纹理、纹理合成及其应用是计算机图形学,计算机视觉和图像处理等领域的研究热点之一,近年来取得了长足的进展。本论文就纹理合成算法及纹理合成的应用等方面展开了深入的研究,并取得了一系列成果。 二维纹理合成中比较成功且广泛应用的算法是基于块采样的纹理合成算法,该算法对多数纹理的合成效果良好,并可实时合成。但困难是在合成的过程中,需要根据经验,人工地选择采样块尺寸和重叠宽度等自由参数,因为自由参数过大或过小,都将导致合成结果不能保持输入样图的特征。本文针对自由参数选择的困难,通过分析总结出随机性纹理和结构性纹理的特征,并通过大量实验发现基于块采样的纹理合成中采样块尺寸可能存在的下界所满足的性质。进一步发现了随机性纹理应满足的两条特性,并给出了随机性纹理的纹理元定义。根据上述发现,对两种不同性质的纹理元设计了不同的方法提取纹理元:对结构型纹理元,利用其具备较为明显的边界特性,设计了基于图像分割的方法提取纹理元;对随机型纹理元提出了基于变尺度窗口特征跟踪的方法提取纹理元。实验证明,本文提出的方法对两类纹理元有较好的提取效果。同时给出了根据纹理元尺寸指导自由参数估计的两条原则,据此选择纹理合成时的自由参数。 对传统绘画艺术的计算机仿真是当前非真实感图形学领域的一个热门研究领域。对油画、水彩画等西画系的仿真研究,已经取得了可视化效果。近年来学者们对中国水墨画仿真研究业已取得了不少的成果。本文将纸张背景看作国画的重要组成部分,提出了一种基于花草照片的水墨画仿真方法:首先使用区域分割将照片前景与背景分离,计算标记图像,然后针对背景使用基于块采样的纹理合成算法模拟纸张背景,针对前景提出了基于扩散算子的水墨效果仿真方法,最后根据标记图像将前景和背景融合。实验结果已初步具有水墨画的韵味,是已有方法的有效补充。与基于画刷建模的交互式系统的方法相比,本文的方法更适用于没有绘画基础的人群。 本文得到西北工业大学研究生创业种子基金项目“基于内容的高性能纹理压缩与合成系统”,“高压缩比分形视频压缩理论及实用算法”,“基于分形的图像处理系统”的支持。