纹理合成技术研究:基于样图的新算法与应用
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更新于2024-07-30
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"这篇博士学位论文详细探讨了基于样图的纹理合成技术,即Texture Synthesis from Samples (TSFS),这是近年来在计算机图形学和计算机视觉领域备受关注的技术。作者薛峰在导师张佑生的指导下,对TSFS的理论基础、经典算法以及关键问题进行了深入研究,提出了一系列创新算法和解决方案。
1. 论文首先概述了TSFS技术的发展历程,对其国内外的研究进展进行了综合评价,同时对各类经典算法进行了分类分析,指出了它们的优缺点。
2. 针对Wei & Levoy算法中的L邻域尺寸选取问题,作者提出了一种自动选取算法,旨在优化合成时间和提高合成质量,避免因尺寸选择不当导致的负面影响。
3. 提出了一种结合灰度辅助纹理和自组织特征映射(SOM)的纹理合成方法,通过灰度图像加速合成过程,并利用改进的SOM神经网络对纹理邻域进行分类,以实现更高效的纹理合成。
4. 对于二维实时纹理合成,论文介绍了基于最大梯度和灰度相关匹配的ImageQuilting加速算法,以及新的S-Tiles纹理贴块生成与应用。S-Tiles可用于实时生成高质量纹理,并且能实现“纹理句子”的实时生成。
5. 在三角网格曲面纹理合成方面,论文提出了一个两步方法:首先使用随机顺序纹理合成算法创建新的样本纹理,然后利用“纹理延伸”和梯形模板匹配策略,实现了快速曲面纹理合成,提升了合成速度。
6. 最后,论文探讨了如何运用纹理合成技术模拟地壳运动中的皱褶现象,通过研究方向可控的纹理合成算法,设计了一种应用于地壳皱褶仿真的方法。
这篇论文对TSFS技术的多个关键方面进行了深入探索,提出了有效的优化算法,对于提升纹理合成的效率和质量具有重要意义,同时也为地壳运动的仿真提供了新的研究途径。"
2008-05-16 上传
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suekeats
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