利用相关性的快速块拼贴纹理合成

通过总结已有的纹理合成算法,采用基于样图的纹理合成方式提出了一种快速块拼贴纹理合成算法。该算法基于纹理的相关性,在搜索最佳目标纹理块时,通过相关位置偏移技术在样图中映射出已合成块的地址,适时加入螺旋搜索方法,利用块边界匹配算法将搜索到的地址块进行匹配,直到找到符合误差阈值的纹理块然后进行输出合成。通过实验发现,算法在处理随机性纹理和结构性纹理时都能取得比原先算法更好的合成效果,合成时间也大大加快。     

面向纹理合成的块尺寸自动选择算法

在现有的基于块的纹理合成算法中,针对块尺寸需要人工选择从而导致纹理合成质量不确定的问题,提出一种纹理合成中的块尺寸自动选择算法。在纹理样本上按扫描线顺序滑动子块直到遍历所有位置,对子块与纹理样本的直方图进行归一化与均值滤波预处理,然后计算二者直方图的交;在不同子块位置的上述计算结果中,取其最大值作为子块与样本的颜色相似度。针对颜色相似度与块尺寸的近似单调递增关系,采用二分法计算相似度阈值点所对应的横坐标,将其作为纹理合成的块尺寸。多种类型纹理的实验结果表明,该方法自动选择的块尺寸与最佳经验取值范围相吻合。所提方法不仅适用于结构性纹理的合成,而且适用于随机性纹理的合成,能够获得理想的合成结果。     

块尺寸自适应的Tile纹理合成算法

针对Wang Tiles纹理合成算法中样图信息利用不完全、所制作的Tile中心处有明显接缝,以及Tile拼接时拐角处不完全匹配等问题提出了一种改进的纹理合成算法。分析给定的纹理样图,得到适当的纹理块长度,按照该长度从纹理样图中提取4个菱形纹理块,生成Tile初始框架;从样图中选择与Tile初始框架尺寸相同的纹理块作为替代纹理块,与Tile初始框架重叠放置,求取最佳缝合路径,从而制作Tile;通过一系列Tile拼接生成最终的输出纹理。实验结果表明,该算法制作的Tile有很好的视觉效果,同时对各类型纹理该算法都能取得一个较好的纹理合成效果。     

基于邻域子块相关的快速纹理合成

提出一种新的基于邻域子块相关的快速纹理合成方法,通过预处理,在合成过程中利用邻域子块的相关性,把搜索范围限制在当前块的邻域,与基于块抽样的纹理合成算法相比,时间复杂度从O(M×N)降至O(M),并且对于一幅输入纹理合成不同大小的输出纹理,只需对输入纹理进行一次预处理。实验结果表明,对于广泛存在的真实纹理,邻域子块的相关能更好地描述纹理的特征,合成出视觉效果上更优的输出纹理。     

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.     

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。     

基于纹理块连贯性的纹理合成技术

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。文章对基于样图的二维纹理合成技术进行了研究,有机结合了前人的一些观点,在此基础上提出了一种新的算法:在Efros和Liang提出的块拼接纹理合成算法的基础上融入Ashikhmin提出的基于位置相对性的合成技术,并加入与视觉相关的权值,得到了很好的视觉效果。     

块拼贴的纹理合成算法的实现与改进

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新的纹理拼接技术。其中块拼贴的纹理合成算法由于合成速度快,效果良好,受到极大关注。对采用块拼接技术的纹理合成方法进行综述,运用图像切割方法较好解决了块拼贴算法中的最佳分割路径获取问题,并对合成的结果进行平滑优化。     

块纹理合成的优化计算

针对块纹理合成方法,深入分析了块的形状、大小以及相邻块间重叠区域等参数对合成效率的影响,并基于纹理的特征及其变化的周期和重叠区域的约束性等给出了衡量这些参数作用的度量方法.该方法能自适应地优化这些参数,提高纹理合成的效率.     

