（机械设计及理论专业论文）基于结构优化的纹理合成方法及应用研究.pdf

浙江理工大学硕士学位论文 摘要 纹理合成技术是图像处理技术的一个重要方面。近年来，基于样图的二维纹理合成技 术是纹理合成技术中最引人关注的一项新技术，它通过对- - d , 块样图纹理的采样，依据纹 理之间相似性的特征，合成任意大小的同类纹理。目前纹理合成技术已经广泛运用到纺织 图案设计、图像绘制、图像修补、计算机动画、计算机视觉等各个方面，进一步拓宽了图 形学研究的范围，为图像处理技术提供了更为广阔的背景。 本文首先介绍了纹理合成的发展和应用背景，阐述了纹理的定义，研究了纹理合成方 法的发展过程。通过对纹理合成技术发展现状的研究，简要地介绍了当前纹理合成技术的 应用方向，并比较了当前纹理合成技术存在的优缺点，从而提出了本文主要研究的问题、 研究内容和研究思路。 第二章通过对结构性纹理的分析，把结构性纹理分成随机结构性纹理和规则结构性纹 理两类，并详细阐述了基于m r f 模型纹理合成方法，为解决纹理合成提供了理论依据。 第三章中提出了基于结构相似性判别的纹理合成方法。该方法在考虑颜色相似量度的 基础上，引进结构相似量度来提高纹理合成的效果，从而达到优化纹理的目的。该方法主 要通过建立纹理结构信息图，利用结构相似量度和结构不相似量度两个判断标准，并结合 颜色相似量度来选择最佳匹配块，从而克服了纹理合成过程中由单一的颜色相似标准决定 最佳匹配块的缺陷。 第四章中提出了基于共形映射的纹理合成方法。该方法主要利用规则结构性纹理中纹 元的变化特性，对纹理进行合成。共形映射的纹理合成方法根据规则结构性纹理的特征， 采用人工交互的方法，对规则性结构纹理做合适的变化，从而增加纹理块的匹配信息，扩 大最佳匹配块的选择余地，解决了纹理合成过程中匹配邻域只能上下左右平移的问题，从 而到达优化纹理合成的目的。 第五章给出了具体的应用实例，利用结构相似性判别方法和共形映射的纹理合成方法 对不同类型的纹理进行合成。 第六章对全文作了概括总结并指出了今后的几点研究方向。 关键字：纹理合成结构相似共形映射 浙江理工大学硕士学位论文 a b s t r a c t t e x t u r es y n t h e s i st e c h n o l o g yi sa l li m p o r t a n tp a r to fm a n i p u l a t i o nt e c h n o l o g y r e c e n t l y , t w o - d i m e n s i o nt e x t u r es y n t h e s i sf r o ms a m p l e si sak i n do fa t t r a c t i v et e c h n o l o g yi nt e x t u r e s y n t h e s i st e c h n o l o g yw h i c hb ys a m p l i n gas m a l ls a m p l ea n da c c o r d i n gt ot h es i m i l a r i t yo f t e x t u r e s ，i tc a ns y n t h e s i z e sa n ys i z eo fs a m et e x t u r e s n o w a d a y s ，t h et e x t u r es y n t h e s i s t e c h n o l o g yi su s e di nd e s i g n i n gf a b r i c ，i m a g ep r o t r a c t i o n , i m a g ep a t c h , c o m p u t e rc a r t o o na n d c o m p u t e rv i s i o na n d s oo nw h i c hb r o a d e nt h ea r e ao fr e s e a r c h i n gg r a p h i c sa n dp r o v i d eam o r e v a s tb a c k g r o u n df o ri m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g y i nc h a p t e ro n e ，t h ep a p e rp r e s e n t st h ed e v e l o p m e n to ft e x t u r es y n t h e s i s ，i t sb a c k g r o u n da n d d e f i n i t i o n ，a n dt h ep r o g r e s so fi t sd e v e l o p m e n t b yr e s e a r c h i n gt h ee x i s t i n gs i t u a t i o no ft e x t u r e s y n t h e s i st e c h n o l o g y , t h ep a p e rb r i e f l ye x p l a i nt h ep e r c e p to fs y n t h e s i st e c h n o l o g y s d e v e