基于多阶误差曲面的纹理合成

针对Image Quilting纹理合成算法拼贴块时会出现的边界不连续现象,提出一种基于多阶误差曲面的纹理合成改进算法。该算法通过多阶误差曲面来计算最小误差边界分割,从而得到更精确的最佳切割路径;此外在按照最佳切割路径拼贴块后,利用泊松混合（Poisson Blending）来修复边界不连续区域,使得不连续的边界区域能够变得平滑,纹理合成效果更符合视觉要求,并且将改进后的算法扩展到纹理传输的实现。实验结果表明,改进后的算法可以较好地克服Image Quilting算法存在的不足,得到良好的合成结果。     

块拼接纹理合成算法在图像拼接中的应用

小面积图像往往满足不了人们在工作中的需求,很多时候人们需要是大面积的图像,因此就需要一种算法来将相关的小范围拍摄的图像拼接成大图像,即实现全景图拼接。文中从块拼接纹理合成出发,并对块拼接纹理合成算法进行改进,将块拼接的原理应用到图像拼接上,并对像素加入与人视觉有关的权值进行接缝处理。实验结果表明,该方法简单实用,对于基本的由不同方位拍摄的图像都可以通过本算法进行拼接,并通过对接缝处的处理,取得了较好的结果。     

块拼接纹理合成算法在图像拼接中的应用

小面积图像往往满足不了人们在工作中的需求，很多时候人们需要是大面积的图像，因此就需要一种算法来将相关的小范围拍摄的图像拼接成大图像，即实现全景图拼接。文中从块拼接纹理合成出发，并对块拼接纹理合成算法进行改进，将块拼接的原理应用到图像拼接上，并对像素加入与人视觉有关的权值进行接缝处理。实验结果表明，该方法简单实用，对于基本的由不同方位拍摄的图像都可以通过本算法进行拼接，并通过对接缝处的处理，取得了较好的结果。     

基于块拼贴技术的纹理传输研究

本文提出一种改进的块拼贴纹理传输算法,首先给出一种基于样图的块拼贴纹理合成方法,该方法采用图论中的最大流-最小割算法对纹理块之间的匹配进行优化;然后在此算法基础上,通过增加一个对应图约束对纹理传输问题进行了研究,为了提高纹理传输的质量,提出了一个迭代传输的解决方案。实验结果表明纹理传输的结果令人满意。     

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。     

并行波峰模式的规则块拼接纹理合成调度

在基于样图的纹理合成方法中,规则块拼接法因邻接块间相对高的约束条件难以利用并行化手段提高运算效率.文中从一个经典算法出发,把块合成顺序问题转换为任务调度问题,对该问题进行描述并分析提取其中的约束条件,然后以并行波峰模式为基础,提出了一种在满足相关约束下面向通用二维矩阵数据的空间平衡调度方案.在此基础上,提出一种基于并行波峰模式的规则块拼接纹理合成调度算法,很好地保持了规则块拼接的原有约束,实现了基于多核心CPU的并行纹理合成.最后通过理论上的分析和对比实验证明了文中方案的有效性.     

基于约束的多样图纹理设计与合成算法

提出了多样图纹理设计的概念,将块拼贴纹理合成方法和点匹配纹理合成方法相结合合成纹理图案。利用块拼贴合成方法合成背景及一些前景的部分,避免了基于点的纹理合成所产生的条带化、模糊等现象。同时,采用点匹配的合成方法合成一些前景及一些前景的部分,解决了块拼贴在小区域覆盖到其他区域的问题,并且利用图像平滑技术,使拼接处自然过渡。由于采用了以上两个算法相结合,在合成速度上已经大大超过了徐晓刚约束多样图纹理合成算法。     

