基于纹理合成的水墨山水画自动绘制

通过分析中国山水画的一般创作技法,提出了基于纹理合成的水墨山水画绘制方法.将一幅图像作为控制图像,用于控制要绘制的区域轮廓和明暗色调;采集画家的手稿作为样本图像,通过纹理合成绘制出国画绘画中的各种皴、染笔触;在传统的纹理合成方法上,提出了一种目标控制的多级纹理合成算法,该算法能利用控制图像有效地控制纹理合成的结果.从而可以将一幅数字照片或简单的手绘图自动地转换成各种中国水墨画效果的图像.仿真结果证明了该方法对于各种山水画的绘制具有良好的效果.     

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．     

基于匹配相容性的高效纹理合成

文中提出一种新的基于纹理块操作的纹理合成方法.对于每个纹理块,该方法根据样本纹理生成可与它进行拼接的纹理块邻接集合,并根据多步合成计算时纹理块之间的可拼接性(即匹配相容性)对邻接集合进行优化处理,即舍弃那些在多步操作后会引起匹配冲突的块.这样,合成计算时,可节省大量的关于邻接块之间的相似性度量计算,减少合成过程中的匹配冲突,由此提高纹理合成的效率.其合成质量,可与目前合成质量最好的纹理优化方法相媲美;而在合成速度方面,新方法的时间复杂度基本上是与目标纹理的大小成线性关系的,并经实验表明,新方法能以交互绘制的速度合成1024×1024像素的大纹理,而这是已有合成方法难以达到的.     

基于流线纹理合成的2D矢量场可视化

针对科学试验数据可视化问题,提出了一种2D矢量场可视化的方法－流线纹理合成方法,即通过将1D纹理映射到流线上,再利用流线纹理来合成可视化图象,因为移动1D纹理很容易形成矢量场动画。该方法是利用局部区域内流线的近似平行性,首先依据临界点来设定流线宽度,然后把流线绘制成多条平行流线,再分别将多条不同的1D纹理映射到流线上,从而能够加快计算。实际结果表明,由于流线纹理合成的纹理图象上清楚地显示了流线,因而反映了矢量场的方向信息,同时,该方法计算速度快,可以达到交互可视化的要求。     

基于自相似的风格化线条纹理合成方法

针对动画风格化线条渲染中需要权衡线条纹理滑动和线条纹理缩放两种不同的走样现象,提出了一种新的线条纹理(自相似样图),从而避免了这两种走样现象。自相似样图的纹理可以连续地无限放大,并且可以从单一样本自动生成。自相似样图可替代传统笔画纹理用于2D插图和动画。此外,自相似样图应用新的简单的方法,可以连贯地渲染3D路径,适用于交互式应用程序。     

自相似性匹配的纹理合成

基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。     

基于对象的图案表示模型与设计方法的研究

提出了一种基于色片对象的图案表示模型,解决了大幅面、高精度图案存储量大且设计效率低的难题,针对不同的应用领域,如印染、丝织、广告设计、专色印刷、陶瓷、艺术图案创作等行业,图案具有不同数据视图的特点,形成了面向行业的设计概念,在图案表示模型基础上,定义了对图案色片对象的３种操作：色片加（＋）、色片减（－）、色片替换（＠）,图案的设计与工艺处理通过对色片对象施加这３种操作完成,便于图案设计与创作人员对     

使用可变大小的邻域进行纹理合成

在许多采用马尔可夫随机场模型的基于样图的纹理合成算法中,邻域的大小决定着这些合成算法的纹理合成质量和合成速度。目前很多纹理合成算法都是在合成前人为选择或通过一定算法来选择邻域尺寸,在合成过程中就使用这个固定大小的邻域来合成纹理,但是固定大小的邻域通常会造成纹理特征混乱。本文提出一种新的纹理合成算法,该算法在合成过程中动态改变邻域大小来避免这个问题。针对每一个输出像素,它的邻域尺寸与这个邻域结构所有像素都相关,是动态改变的。实验表明,在一个较宽的纹理范围内,该算法能够自动为每一输出点自动地识别出理想的邻域大小,生成令人满意的纹理合成效果。     

基于特征匹配的渐变纹理图像合成算法

近年来发展起来的纹理合成算法可以由小块纹理样图合成任意大小的纹理图像。合成的纹理图像虽然和样本纹理在视觉上相似且连续,但是缺少变化,因此需要有算法能使合成纹理图像产生需要的变化。文中借助输入样本图像的MIP图像和基于块的纹理合成,在边界的合成过程中加入了特征匹配以提高合成纹理图像的质量。实验结果表明,该算法可以在沿着纹理合成的方向上产生渐变的纹理图像,并通过特征匹配能够使合成的纹理图像在视觉是平滑过渡的。     

基于结构的纹理合成

提出一个简单有效的基于样图的纹理合成新方法．现有纹理合成算法仅考虑两块待匹配块之间对应元素的颜色差别作为评价相似性的量度，对于一些纹理图象，找到的不一定是最相似的匹配块，因此合成后，没有得到令人满意的效果．为此，提出一个新的纹理合成算法，不仅考虑了两个匹配块之问的颜色相似性，还充分考虑了结构的差别，把结构的相似性作为匹配块之间相似性量度的重要因素之一．具体作法是：从样本图象产生一个基于结构的新的特征映射，降低结构上不连续的程度，从而获得比较理想的合成结果．     

