一种实体纹理的设计方法和实现

一个实用的实体纹理系统不仅应用有清晰的模型,还要求纹理的效果丰富,易于扩展和实现,本文在分析实体纹理的概念和计算原理的基础上,给出了一种将实体纹理分三步实现的方案,然后纹理参数进行了分类,给出了一个纹理数据结构的组织方法,最后讨论了这种方案的实际应用。     

一种纹理图象分类方法的研究

提出了一种基于矢量量化的纹理分类方法,通过矢量量化的方法生成原始图象的符号图象,并生成这个符号图象的共生矩阵,行家和共生矩阵的４个数字特征构成原始图象的纹理特征向量,使用２个特征向量之间的矩离作为匹配的标准,可以实现对纹理图象进行快速匹配分类。     

一种基于自适应块拼接的纹理合成方法

纹理合成是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。本文在MRF模型和已有块拼接技术的基础上提出了一种自适应块拼接算法,该方法在全局最优的前提下进行不同大小纹理块的拼接,并使图像中的像素带有与视觉相关的权值,不仅在保证合成速度的同 时得到了更好的合成效果,而且从理论上统一了逐点合成和逐块合成两种基本方法。     

一种有效的基于小波帧变换包的纹理分类方法

纹理为多类图象分析提供了重要的特征。本文提出一种新的多分辨率纹理分类方法，该方法采用称为小波帧的冗余小波分解，从而获得了具有稳定性和平移不变性的特征描述。同时，为适应纹理的准周期特性，我们采用树型变换包分解策略，即根据某种分解准则，同时对低频信道进行分解。另外，我们在算法中还采用自适应的分解方法，一旦给定条件满足，分解终止，整个分类过结束，从而避免了不必要的分解与计算，提高了计算效率。实验表明，本     

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。     

基于纹理方向的描述和对具有方向性纹理图象的分类与分割

为进一步进行纹理特征分析，从纹理的方向性入手，给出了纹理方向的数学定义式，合理选择差异函数，构造了具有物理意义的纹理方向描述特征向量，数据处理方面，运用模糊贴近度的概念，结合改进后的属性均值聚类算法，对一类具有方向性的纹理图象进行分类与分割实验，取得了较好的结果，试验表明，该方法对纹理的方向性有很好的描述能力。     

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。     

一种新的基于局部傅立叶级数的纹理描述子

纹理分析在图象分析和模式识别中起着非常重要的作用,而纹理描述又是其中一个基础的研究课题。由于均匀纹理其局部的灰度分布与空间关系在整体上具有周期性,因此可以用这种局部信息来很好地刻划不同纹理的差异。为了获得良好的纹理分类效果,利用象素点八近邻灰度之间的空间相关性,提出了用八近邻的傅立叶级数作为纹理刻划的新方法。该方法视象素点的八近邻为周期列,并首先通过计算其傅立叶级数,进而来得到整幅图象的局部傅立叶级数图,然后将通过对该傅立叶级数图幅值进行量化而获得的直方图作为纹理描述子（该纹理描述子具有平移旋转不变性）;最后用13种Brodatz纹理来进行分类。实验结果表明,该描述子具有良好的分类能力。     

基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新方向,本文给出了一种纹理图象分割的方法,设计了一组参数不同的2D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征,然后经过四叉树平滑,用模糊C－均值聚类对图象进行分类,最后进行边缘确定,实验结果表明,这种方法能获得较好的分割效果。     

一种自然纹理图像生成的新方法

提出了一种新的自然纹理图像生成方法 ,对传统的纹理图像统计模型和结构模型进行了改进 ,能够用来模拟和生成多种自然景物的纹理图像 .实验结果证明 ,该方法能有效地产生具有真实感的自然纹理图像     

影像纹理分类的马尔可夫随机场方法与试验研究

针对马尔可夫随机场方法用于影像纹理分类进行了探讨。主要探讨了以下三个方面的问题：（１）如何从备选马尔可夫随机场模型中找出最适合的模型;（２）马尔可夫随机场模型参数的估计问题;（３）如何利用马尔可夫随机场模型参数进行影像纹理分类。最后以实际试验情况表明所提出的方法是可行的。     

