it allows for noise mixing.     

Feature extraction using wavelet and fractal

In this paper, we are investigating the utility of several emerging techniques to extract features. A novel method of feature extraction is proposed, which includes utilizing the central projection transformation (CPT) to describe the shape, the wavelet transformation to aid in the boundary identification, and the fractal features to enhance image discrimination. It reduces the dimensionality of a two-dimensional pattern by way of a central projection approach, and thereafter, performs Daubechies' wavelet transform on the derived one-dimensional pattern to generate a set of wavelet transform sub-patterns, namely, curves that are non-self-intersecting. The divider dimensions are computed from these curves with a modified box-counting approach. These divider dimensions constitute a new feature vector for the original two-dimensional pattern, defined over the curve's fractal dimensions. We have conducted several experiments in which a set of printed Chinese characters, English letters of varying fonts and other images were classified. Based on the Euclidean distance between the different feature vectors, the experiments have satisfying results.     

基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割

图割法因无法体现像素点的纹理区域特性而难以应用于纹理分割。针对该问题,提出一种基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割算法。利用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,并加入图像的H、S、I分量值组成纹理-色彩特征向量,采用texton直方图作为彩色纹理的统计模型对纹理-色彩特征向量进行统计计算,通过直方图差计算像素点间的纹理相似度,再应用图割法中的规范割准则对彩色纹理进行分割。实验结果证明,该算法具有较高的分割准确性。