Texture evolution: 3D texture synthesis from single 2D growable texture pattern

An efficient model-independent 3D texture synthesis algorithm based on texture growing and texture turbulence is presented to create vivid 3D solid texture from a single 2D growable texture pattern. Given a 2D texture pattern of some growable material, our technique is able to create an anisotropic 3D volumetric texture cube to simulate the evolution of the material in 3D. An effective tiling scheme is designed to save computation and storage costs. Target objects are directly dipped into the synthesized 3D texture volume to generate creative, sculpture-like models that can be visualized with interactive speed. Our method is conceptually intuitive, computationally fast, and storage efficient compared with other solid texturing methods. As opposed to conventional 2D texture mapping work on polygonal surfaces, our approach is capable of decorating 3D point-rendering systems seamlessly. Furthermore, our combination of texture turbulence and texture growing techniques provides an attractive way to synthesize and tile natural 2D texture patterns, or generate simple but interesting motion textures.     

Scale-invariant template matching using histogram of dominant gradients

This paper presents a histogram-based template matching method that copes with the large scale difference between target and template images. Most of the previous template matching methods are sensitive to the scale difference between target and template images because the features extracted from the images are changed according to the scale of the images. To overcome this limitation, we introduce the concept of dominant gradients and describe an image as the feature that is tolerant to scale changes. To this end, we first extract the dominant gradients of a template image and represent the template image as the grids of histograms of the dominant gradients. Then, the arbitrary regions of a target image with various locations and scales are matched with the template image via histogram matching. Experimental results show that the proposed method is more robust to scale difference than previous template matching techniques.     

基于纹理结构的指纹匹配算法

为克服传统细节点匹配模型的不足,对指纹的纹理结构进行了分析,利用指纹纹线的不同结构作为指纹图像的特征。提出了一套基于指纹纹线轮廓的特征提取和匹配算法,并且采用了分步匹配,减少了拒判时间,该算法具有平移、旋转不变性。由于利用了指纹的结构信息,对低质量指纹图像有一定的适应度。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于骨架和统计直方图的形状匹配算法

目标的柔性变化和局部遮挡是形状匹配的主要困难,传统的形状匹配算法对这类问题常不能奏效。针对该问题,提出了一种新的接合骨架和统计直方图匹配柔性变化和局部遮挡目标的方法。算法首先提取骨架接合点,根据骨架接合点将目标形状分块;基于每个骨架接合点构造各个子块的不变特征并将其直方图化;再构建了一种新的相似性度量函数;通过对骨架接合点的匹配实现目标形状的匹配。由于算法是提取骨架接合点,较骨架端点提取更稳定,从而能提高匹配精度;此外算法采用分块描述匹配的思想,所以能有效处理局部遮挡和柔性变化。理论分析和实验结果均表明算法是有效的。     

偏离映射的烙画风格绘制

针对非真实感绘制烙画艺术风格模拟技术中可能存在的背景单一、绘制速度慢以及缺少细节及写意效果等问题,提出一种自动的、基于偏离映射的烙画风格绘制方法。算法采用对烙画的前景和背景图像分别处理再进行融合的方法,首先通过边界扩充、种子点填充、L2距离优化等改进的纹理合成算法,将样本合成为烙画背景图像,扩展了背景题材;其次,采用各向异性滤波平滑前景图像的结构张量场,并沿张量场局部曲线方向进行线积分卷积计算的方法突出了烙画前景写意风格的特点,同时通过图像增强技术增强了局部细节和结构信息。此外,采用改进的Phong光照明模型将前景图像偏离映射到背景图像中。最终的实验结果突出了细节信息和写意效果,增强了艺术表现力,提高了绘制速度,能模拟出真实的烙画艺术效果。     

基于直方图特性的LSB匹配隐写分析研究

为了提高对高精度原始图像LSB匹配数字隐写的检测能力,提出了基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法.根据高精度原始图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以及小波分解后的子带系数直方图的特性差异,提取了23维的特征向量,并使用支持向量机对其进行训练,建立区分载体图像与载密图像的分类器达到检测秘密信息的目的.实验结果表明,该方法在性能上要优于文献[5]的局部极值法.     

基于LBP/C纹理分析的立体匹配算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一区域像素点视差的问题,将纹理分析应用于立体匹配中,提出图像分块整体匹配的方法。首先用LBP/C纹理分析方法对图像纹理进行描述;然后进行基于区域生长的扩张检测,得到纹理单一图像块;最后对图像块进行整体匹配,得到纹理单一区域的稠密视差图。对国际标准图像进行测试,结果表明该算法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,具有实用价值。     

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。     

Scale-orientation histogram for texture image retrieval

In this paper, a Scale-orientation histogram is defined for analyzing the “directionality” and “periodicity”, which are two of the most important deterministic dimensions in human texture perception. This histogram is applied to texture retrieval in a case study, and the experimental results illustrate its effectiveness.