拼接法纹理合成中的结构特征匹配

提出一种新的纹理合成技术,该方法对样本纹理图像进行采样,逐块合成纹理图像.在寻找最优候选匹配块时改变以往算法中仅匹配颜色相似度的做法,加入结构信息,提高了块边界结构的相似度.用该算法选择的最优匹配块更符合人的视觉特性,合成图像接缝区域的过渡更为流畅,结构单元的完整性明显优于原有方法.实验结果表明,该算法对结构性强的纹理具有良好的合成效果.     

基于相关性原理的多样图纹理合成方法

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.文中提出了一种新颖的基于多种纹理样图的纹理合成方法,通过调整参数可以控制各种纹理在合成结果中所占的比例,利用双向扫描来提高合成纹理的质量.进一步提出了一种目标约束的多样图纹理合成方法,可以根据用户需求生成新的图案.实验结果表明算法速度快,在PⅢ600/256M的PC机上,一幅600×600pixels的图片的计算可在20s内完成.     

一种快速、有效的纹理合成方法

为克服传统纹理映射引起的接缝和扭曲,纹理合成技术近年来引起了人们关注。文章通过对纹理图像比例直方图的分析,提出了一种简单、有效的纹理合成算法;该算法首先自动选取最佳邻域大小,然后使用预先设定的阈值来加速纹理合成;实验证明,本文算法不仅能保证纹理合成质量,而且大大提高了纹理的合成速度。     

一种基于样图的三维纹理合成优化算法

为了避免网格重建过程,提高大量三维采样数据的快速绘制处理速度,提出一种有效的三维纹理合成算法.该算法为点模型上每一点建立邻域关系,并在点模型上建立方向场,将初始化纹理值作为基础纹理;建立模型上的点与样图的映射关系,并依次在样图中为点模型上每一点选取合适的纹理值;用点的绘制方法,完成纹理合成.实验结果表明,该算法能在三维模型上生成光滑、连续的纹理,算法纹理合成质量较好.     

用图像类比方法实现艺术风格学习

提出一种基于实例的非真实感图像绘制算法, 该算法利用基于块的纹理合成方法, 在搜索匹配过程中应用粒子群优化算法加快纹理合成速度. 通过参数的调整控制匹配块在结构与细节间的倾向性, 只要输入一个艺术风格画样本就可以把该图的绘画风格传输到目标图中, 从而实现图像类比.     

改进的非参数Census变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

基于样图的纹理合成技术的研究

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,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。该文对该纹理合成方法的数学模型进行了分析,对典型算法进行了比较总结。     

非均匀纹理图像大区域修复算法

为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效果,提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优先权系数的基础上,增加了方向性优先权系数,为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时,针对非均匀纹理图像渐近变化的特点,将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹配块的搜索区域,以减少误匹配.仿真实验结果表明,该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点,对实际大区域非均匀纹理图像取得了较好的修复效果.     

以能量和峰度为特征的轮廓波纹理检索算法

轮廓波纹理图像检索系统检索率较低的一个重要原因在于纹理特征的提取.针对该问题,从数学角度分析了纹理图像在轮廓波变换域上的统计特性,证明了采用子带系数的能量和峰度作为特征能够更好地刻画纹理结构.在此理论基础上,构造了一种纹理图像检索算法.该算法采用子带系数的能量和峰度级联来构造特征向量,并采用Canberra距离作为相似度度量函数.实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间相同的情况下,该检索算法比基于同样架构的已有轮廓波检索算法有更高的检索率.     

素行列式整自仿Tile与和谐对

目的讨论整自仿Tile与和谐对之间的关系。方法利用单位根理论分析整自仿Tile及和谐对条件。结果证明了在条件｜D｜=｜det（M,D）｜=p是素数且pZ^n M^2（Z^n）下整自仿Tile与和谐对可以相互蕴含。结论将整自仿Tile与和谐对这两个概念以及两个不同的研究方向紧密联系起来。     

调整数组大小—一种减少Cache失效率的有效方法

循环分块是提高Ｃａｃｈｄ命中率的有效途径，但循环分块后仍然存在Ｃａｃｈｅ的干扰失效问题。循环分块的副作用也是影响程序效率的一个重要因素。本文提出了一种副作用较小的调整数组大小的新的消除Ｃａｃｈｅ干扰失效的方法。     

使用特征点定位的纹理优化

提出一种纹理优化算法,以加速纹理合成和确保输出图像结构的正确.在预处理阶段,分析纹理样图中特征点的全局分布,并计算样图结构坐标.在优化阶段,像素邻域匹配之前通过结构坐标匹配排除会导致图像结构错误的匹配位置,避免不必要的匹配计算并确保图像结构的正确;使用低能量的初始值及结构坐标动态调整加速迭代过程的收敛.实验证明,该算法提升了图像质量并加速了合成过程,加速比随纹理随机度的不同而不同,对大多数结构性纹理,至少达到两个数量级.     

Contourlet-1.3广义高斯模型纹理图像检索系统

为了提高基本轮廓波变换纹理图像检索系统的检索率,提出一种基于contourlet-1.3的纹理图像检索系统.该系统将广义高斯模型参数级联构造特征向量,采用Kullback-Leibler距离来衡量纹理图像之间的相似性.结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需内存相同的情况下,contourlet-1.3广义高斯模型比同样架构的基本轮廓波变换检索系统具有较高的检索率.而且,在计算复杂度相当的情况下,广义高斯模型与KLD距离相结合,检索率高于能量特征和欧氏距离相结合的情况.     

基于MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.     

基于连续细节层次的地表模型实时绘制算法

研究地表模型的实时绘制,提高绘制速度及可信度。采用点到平均平面的误差度量和基于渐进网格的动态简化方法,使简化可随视点参数而动态变化。     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．     

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。