基于无参数Markov随机场模型的彩色纹理综合方法

提出一种基于多尺度、无参数Markov随机场模型和KL变换的彩色纹理综合方法。该方法能捕捉原始纹理的高阶统计特性,综合出与原始纹理视觉一致的彩色纹理图像。实验结果证明该方法对彩色纹理图像的综合非常有效。     

新的纹理分类算法

提出了一种基于特征符号随机场描述的纹理分类方法。特征符号随机场是纹理图象的一种二维描述,综采用离散的符号来描述纹理图象的结构性特征。     

基于谱直方图和SOFM网络的纹理分类

提出了一种基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络的纹理分类方法。引入像素的八近邻离散付氏变换犤5犦,随机选取局部纹理区域,计算所选纹理区域的纹理谱并量化得到谱直方图,将其作为自组织特征映射(SOFM)网络的特征模式输入并训练网络。训练结束后的拓扑输出层对应于纹理的不同类别。算法简单有效,对6类Brodatz纹理进行测试,得到了良好的分类效果。     

基于对偶树复小波和MRF模型的纹理图像分割

基于对偶树复小波（DT-CWT）和马尔可夫随机场（MRF）模型提出了一种监督纹理图像分割算法,算法包括两个步骤,首先对复小波变换系数进行较为精确的建模,提取其一阶统计信息作为纹理特征,综合多个尺度的信息,基于极大似然标准进行初始分割;其次,将初始分割结果用MRF模型表示,基于贝叶斯最大后验（MAP）融合初始分割结果,得到最终的分割结果。算法应用于合成纹理图像和实际图像得到了良好的结果,对比实验表明算法所采用的纹理特征的提取方法、小波变换方式、用MRF模型来建模标号等是算法简洁有效的基础。     

基于曲波纹理分析和SVM-KNN分类的假指纹检测算法

假指纹攻击作为破解指纹识别的一种简单实用的方式,被某些不法分子非法使用。目前假指纹检测的主流方法是纹理分析,但是单纯的纹理分析不包含对因假指纹材质与人体皮肤有异而产生的噪声分析。提出一种利用曲波系数特征及曲波重构图像纹理特征进行SVM-KNN分类的假指纹检测算法。先对指纹图像进行曲波变换,提取各尺度各方向域的系数特征,重构指纹图像并提取一阶统计量、灰度共生矩阵(GLCM)和马尔科夫随机场(MRF)等纹理特征与系数特征组成特征向量,然后通过SVM进行训练,引入SVM-KNN分类对假指纹进行检测。在第二届全球假指纹检测竞赛(LivDet2011)官方数据库上的测试结果表明,该算法对假指纹检测有很好的效果。     

基于多信息融合的纹理分割新方法

为了提高纹理分割的边缘准确性和区域一致性,该文综合考虑了纹理的统计和随机特征,提出了一种摹于GMRF和Gabor滤波得到的纹理特征进行信息融合后再进行纹理分割的新方法。实验结果表明该算法适应各种不同类型的纹理图像,与传统的只利用纹理的一种特征进行分割方法相比,该方法在边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善。     

基于Markov随机场模型的纹理图像的缺陷检测

在工业自动化研究中,部件的缺陷检测是非常重要的过程。文中提出了一种基于图像纹理分析的表面缺陷检测方法,图像表面纹理特征是利用Markov随机场模型来描述的,通过学习和聚类分析来检测出纹理图像中有缺陷的区域。试验结果表明,该方法可以有效地描述不同种物质表面的纹理特征,并能准确地检测和定位缺陷。     

基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象分割

文章针对纹理图象的特点,提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法。首先构造一组Gabor滤波器（2－D）提取纹理图象多分辨率和多方向性的空域和频域特征。为了使纹理特征更加明显,在此基础上对滤波图象进行非线性变换,最后利用Hopfield神经网络通过松弛迭代算法实现纹理图象的快速分割,取得了良好的分割效果。