用户控制的纹理合成

提出一种基于用户控制的纹理合成算法．该算法适用于任意二维平面和任意拓扑的三维网格．可方便地控制纹理合成时方向和尺度的连续变化．对于任意平面区域需剖分成较均匀的三角网格，以剖分得到的二角形作为基本的合成单元来进行合成．根据用户在此三角网格上指定表示纹理方向和大小的矢量来插值生成矢量场，用以控制合成纹理的变化．该算法可以自然扩展到三维三角网格，以三角面片作为合成单元，合成后直接输出每个顶点的纹理坐标．该算法对二维和三维纹理合成给出了统一实现的框架．实验结果表明，该算法可以在任意目标区域根据用户的交互生成令人满意的纹理合成效果．     

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。     

基于人工蜂群的D-Tile纹理合成算法

基于块的纹理合成通过拼接给定纹理样图中的纹理块来合成纹理。其主要思想是从给定纹理样图中选取一组纹理块,将这些纹理块按照某种方式进行拼接得到最终的输出纹理。基于人工蜂群的D-Tile纹理合成算法首先引入人工蜂群算法的思想,选择出边界像素差异性较小的4个正方形纹理块来制作D-Tile,用边界差异性较小的纹理块进行拼接能够降低D-Tile内部缝隙的明显程度,选择正方形纹理块则增加了对样图角部信息的利用;其次,4个正方形纹理块有重叠拼接,分别连接对角线,取中心菱形纹理块作为D-Tile初始框架,该框架的选取能够避免D-Tile拼接时存在的拐角不匹配问题;最后,D-Tile按照边界颜色匹配的原则进行无缝拼接,最终实现纹理合成。实验结果表明,该算法对于各类型纹理的合成都有一个良好的视觉效果。     

基于Graph Cut的快速纹理合成算法

提出一种带边界匹配的基于Graph Cut的快速纹理合成算法．通过将纹理样本以不同的位移贴到输出图中完成合成,重叠区域的像素取值由Graph Cut确定．引入边界图辅助位移搜索,以增强合成结果的边界连续性;在预处理过程中计算2个相同样本在所有相对位移下的匹配误差,选取一部分误差最小的位移组成“优选位移”集合,合成过程中的块间相对位移仅从此集合中选取,大大地提高了合成速度．实验结果表明,该算法合成质量高、适用范围广、合成速度快．     

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。     

基于边界图的纹理合成方法

已有的纹理合成方法往往难以很好地保持纹理中的边界结构特征．为此,提出一种利用纹元边界辅助合成的方法．新方法首先从样本纹理中抽取出“纹元边界图”,然后在此图的指导下,基于块纹理合成方法的流程对“纹元式纹理”的两种情况“覆盖式”和“非覆盖式”纹理分别采用“边界覆盖法”和“边界匹配法”进行纹理合成．与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,对很多“纹元式纹理”都达到了满意的效果并且合成速度很快．     

基于约束的多样图纹理合成方法

基于已有的约束的多样图纹理合成算法,提出采用图像金字塔的方法来实现,并在其中利用了纹理的相关性原理,不仅可以合成自然纹理,而且对结构性较强的纹理也取得了较好的效果,合成速度也得到了提高。实验结果表明,该算法在合成质量和合成速度上都有较大的提高,对于控制某种纹理在合成结果图中的位置的纹理合成有广泛的适用性。     

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。     

基于联合双边滤波的纹理合成上采样算法

提出了一个新的纹理合成的上行采样算法,即利用现有的高分辨率的样本纹理作为先验引导条件,对合成的低分辨率的纹理进行插值,获取更好的高分辨率纹理合成结果.该算法的主要思想是基于联合双边滤波器进行纹理合成上采样,对低分辨率合成纹理应用空间滤波,而将一相似的边界滤波联合地应用在高分辨率的样本纹理上.该算法克服了传统的以光滑性为先验引导条件的上采样方法会导致图像特征模糊的缺点,使获得的上采样纹理图像保持纹理特征,同时视觉上光滑.文中给出了图像和视频纹理合成结果的上行采样算法.实验结果表明,文中的方法减小了优化纹理合成过程所需的时间和空间,获取了更好的图像和视频合成纹理上采样效果.     

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。     

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。     

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。     

利用相关性原理纹理合成的改进算法

针对Ashikhmin等提出的纹理合成算法存在时间开销大、容易出现接缝等问题,给出一种改进的基于相关性原理的纹理合成算法。将Ashikhmin算法基于像素点的纹理合成推广到基于块的纹理合成,在匹配过程中采用新的误差度量标准,加速了匹配过程,使纹理合成效果更符合视觉要求。通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

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PSO的快速纹理合成算法

应用PSO的快速纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法,应用粒子群优化(PSO)算法对基于块采样的纹理合成算法的搜索匹配过程进行了改进,改变了原算法的全遍历搜索过程,在不影响合成质量的前提下加快了合成速度．本算法对于按序和随机的各种应用都能在一台中等的PC机上几秒内合成高质量的纹理．并对算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析．     

基于图论优化的块采样纹理合成

基于马尔可夫随机场(MRF)模型和已有的块采样合成技术,提出一种改进的合成算法,采用图论的最小割线算法对MRF的似然性进行优化,将合成时的光栅扫描方式改为之字形扫描方式,以抑制纹理的倾向性和纹元的不完整性。试验证明,该算法的合成效果较好。     

纹理的标准性和强标准性纹理的快速识别及合成

分析了纹理合成中时间开销最大的匹配过程,发现了对一类具有特征任意匹配性纹理,可以大大降低匹配精度甚至忽略匹配过程,从而加快纹理生成速度．通过对这类纹理特性的概括,引入了纹理标准性概念,利用可变尺度滑动窗口的灰度距离对标准性进行度量;并结合大量统计结果,给出纹理标准性区分标准,对强标准性纹理使用低精度的匹配或零搜索来合成纹理．实验结果证明,文中对于强标准性的纹理区分可靠有效,生成纹理的速度大大提高,且质量无明显降低．