主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
基于块的快速图像混合技术研究
小类:
信息技术
简介:
基于块的快速图像混合技术研究
详细介绍:
在提供少量纹理样本的条件下,基于多样本的纹理混合的技术可生成大量的逼真和可控的结果,在实际生活中的应用十分广泛,包括生物医学图像处理、物理纹理编辑、真实感场景生成等领域。因此,可以预见到,高效而智能的纹理合成技术将在工业和产业领域产生巨大的价值,如改善目前生物医学处理图片的分辨能力,促进布料和服装产业的设计和用户需求的满足能力,加强真实感仿真模拟和训练系统的逼真度等。本课题的研究进展将对图像处理科学和产业产生较大的促进作用。 我们的目标是利用少量的图像样本,在普通个人电脑上合成大量新的图像。在这篇论文里,我们将展示一个快速实现图像混合并且有高质量合成结果的方法。基于块的纹理合成能够有效地提高速度,并且在一定程度上保留图像的结构。本文提出一种在纹理分析阶段为每一个位置建立候选集的方法,它能为在纹理合成阶段产生多样且质量高的结果图像提供基础。采用泊松图像编辑算法对合成结果进行进一步优化。该方法不但能够自然地融合具有较大色差的样本图像,还能克服基于块的纹理合成在处理结构复杂的图片时不够精细的问题。

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  • 基于块的快速图像混合技术研究

作品专业信息

撰写目的和基本思路

基于统计学习、知识学习等算法,图像处理手段和数据结构优化方法,研究将基于样本的纹理合成的技术用于图像混合,并实现在一般微型计算机环境下快速运行的程序系统。

科学性、先进性及独特之处

近二十年来,纹理合成这个领域有了迅速的发展。而基于样本的纹理合成是近几年非常流行的新技术。这为我们的研究提供了丰富的学习资源。虽然一些算法在合成速度还是合成质量上都达到了很好的效果,但都是沿用了基于一个给定的小区域纹理样本,按照表面的几何形状,获得较大尺寸的逼真的纹理的路线。

应用价值和现实意义

在提供少量纹理样本的条件下,基于多样本的纹理混合的技术可生成大量的逼真和可控的结果,在实际生活中的应用十分广泛,包括生物医学图像处理、物理纹理编辑、真实感场景生成等领域。因此,可以预见到,高效而智能的纹理合成技术将在工业和产业领域产生巨大的价值,如改善目前生物医学处理图片的分辨能力,促进布料和服装产业的设计和用户需求的满足能力,加强真实感仿真模拟和训练系统的逼真度等。

学术论文摘要

我们的目标是利用少量的图像样本,在普通个人电脑上合成大量新的图像。在这篇论文里,我们将展示一个快速实现图像混合并且有高质量合成结果的方法。基于块的纹理合成能够有效地提高速度,并且在一定程度上保留图像的结构。本文提出一种在纹理分析阶段为每一个位置建立候选集的方法,它能为在纹理合成阶段产生多样且质量高的结果图像提供基础。采用泊松图像编辑算法对合成结果进行进一步优化。该方法不但能够自然地融合具有较大色差的样本图像,还能克服基于块的纹理合成在处理结构复杂的图片时不够精细的问题。

获奖情况

鉴定结果

参考文献

[1]Ashikhmin, M. Synthesizing natural textures[C]. In Proceeding of ACM Symposium on Interactive 3D Graphics. New York, NY, USA: 2001. 217–226. [2]Bonet, J. S. D.. Multiresolution sampling procedure for analysis and synthesis of texture images[C]. In Proceedings of SIGGRAPH . New York, NY, USA: 1997. 361–368. [3]Efros, A. A., and Leung, T.K. Texture synthesis by non-parametric sampling[C]. In Proceedings of ICCV. Kerkyra, Corfu, Greece: 1999. 1033–1038. [4]Efros. A.A., Freeman, et al. Image quilting for texture synthesis and transfer[C]. In Proceedings of ACM SIGGRAPH. New York, NY, USA: 2001. 341–346. [5]Eric Risser, Charles Han, Rozenn Dahyot, et al. Synthesizing structured image hybrids[J].ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2010) 2010, 29(4): 1--6.

同类课题研究水平概述

将基于样本的纹理合成的算法用到图像混合上可以将少量样本图像的特征进行融合而生成大量新的但同时保留样本基本特征的图像。纹理合成是一个现在正在迅速发展的技术,它的广泛用途使之成为计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。 Heeger and Bergen, '95, Pyramid based texture analysis/ synthesis是最早提出合成彩色纹理的论文之一。他们混合使用Laplacian金字塔和Steerable金字塔来分解输入纹理 。他们的方法能够得到一些非常好的效果,但只限于合成基本的具有少量结构特征的随机均匀的纹理。Paget and Longstaff, '95, '96, '98,Texture synthesis via a nonparametric Markov random field model,他们的算法不但可以合成任何尺寸的纹理,还更好地支持了任意纹理可以用Markov随机场来建模的观点,但它的缺陷在速度上。De Bonet, '97, Multiresolution sampling procedure for analysis and synthesis of texture images,从之前分解的金字塔中较低分辨率得到的结果来调节限制采样过程。
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