一种基于曲面纹理合成的改进方法

舒恒等人在2007年提出一种新的纹理合成算法,虽然对大部分曲面纹理合成有不错的效果,但合成时会出现大量的约束面,搜索匹配约束面会耗费很多的时间,本文采用人工智能中的粒子群算法（PSO）搜索约束面,在保证合成质量的基础上,大大提高了合成速度,达到实时的效果。     

基于微粒群算法的纹理合成图像修补方法

提出了一种基于微粒群算法（PSO）的纹理合成图像修补方法。针对基于块的纹理合成算法中常用的匹配块全搜索效率低下的问题,对候选区域采样确定初始微粒,利用PSO算法搜索得到最优匹配块。实验结果表明了方法的有效性。     

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。     

基于QPSO的纹理合成算法

针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法（QPSO）为优化策略的纹理合成方法。实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法（QPSO）显著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻。     

应用分段遗传算法的视频纹理合成算法

通过对视频纹理定义的分析,将视频纹理合成转化为一个优化组合问题。提出一种应用分段遗传算法的视频纹理合成算法,采用分段遗传算法,对有限长度的源视频进行加工,得到可无限播放的连续视频序列。算法采用更适当的相似性尺度和测量准则,省去了大量复杂的对源视频的预处理,分段的搜索策略只需要用很少的遗传代数即可快速合成出质量很高的视频纹理。与现有的视频纹理合成方法比较,该算法具有较小的计算复杂度,在合成的速度和质量上都有所提高。另外,实验结果给出了种群大小以及最大遗传代数对合成质量和速度的影响。     

基于混洗蛙跳和粒子群优化算法的块自增纹理合成

针对基于样图的纹理合成技术,提出了一种基于混洗蛙跳和粒子群优化算法的块自增纹理合成方法。该方法在纹理合成过程中,通过选取尺寸按2的倍数不断增大的纹理块来提高纹理合成的速度,将混洗蛙跳算法和粒子群算法相结合,作为纹理块匹配的寻优策略,以提高纹理块的查找速度和全局搜索性能。实验结果表明,该方法在保证纹理合成质量的前提下,能够显著地提高基于样图的纹理合成速度,并能克服粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷。     

基于PSO的Wang Tiles纹理合成

如何在纹理样图中选择组成Wang Tiles的图像块决定着纹理的合成质量。基于PSO的Wang Tiles纹理合成通过粒子群优化算法在纹理样图中快速搜索边界差异最小的图像块,并用选取的图像块构建Wang Tiles,最后用Wang Tiles纹理合成算法合成纹理。实验表明,该算法合成的纹理具有较少的接缝,比随机选择图像块具有更好的合成效果。     

Wei-Levoy纹理合成算法的搜索带加速方法

Wei和Levoy于2001年提出的纹理合成算法是当前典型的基于样图的纹理合成算法之一，但该方法存在算法实现复杂、使某些纹理的合成质量大大降低等缺点。文章提出了一种新的通过设置搜索带减小搜索范围的方法对Wei-Levoy纹理合成算法进行加速，并取得了理想的效果。     

螺旋线状搜索的快速块匹配纹理合成

为了避免纹理映射技术可能带来接缝走样的缺陷和过程纹理合成中复杂参数的调试,采用基于样图的纹理合成方法提出了一种新算法.该算法基于纹理的连贯性,在采用徐晓刚螺旋线状搜索算法的同时,结合了梁林的块拼贴纹理合成算法,即利用连贯性在样图中已合成纹理块位置向邻域扩展进行螺旋搜索,直到搜索到最佳匹配纹理块,然后进行纹理合成.大量实验结果表明,该算法与上述两种算法相比在合成效果上更加理想,合成时间也大大提高.     

图像的纹理标准性度量及其应用

通过分析纹理合成中子块参数对合成速度及质量的影响,发现对于一类纹理图像,不依赖于参数的选择即可快速高效地进行纹理合成。选择子块灰度平均值作为度量指标,根据纹理标准性强的图像应具有的特征,提出了一种新的计算图像纹理标准性系数的算法。结合大量计算结果,界定了一般图像、强标准性纹理以及弱标准性纹理的分类标准。并将其应用到纹理合成当中,对强标准性纹理图像的合成采用大尺度子块及零搜索的合成方法,提高了合成速度的同时保持合成质量不变。     

应用粒子群优化算法的混合纹理合成*

应用粒子群优化算法作为像素寻优策略,应用于多样图纹理合成算法中,将群智能中经典的粒子群优化算法引入到纹理合成领域。应用粒子群优化多样图纹理合成方法是传统的基于像素纹理合成方法和基于块的纹理合成方法的折中,除能大大提高多样图纹理合成的速度,样图的质量也得到了很大改善。实验证明,该算法有效解决了徐晓刚混合纹理合成中输出纹理出现的条痕问题。     