螺旋线轨迹在纹理合成算法中的应用

本文在MRF模型和已有块拼贴算法的基础上,根据纹理的邻域相关性以及匹配点的位置分布在上次合成匹配点邻域的概率较大这一特点,直接选取前一匹配块的相邻块为待选最佳匹配块,使算法能够快速地采样到最优匹配块,并能较好的保持合成纹理的邻域相关性;同时,采用螺旋顺序逐块合成纹理,能够加强对合成过程的约束,克服了合成过程中不连续区域的出现。本文算法较好的维持了样本图的结构特征,在保证纹理合成质量的同时,能够有效的减少算法的计算量。     

Texture synthesis via the matching compatibility between patches

A new patch-based texture synthesis method is presented in this paper. By the method, a set of patches that can be matched with a sampled patch for growing textures effectively, called the matching compatibility between patches, is generated first for each patch, and the set is further optimized by culling the patches that may cause synthesis conflicts. In this way, similarity measurement calculation for selecting suitable patches in texture synthesis can be greatly saved, and synthesis conflicts between neighbouring patches are substantially reduced. Furthermore, retrace computation is integrated in the synthesis process to improve the texture quality. As a result, the new method can produce high quality textures as texture optimization, the best method to date for producing good textures, and run in a time complexity linear to the size of the output texture. Experimental results show that the new method can interactively generate a large texture in 1024 × 1024 pixels, which is very difficult to achieve by existing methods. Supported by the National Basic Research Program of China (Grant No. 2009CB320802), the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60773026, 60833007), the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant Nos. 2006AA01Z306, 2008AA01Z301), and the Research Grant of University of Macau     

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。     

基于不规则块的纹理合成方法

为了很好地保持纹理的边界结构特征,提出了一种利用人眼的视觉特性,采用不规则块、随机覆盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法.新方法分两个步骤：首先根据人眼的视觉特性,采用智能选择工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块,然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决定如何把不规则块拷贝到目标纹理中.和已有的合成方法相比,新方法能更好地保持纹理的边界结构特征.实验表明该方法可以快速高效地合成高质量的纹元式纹理.     

Method of Direct Texture Synthesis on Arbitrary Surfaces

A direct texture synthesis method on arbitrary surfaces is proposed in this paper. The idea is to recursively map triangles on surface to texture space until the surface is completely mapped. First, the surface is simplified and a tangential vector field is created over the simplified mesh. Then, mapping process searches for the most optimal texture coordinates in texture sample for each triangle, and the textures of neighboring triangles are blended on the mesh. All synthesized texture triangles are compressed to an atlas. Finally, the simplified mesh is subdivided to approach the initial surface. The algorithm has several advantages over former methods: it synthesizes texture on surface without local parameterization; it does not need partitioning surface to patches; and it does not need a particular texture sample. The results demonstrate that the new algorithm is applicable to a wide variety of texture samples and any triangulated surfaces.     

基于泊松填充的纹理自适应插值方法

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相似性,依据中间纹理像素特征随机从源纹理中选取像素块;最后,使用泊松图像编辑算法将源纹理像素块平滑嵌入到中间纹理的间隙区域,得到最终的合成纹理。通过与现有算法的大量对比实验表明,该算法对静态和非静态纹理合成问题都能适用,且合成结果与源纹理具有较高的视觉一致性。另外,该算法逻辑简单、计算快速,无法复杂优化计算或者学习训练步骤,适合在低硬件配置的移动平台应用。     

自适应尺度的双边纹理滤波方法

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先,通过对局部区域进行统计分析,从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长,对于均匀的纹理区域,选取较大的矩形片边长,对于邻近特征边的区域选取较小边长;其次,利用自适应的矩形片边长计算引导图像;最后,对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明,所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。     

大尺寸纹理的实时合成

提出一种纹理合成方法,可实时高质量地生成大纹理.它先基于纹理特征变化的周期性分析,得到合适的纹理块尺寸,以使所划分的纹理块能高效反映这种周期性变化,便于生成高质量的纹理;然后,它在目标纹理上均衡地分布纹理块,使得垂直方向和水平方向上相邻的纹理块之间都留有一个块尺寸大小的空白区域,再对空白区域进行填充,以完成目标纹理的生成.显然,布块操作和填充操作均可并行地进行.同时,为每个纹理块预先生成可与其邻接匹配的纹理块集合,以便在填充计算时可用简便的集合求交计算来进行邻域约束的搜索,并将这种求交计算放在CPU中进行,而将邻接纹理块在重叠区域的缝合计算放到GPU中进行,以综合利用CPU和GPU的优势.实验表明,新方法可在一般微机上以45帧/秒的速度高质量地实时合成1024*1024的大纹理,而这是已有技术难以达到的.     

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。