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当前国际主流的非参数和参数法分析式纹理生成技术,对于计算机视觉领域的图像纹理合成具有一定的借鉴意义。在概括总结与比较分析式纹理生成技术原理、框架结构、应用发展趋势及其优缺点的基础上,分析了基于graph cut模型的非参数法、基于P&S模型的参数法两种典型的纹理生成技术以及广泛应用于图像处理领域的深度学习新技术—卷积神经网络(CNN)的结构与原理,进一步讨论了以基于CNN的Caffe网络框架及在2014年Imag Net图像分类和目标识别大赛上取得优异成绩的VGG模型为基础的分析式纹理生成模型VGG