纹理合成技术研究

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,可以避免以往方法中的接缝,走样,需要参数调整等问题,在图像编辑,计算机动画,数据高倍压缩,网络数据的快速传输,大规模场景的生成以及真实感和非真实感绘制等方面具有广泛的应用前景,从二维图像,曲面,视频3个方面,对基于样图的纹理合成方法进行了综述,分析了几种典型的合成算法,讨论了现有算法存在的问题和进一步的发展方向。     

复杂背景下彩色数字图像分割算法研究

为了提高复杂背景下彩色数字图像分割的准确率,减少噪声对图像处理的干扰,尽可能的缩短运行时间,需要对复杂背景下彩色数字图像分割算法进行研究。当前图像分割算法在彩色数字图像分割的过程中,仅仅考虑了图像像素的亮度值,没有考虑其空间特征,存在计算的复杂性过大等缺陷,影响彩色数字图像处理效果。为此,提出了一种基于随机权重粒子群的复杂背景下彩色数字图像分割算法。该算法先采用多尺度均匀滤波方法,对复杂背景下彩色数据图像进行划分,其中包含噪声和不含噪声的像素点的亮度值、结构元素以及局部区域内的图像像素加权亮度密度特征。采用多段图分割获取彩色数字图像的优化分割,在平滑项中代入彩色数字图像梯度信息,对彩色数字图像分割结果中的弱边界进行剔除,从而实现准确的彩色数字图像分割。实验仿真证明,所提算法增加了彩色数字图像分割的对比度和信噪比,提高了复杂背景下彩色数字图像分割的准确性。     

Gourd pyrography art simulating based on non-photorealistic rendering

Non-photorealistic rendering (NPR) is a field in computer science which can create effective illustrations and appealing artistic imagery. Some researchers have proposed NPR methods to simulate different artistic illustrations. However, simulating the new art styles remains extremely challenging. National pyrography is a very famous artistic work in China, and few algorithms have been put forward to illustrate this style. Some exist rendering methods can not demonstrate the main characters of the real pyrography, and the rendering speed is time-consuming using texture synthesis technique. This paper proposes a non-photorealistic rendering technique that automatically generates a gourd pyrography style from a 2D photograph. Similar to the existing exemplar-based methods, an input natural image is regarded as the foreground image, and an input gourd image is taken as the background image. To avoid time-consuming methods like texture synthesis or analogy, this paper simulates character of real pyrography through image abstraction and enhancement from the foreground image. The foreground image will be deformed using equilateral triangle mesh to match the gourd image and mapped to this background image. Experimental results demonstrate the effectiveness of our methods in producing gourd pyrography stylistic illustrations. Meanwhile, the proposed method is simple, fast, and easy to implement.     

基于特征约束点的纹理映射算法

纹理映射技术用于生成物体表面的纹理细节,是真实感图形技术的重要组成部分,也是计算机图形学的一个重要研究方向.针对目前很多纹理映射算法计算量大,方法比较复杂的缺点,应用Candide3作为三维网格模型,提出了一种快速有效的基于特征约束点的纹理映射算法.通过在三维网格模型和纹理图像上选取少量对应的特征约束点,利用三角网格剖分算法在纹理图像上建立选取特征点的三角网格.进而通过求取质心坐标的方法计算出三维网格模型上所有特征点的纹理坐标并完成整个三维网格模型的纹理映射.实验结果表明,提出的算法计算速度较快,能够得到高真实度的纹理映射效果,并且适用于不同纹理图像映射到同一三维网格模型上.     

基于样图的纹理合成技术研究

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成方法后发展起来的一种纹理技术,用于解决传统方法中出现的缝隙、扭曲、变形和参数调整等问题。在大规模场景的生成以及真实感图形绘制和非真实感绘制、计算机动画等方面具有广泛的应用前景;同时对图像编辑、数据压缩、网络数据的快速传输也有一定的指导意义。该文首先简要回顾了纹理技术的发展历程,总结出基于样图的纹理合成技术的基本原理,从基于Markov模型、侧重逼真显示、任意曲面等几个方面,对基于样图的纹理合成技术进行了较全面的总结和分析,对该领域未来的研究和应用前景做出了有益的探讨。     

新的蜡笔画风格生成方法

对真实蜡笔画的艺术特征和纹理结构分析,模拟了蜡笔画的颜色、纹理特点,提出了一种基于彩色图像的蜡笔画风格自动生成算法,实现了基于区域的均值漂移对输入图像迭代运算,完成了图像的色彩风格转换。在此基础上,提出了多噪声纹理模拟方法,分别实现了对图像色彩区域和轮廓区域的纹理模拟与添加,生成蜡笔画风格,从而达到计算机辅助生成蜡笔画的目的。该算法生成的结果图和手绘效果非常相似,适合教育、漫画插图和娱乐等领域的应用。