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对于大多数的物体,我们都可以通过纹理来描述其表面错综复杂的细节。纹理合成技术从开始发展到现在一直受到众多研究学者的关注,在许多领域都发挥着巨大的作用,是当前图像处理、计算机视觉以及图形图像学等领域的研究重点,近几年出现的基于样图的纹理合成技术更是受到广泛的关注。基于样图的纹理合成技术的出现,有效的改变了传统纹理映射技术和过程纹理合成带来的缺陷,为纹理合成带来了广阔的发展空间。本文在image quilting纹理合成方法的基础上,对纹理合成和纹理传输算法的过程进行了分析改进,修改了纹理传输过程中的误差匹配公式,对目标图像和样本图像进行亮度重映射处理,对改进后的纹理传输算法的效果图进行图像相似性衡量,并且探讨了纹理传输过程中约束度量多样性的问题。本文的研究工作主要包括:(1)对目前的纹理合成技术的发展进行了总结分析,并且详细介绍和描述了纹理合成技术发展过程中出现的经典的算法。(2)样本图像和目标图像整体亮度相似性的处理。采用Hertzmann在其图像类推方法中提出的亮度映射函数,对样本图像和目标图像进行亮度重映射处理,使得样本图像和目标图像的亮度大体处在同一个尺度上,减少因为亮度问题导致的纹理块匹配错误。(3)修改image quilting纹理传输算法中的误差匹配公式,在误差匹配公式中添加目标图像边缘梯度信息。首先对目标图像进行边缘信息检测,并把边缘检测点记为集合edge,当进行纹理传输时,先检查边缘检测点集合edge,确定edge中是否存在图像的边缘信息点,如果有则提取相应信息进行误差计算,如果没有则误差匹配公式中边缘梯度信息这一项为0。(4)图像相似性衡量。本文分别采用了对应像素求差值和灰度直方图匹配两种方法对纹理传输图像进行相似性衡量。通过两幅图像对应像素求差值的方法对image quilting纹理传输算法的结果和改进后的纹理传输算法的结果进行对比,对应像素之间的差值越小,说明两幅图像之间的相似性越高。(5)探究不同的纹理传输约束度量值对传输效果的影响。通过实验控制不同的纹理传输约束度量,分别对不同的颜色空间,不同的颜色分量以及在RGB颜色空间下控制R分量权重从0到1逐渐变化进行纹理传输实验,从而发现不同的传输约束度量可以实现不同风格的纹理传输,为构造不同艺术风格的纹理渲染图像提供了极大的支持。通过大量的实验分析验证,本文所采取的新改进的image quilting纹理传输算法在传输效果方面比较优越,同时也证明了纹理传输过程约束度量值多样性的问题,并且不同的传输约束度量能实现不同艺术风格的纹理传输图像。