l o p m e n ta n da l s oo nt h eb a s i so fc o m p a r i n gi t sa d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e ss ot h a tt h e p a p e rb e i n g su pt h er e s e a r c h sq u e s t i o n s ，c o n t e n ta n dm e t h o d s i n c h a p t e rt w o ，t h ep a p e ra n a l y z e s t r u c t u r et e x t u r ew h i c hi sc l a s s i f i e di n t ot w o t y p e s r a n d o ms t r u c t u r et e x t u r ea n dr e g u l a rt e x t u r ea n de x p l a i nh em e t h o d so ft e x t u r es y n t h e s i s b a s i n go nm r fm o d e l ，w h i c hp r o v i d et h ea c a d e m i ct h e o r yf o rs o l v i n gt h ep r o b l e m so ft e x t u r e s y n t h e s i s i nc h a p t e rt h r e e ，t h ep a p e rp r e s e n t st h et e x t u r es y n t h e s i sm e t h o db a s i n go nt h ed i s t i n c t i v eo f s t r u c t u r a ls i m i l a r i t y i no r d e rt oi m p r o v et h ee f f e c to ft e x t u r es y n t h e s i s ，t h i sm e t h o dn o to n l y t a k et h ec o l o rs i m i l a r i t yb u ta l s ot h es t r u c t u r a ls i m i l a r i t yi n t oc o n s i d e r a t i o nt oa c h i e v et h eg o a l o fo p t i m i z i n g b ye s t a b l i s h i n gt h et e x t u r es t r u c t u r a li n f o r m a t i o nm a p ，t a k i n ga d v a n t a g eo ft h e t w oc r i t e r i o n s - - - s t r u c t u r a ls i m i l a r i t ya n dt h es t r u c t u r a ld i f f e r e n c e sa n da l s oc o m b i n i n gt h ec o l o r s i m i l a r i t yt oo v e t c o l i l et h ed e f i c i e n c yo fd e c i d i n gw h i c ho n ei st h eb e s tm a t c hp i e c e i nc h a p t e rf - o 瓯t h ep a p e rp r e s e n t st h em e t h o do ft e x t u r es y n t h e s i sb a s i n go nc o n f o r r n a l m a p p i n g t h e s em e t h o d sm a i n l yt a k ea d v a n t a g eo fd i v e r s i f i c a t i o ni nr e g u l a rs t r u c t u r a lt e x t u r e t os y n t h e s i st e x t u r e a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co f r e g u l a rs t r u c t u r a lt e x t u r e ，t h ec o n f o r m a l m a p p i n gt e x t u r es y n t h e s i sm e t h o du s e st h eh u m a ni n t e r a c t i o nw a yt om a k et h ec h a n g eo f r e g u l a rs t r u c t u r a lt e x t u r e s ot h a ti ta d d st h em a t c h e di n f o r m a t i o no ft e x t u r ep i e c e ，e n l a r g et h e n 浙江理_ r = 大学硕士学位论文 a r eo fs e l e c t i n gt h eb e s tm a t c hp i e c ea n ds o l v e st h ep r o b l e mo fm a t c h i n gn e i g h b o r h o o do n l y u p d o w nm o v i n ga n df m a l l ya c h i e v et h eg o a lo fo p t i m i z i n gt e x t u r e s i nc h a p t e rf i v e ，u s i n gt h em e t h o do fd i s t i n g u i s ho fs t r u c t u r a ls i m i l a r i t ya n dt h et e x t u r e s y n t h e s i sm e t h o do fc o n f o r m a lm a p p i n gt os y n t h e s i sd i f f e r e n tk i n d so f t e x t u r e s i nc h a p t e rs i x ，t h ep a p e rd r a w sac o n c l u s i o nf x o mt h ea b o v ed i s c u s s i o na n dp o i n t so u tt h e f u t u r er e s e a r c hd i r e c t i o n s k e yw o r d ：t e x t u r es y n t h e s i s s t r u c t u r a ls i m i l a r i t yc o n f o r m a lm a p p i n g n i 浙江理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师 的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰 写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：叫嚣蘧够 e tn ：矽哆年弓月z 日。 浙江理工大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 学位论文作者签名： 魄州年弓 保密口，在 不保密口 。 增遵砂 月加 年解密后使用本版权书。 指导教师签名：絮丫队 醐：冽年5 月 行独 浙江理工大学硕士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 【本章摘要】本章简要的论述了纹理合成技术的发展背景和应用 现状。介绍了纹理的定义，纹理合成技术的发展趋势和纹理合成的 应用前景，提出了本文解决的若干问题和研究思路。 随着计算机技术广泛应用于图像处理，图像绘制技术得到飞速的发展。医疗 图像、遥感图像、视频图像、特征识别、三维物体或场景的重建、质量检测、指 纹分析等，都离不开图像处理技术。图像处理技术主要通过对真实世界的采样， 获得逼真的图像场景，这样，就可以避免几何绘制技术中通过几何建模重建真实 世界的繁琐，并且能更好表现出几何模型无法表现的细节。自从1 9 7 4 年c a t m u l l 发 明纹理映射技术以来1 1 , 2 ，纹理合成即成为一个重要的研究方向。该技术不断完善 3 1 ，直到今天已成为计算机成像中不可缺少的技术，对增强三维场景真实感起着 至关重要的作用。 在客观世界中，纹理是一种随处可见的视觉现象，能够用来描述很多表面特 征，如一些地形、植物、金属、毛发和皮肤等。计算机通过对纹理的数据采样来 表达图像的真实性，这些采样数据通过纹理映射与三维模型表面的点相对应，从 而表现计算机虚拟场景中表面的色彩信息，来满足实际应用的需要。实际使用中 的纹理以二维图像形式为主，也有以数据采样形式存在的三维纹理【4 5 1 ，且大部分 纹理中存在着结构信息和颜色信息，而数据采样中要尽量采集对纹理真实感起决 定作用的结构信息和颜色信息，但受计算机存储容量限制，使用较少的纹理信息 来描述纹理的真实感一直是计算机研究的重要领域。 近年来，经过许多研究工作者的不断努力，纹理合成技术取得了很大的进步， 纹理合成技术对很好的模拟了自然界中的大部分纹理，但对结构性较强的纹理进 行模拟时，往往达不到理想的效果。其内在原因是在进行块与块拼接的时，忽略 浙江理工大学硕士学位论文 了结构信息的存在。这样合成纹理容易导致纹理的错位，产生纹理的不连续性， 严重影响纹理的视觉效果。因此，考虑结构因素是解决在纹理合成中出现接缝的 一种有效途径。 1 2 纹理合成的发展背景 1 2 1 纹理的定义 在计算机图形领域内，纹理的概念非常广泛，包含任何图案的图像都可以称 为纹理。辞海中的纹理的定义是“由紧密交织在一起的重复的某种单元组成的结 构”还是很恰当的。由于自然界中的纹理带有各种各样的残缺和变化，因此纹理 的重复单元也自然允许存在一定的随机性。 纹理和图像是不同的，纹理显然是图像，但图像不一定是纹理。纹理图像是 随机性和局部性的实现。也就是说，纹理图像中的每个像素点都可以有其空间邻 域内的像素的集合来表达，并且这种表达对每个像素点都可以有其空间邻域内的 像素的集合来表达，并且这种表达对每个像素都是一样的。