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Wang Tile的改进纹理合成算法

Wang Tiles由4个纹理块构建而成,并为Tiles拼接做准备。因为Wang Tiles是事先制作的,所以它是一种实时纹理合成方法。然而,在Tiles内部和相邻Tiles拐角处存在着匹配问题,因此,提出了一种改进Wang Tile的新方法,该方法使用一个新的样图来替换边界匹配样图的中心,并采用Image Quilting算法查找替换路径,从而生成Tile集合,继而合成大块纹理。实验结果表明,所绘制的纹理不仅成功克服了匹配问题,而且在某种程度上增强了纹理多样性。     

引入边缘信息的纹理传输改进算法

本文针对Efros等人提出的块缝合纹理合成与传输算法,在搜索匹配块的过程中未考虑目标图块边缘信息这一不足之处,提出了一种改进算法．新算法在原有的搜索误差匹配公式中,通过计算梯度的方式增加了边缘信息处理项,同时整个传输过程还引入了亮度重映射的匹配预处理策略．实验结果表明,改进后算法的传递效果优于传统算法,尤其是目标图的边缘轮廓部分传递效果有比较明显的改善．     

结合随机映射和改进缝合线的纹理合成隐藏

传统修改式信息隐藏无法抵抗密写分析的检测,纹理构造式信息隐藏只能生成简单质地的纹理,不能对秘密信息进行有效掩盖,纹理拼接式信息隐藏,秘密信息与样本小块之间存在着固定的映射关系以及码块间的区别特征,会导致信息泄露,降低其安全性。针对以上问题,提出了一种结合随机映射和改进缝合线的纹理合成隐藏方法。首先将样本图像划分为样本小块并依据样本小块均值划分为不同类别,然后通过建立起秘密信息分段和样本小块类别间的随机映射关系来编码秘密信息并将其放置在空白图像的特定位置上,最后按改进缝合线纹理合成方法将放置小块与相邻小块进行纹理合成并生成含密纹理。实验结果表明,该方法可通过合成纹理来对秘密信息进行掩盖,秘密信息分段和编码样本小块不一一对应,该方法完全依赖于用户密钥且具备一定的抗攻击能力。     

一种改进的自然纹理合成方法

自然纹理合成方法是一种适合自然景物的基于样图的快速纹理合成方法。 但是候选点超越样图边界的问题没有很好得到解决,成为导致合成后图像产生的纹理块间明 显变化的主要因素。论文提出了一种改进的自然纹理合成算法,将样图边缘易产生无效候选 点的区域用样图内部与之大小和形状相同的像素块来代替,像素块和被替代像素块沿一条不 规则的曲线相匹配。合成过程中在接近边缘时像素块的生长会转向纹理内部。该方法减少了 因随机产生候选点而形成的块间不连续,有效地改善了视觉效果。     

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。     

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。     

多传感器彩色纹理色彩差异修正方法

针对三维彩色扫描仪多个传感器获得的彩色纹理图像存在色彩差异,导致重建的三维彩色模型表面出现色彩分块现象的问题,提出一种基于色彩迁移的纹理图像色彩修正方法。首先,利用综合质量图像评价函数(CAF)进行图像质量评价,从多个传感器获得的彩色纹理图像中选出一幅质量最佳的作为标准图像;然后,参照该图像调整其他纹理图像各个色彩通道的色彩均值、方差等统计量。将所提方法用于三维人体彩色扫描仪的纹理图像色彩修正,结果表明,色彩修正后纹理图像间的色彩差异减小,得到的三维人体彩色模型色彩分块现象得到明显改善,色彩更加均衡自然。与经典色彩变换方法、改进色彩变换方法、基于最小角度选择的融合方法相比,实验的主观效果和客观图像综合质量评价值都表明了该方法的优越性。     

基于全变分和边界重构的纹理图像修复方法

在修复纹理图像时,将来自受损图像周边的像素或选出的纹理沿等照度线方向复制到受损区域内可能引起边界模糊。为解决上述问题,通过全变分将图像分解成骨架图和纹理图,用边界重建方法修复图像的骨架图部分,在修复的骨架图的导引下用纹理合成方法修复纹理图部分,使图像的纹理和结构得以同时修复。实验结果证明,该方法对具有复杂结构的纹理图像具有较好的修复结果。