具有织物真实感的图案绘制

针对图案在织物上视觉效果的模拟问题,提出了一种织物真实感图案绘制算法．以纹理合成技术为基础,采用多样图对方式表示织物特性,通过类比的方法获得目标图案在多样图对所代表织物上的视觉效果．实验结果表明,该算法具有良好的通用性,较高的织物真实感．     

基于结构性信息的纹理合成方法

提出了一种基于结构性信息的判断纹理块匹配误差的新方法：颜色—结构差异算法。该方法同时考虑了纹理块之间颜色误差和结构误差对纹理块相似性的影响,弥补了单纯考虑颜色误差的不足,保证了图像间结构信息的连贯性,从而更好地保证了合成后的纹理在视觉上的连贯性。     

采用邻域直方图匹配的矢量纹理图案合成

矢量纹理图案是指由一种或几种矢量图案元素按照一定的规则进行分布而形成的纹理图案。这种纹理图案在日常生活中随处可见,对其进行自动合成是非真实感绘制中的一个重要研究课题。本文提出一种基于样本的矢量纹理图案合成方法,可以根据一小块样本图案自动合成与该样本图案有类似分布规则的大面积图案。在此方法中,我们采用一种“邻域直方图”的策略来进行元素邻域信息的匹配与合成：将矢量元素的邻域空间用以该元素为中心的射线束和同心圆簇划分为一定数量的小格;统计每个小格中出现的邻域元素数量就可以形成一幅直方图;以此直方图信息作为当前元素的邻域信息在样本图案中进行匹配搜索,从而完成图案的合成。该方法不仅可以应用于仅有一种图案元素的分布合成,还可扩展至多种元素图案的复杂分布合成。与以往的矢量纹理图案合成方法相比,本文方法不需要复杂的元素关系分析和频繁的元素位置比较,实现简单,效率较高。实验表明,本文方法对于规则、半规则及随机的图案分布,都可达到较好的合成效果,这对于非真实感绘制中的风格图案生成、笔划分布计算等都将具有很好的应用意义。     

基于纹理渲染的分形图案设计

传统分形图案的纹样在表现实际景物特征方面存在不足.针对这一问题,提出了一种基于纹理渲染的分形图案设计概念和技术,并改进了Wei的点匹配纹理合成算法,即首先用2维自相关函数先分析纹理的构成和分布,然后确定合成的L形邻域大小,最后将分形图案作为结构约束,并在HSL颜色空间上控制色彩渲染,实现了结构约束的纹理合成,并通过选择两个特殊的分形数集来进行实验,生成了既有样图纹理特征,又能控制色彩变化的分形图案.     

基于相对坐标控制的非均匀纹理合成方法

针对当前非均匀纹理合成方法或无法保持非均匀纹理的大尺度结构,或受网络结构限制,无法合成任意大小的纹理的问题,提出基于相对坐标控制的非均匀纹理合成方法.该方法基于全卷积金字塔结构生成对抗网络SinGAN,首先,引入相对坐标信息作为条件输入进行引导控制合成,从而保留非均匀纹理样图的整体结构特性;然后引入旋转图块增强训练,通过下采样和角度旋转,获得大量纹理图块训练数据,从而进一步提升纹理合成的细节质量.最后,通过对多张挑战性非均匀纹理进行任意比例合成实验,结果表明,该方法可合成具有任意大小的新纹理样本,合成结果能够有效地保持源图像的全局结构和局部精细纹理.此外,用户还可根据需要选择源纹理区域进行扩展合成,从而带来更好的可控纹理合成体验.     

基于Wang Tiles的几何纹理合成

提出了一种基于Wang Tiles的几何纹理合成方法来在不同物体表面上即时地生成几何纹理.首先根据给定的几何纹理预计算出一组Wang Tiles,然后用这组Wang Tiles在不同的目标物体上即时生成新的几何纹理.尽管基于Wang Tiles的方法已经应用于图像纹理,但由于几何纹理采用了与图像纹理完全不同的表示方式,因此需要用完全不同的方法来处理.采用了基于约束的几何纹理合成技术自动生成几何纹理Wang Tiles,从而保证了生成的几何纹理Wang Tiles在所有排列下都能保持其几何连续性.与现有的方法相比,生成的几何纹理Wang Tiles可以重用到不同的目标物体上,同时占用的存储空间及计算量更小,速度更快.     

结合图像细节特征的全局优化纹理合成

提出了一种结合图像细节特征的全局优化纹理合成算法.作者利用非线性分解方法获取纹理细节作为特征图,将其作为纹理图像一个新的信息通道来引导纹理合成.联合图像细节信息通道和颜色通道,在图像上建立了一个全局的纹理合成能量方程,采用最大期望值算法迭代优化求解出一个全局的能量最小值.在全局优化算法中,构建样本纹理和待合成纹理之间的各个信息通道直方图匹配算法,进一步提高纹理合成的质量.文中同时给出了结合细节特征的图像和视频纹理合成算法,实验结果表明,文中的方法较好地解决了纹理合成中合成的纹理图像结构不连续或特征结构容易断裂等问题.     

织物的过程化双向纹理函数生成算法

针对编织式样具有近似规则的微观几何结构这一特点,提出了一种基于织物几何中结构建模的过程化双向纹理函数生成算法．首先从分析编织式样的结构人手,得出编织式样变形的基本单元——可见丝线段;然后通过对其进行数学建模并按编织式样进行组合,产生了织物的几何中结构;最后利用光线跟踪算法实现了编织式样在不同光照和视线条件下的纹理外观,从而生成织物的双向纹理函数纹理．     

基于遗传算法的织物印花图案的分割

印花图案分割是印花工艺中一个重要步骤,采用遗传算法优化的二维最大熵法对织物印花图案进行分割,以提高分割速度和精确度.为了消除织物纹理噪音的影响,采用最大熵值法对织物印花图案进行分割.在采用最大熵值法分割时,为了提高在二维直方图空间中最佳阈值的搜索速度,引入了遗传算法.采用遗传算法优化的最大熵阈值法能快速、准确地对织物印花图案进行分割,且分割后图像边缘连续,轮廓清晰.     

基于频域滤波的织物疵点检测

根据织物纹理和疵点的频谱不同分布,提出了织物疵点检测的新方法。首先在研究织物纹理分类的基础上,通过傅立叶变换获得频谱图像;然后设计频域滤波器抑制正常纹理频谱信息,通过重构灰度图像,把灰度图像分割成若干子窗口;最后将统计子窗口方差作为特征值与设定的阈值比较,从而判别是否存在疵点。实验结果表明该方法是有效的, 检测正确率达到90%以上。