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。     

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.     

基于信息熵的分块地表模型无缝绘制方法

设计一种视点相关的地形分块调度处理框架,针对大规模分块地形的实时载入和渲染时不同层次细节之间的缝隙,提出一种基于信息熵的实时缝隙填充方法,将三维场景绘制结果转换到图像空间,根据地形之间的缝隙与周围纹理的差异定位缝隙,通过在全局范围内使用确定的邻域搜索最佳匹配像素对缝隙中的每个像素进行填充;在填充时使用纹理颜色信息熵筛选需要检索的像素以降低计算量,并结合GPU图形硬件对算法进行加速。实验表明,该方法能够对大规模的地形进行实时漫游同时对分块间的缝隙进行平滑填充。     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

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.     

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.     

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.     

基于色差分析的图像修复改进算法

逐块修复的图像修复算法对修复边缘敏感,目前普遍采用的基于等照度线的修复优先权确定方法并不能很好地区分图像的结构和纹理成分,使得修复效果依赖于图像掩码的初始边缘且对于纹理和结构高度混杂的区域不能有很好的修复效果.提出了一种基于色差分析的图像修复改进算法,根据待修复像素块与邻域像素块的像素值变化确定修复优先权.实验结果表明...     

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.     

基于邻域激励脉冲耦合神经网络的图像分割

设计了一种基于邻域激励脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的图像分割方法.把既考虑强度又考虑邻域分布的像素邻域信息作为一个参数,来控制PCNN模型中的链接强度,进而控制神经元的内部活动值.在分割过程中采用基于多数裁定原则的方法,通过在一次迭代过程中对邻域像素分割阈值的调整,保证了分割结果的完整性.通过对几类图像的分割实验以及与经典分割方法的比较,验证了该方法的有效性.     

结合空间信息的FCM脑图像分割

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题,提出一种结合空间信息的FCM改进算法.该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数,并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新,控制邻域像素对中心像素的不同影响;该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割.对MRI脑图像分割的实验结果表明FCM改进算法简单有效,具有较强的抗噪能力,能取得较好的图像分割结果.     

基于改进的census变换彩色图像匹配研究

针对传统census变换在彩色图像匹配中精度不高,易受光照影响等缺陷,提出了一种彩色census变换匹配算法。首先,利用census变换窗口内的颜色距离标准偏差代替变换窗口中心像素的灰度值,再与邻域内颜色距离信息和邻域内颜色距离信息平均值之差进行census变换。然后,利用Hamming距离作为匹配代价函数,采用优胜全取策略(winner-take-all)和左右一致性校验得到视差数据,获得稠密视差图。实验表明,该算法可有效提高彩色图像匹配精度,实时性好,对非理想光照变化所引起的干扰具有较强鲁棒性。     

基于光谱图像空间的改进SIFT特征提取与匹配

原始SIFT算法采用不同参数的高斯核取差,是对图像空间性质的一种测量方法. 本文在光谱维度上取差,用光学系统在光谱维度上的差异作为图像空间性质的测量方法;传统SIFT方法及大量的改进方法只统计以特征点为中心的邻域范围内图像块的像素信息,文中将匹配过程分为2个步骤,首先利用邻域范围内的图像块像素信息进行粗匹配,然后选取排序后相似程度最高的4组匹配对作为基准匹配对,对特征点进行二次校验. 仿真结果表明文中的设计方式显著增加了检测到的特征点数量,有效剔除了错误匹配.      

一种新的纹理基元发现及表达方法

传统的纹理统计方法中对纹理基元采用形式语法的抽象表达使得算法非常复杂.基于图像关联规则挖掘,可发现纹理图像中的频繁模式,将频繁模式构建为纹理联合关联规则,纹理基元可以通过这些强关联规则特征矢量表达.实验证明,纹理关联规则纹理基元特征矢量能够很好区分纹理特征,并且易于表达以及在图像处理中使用,并具有方向不变性,能够为模糊...     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.