如图ll 所示，假设 给定一张图像，但只允许观察者通过较小的可移动窗口( 图1 1 中黑框) 来观察 它，当移动窗口时观察者可以看到图像的不同部分。所谓图像的稳定性是指：在 观察窗口犬小合适的前提下，观察者看到的部分总是相似的；所谓图像的局部性 是指：窗口中的任意像素可以由周围邻域内的像素预测得到，而与图像中的剩余 部分无关。只有具备了局部性和稳定性的图像才可能是纹理。 峨圈 翳菡霞圈 图1 1 纹理和一般图像 浙江理工大学硕士学位论文 1 2 2 纹理映射 纹理映射是纹理合成技术的最初形式，也是目前发展最成熟的技术。纹理映 射技术有效解决了采用光照模型计算景物表面上各点处的光亮度时，表面反射率 为一常数的问题。纹理映射技术比较成功地模拟了景物表面的纹理细节，增强了 现实纹理图像的真实性。 物体表面参数化问题是纹理映射关键问题。若已知表面化信息，则可将参数 空间的纹理图像直接映射到物理表面。早期的纹理映射算法就是使用物体本身自 带的参数化信息来进行纹理映射，但对不含参数化信息的三维表面进行纹理映射 就不那么直接。究其原因是纹理映射技术通常只能在纹理空间和表面参数空间进 行一对一的映射。由于采样区域的局限性，所获得的纹理样本通常为小块纹理。 若将小块纹理映射到大的曲面上将导致映射后表面纹理模糊不清。若采用重复映 射技术则出现表面纹理接缝走样等问删6 卜n 3 。在一般情况下，由纹理平面至景物表 面的映射是一种非线性映射，在曲面上曲率变化较大的区域可能发生纹理的非均 匀变形，导致不真实的视觉效果。为此，有不少文献对此提出了反走样的方法， 目标就是减少或避免拼贴引起的接缝和扭曲，但还是没能解决纹理映射带来的问 题。尽管二维纹理映射技术逼真地模拟了景物表面的纹理细节，但由于该技术采 用固定的图像来描述表面细节，因而无法对动态变化的纹理细节进行有效的模拟。 1 2 3 过程纹理合成 2 0 世纪8 0 年代后期出现的过程纹理合成技术成功克服了传统合成和纹理映射 技术的缺陷阳h 1 1 1 ，成为自然景物造型和运动模拟的主流技术。过程纹理合成采用 代码或算法来编码抽取模型细节，它们允许高层的控制和规范，使用户可从景物 几何细节的描述中解脱出来。通过引入时序关系使过程纹理技术有更大的灵活性， 不仅可以方便地实现纹理的自然运动变化，而且可实现那些不被自然界与物理规 律所规范的景物的本质特性，使艺术和物理表现形式完美结合。过程纹理合成关 键是寻找过程纹理函数。而过程纹理函数均为解析表达的数学模型。这种模型的 共同特点是用一些简单的参数来逼真地描述一些复杂的自然纹理细节，而不是根 浙江理工大学硕士学位论文 据扫描或手工绘制的纹理样本图像进行纹理合成，就本质来说，他们均是经验模 型，例如木纹纹理。p e a c h e y 用一种简单的三维规则纹理函数首次成功地模拟了木 质品的纹理效果到。其基本思想是采用一组共轴圆柱面来定义体纹理函数，即把 位于相邻圆柱面之间点的纹理函数交替地取为“明 和“暗 。这样，景物内任 点的纹理函数值可根据它到圆柱轴线所经过的圆柱面个数的奇偶性而取为“明” 或“暗。如此，过程纹理合成技术能成功模拟木纹纹理，这是用纹理映射技术很 难实现的。 概括来说，过程纹理有以下优点。第一，过程表示十分紧凑，通常只有几千 字节，而普通的图像纹理有几兆字节。第二，因为来源于数学解析表达，过程纹 理能提供任意高分辨率的图像。第三，过程纹理在表示的区域上几乎是无限的， 不存在拼接缝隙的问题。第四，过程纹理可以通过调整参数得到一类相关的纹理。 但是过程纹理也存在很多局限性。第一，过程纹理的构造和调试十分困难， 通用性差，生成的纹理十分有限，目前的过程纹理仅适用于某几种纹理的生成过 程，如木材，大理石和动物皮毛等。第二，计算过程纹理比访问存储的纹理图像 花费的时间更多，这也是时间与空间的平衡问题。第三，过程纹理中走样十分严 重，反走样要根据具体情况而定，很难自行解决。 1 2 4 基于样图的纹理合成 基于样图的纹理合成是近几年迅速发展起来的一种新的纹理合成技术，它基 于给定的小区域纹理的样本，按照表面的几何形状，利用各种纹理合成算法拼合 生成整个曲面的纹理，因而它在视觉上是相似且连续的。基于样图的纹理合成技 术不仅可以克服传统纹理映射方法的缺点，而且避免了过程合成调整参数的繁琐， 因而受到越来越多研究人员的关注，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。 传统对额样图纹理合成，利用统计方法对纹理进行分析，通常只能处理随机 性纹理，基于m r f 模型的逐点合成方法，提升了样图纹理合成的质量，但是速度 较慢；影响了纹理的实时生成速度，进来发展起来的基于块拼贴的样图纹理合成， 不仅改变了逐点合成方法速度慢的缺点，大大加快了合成速度，并且利用纹理的 4 浙江理工大学硕士学位论文 邻域相关性原理，使合成效果得到很大的提高，扩大了可处理纹理的范围，是样 图纹理合成技术的一个新的技术方法。 因此，根据纹理的稳定和局部性的特征，越来越多的研究人员采用m r f 模型进 行纹理合成。在9 9 年的i c c v 会议上，e f r o s 和l e u n g 提出了一种更直接有效的方 法n3 1 。先在待合成图中设置一些种子，然后通过给定的邻域在样图中查找匹配点， 在符合条件的待选点中随机选取其一进行填写。该方法主要利用了纹理图象中邻 近点相关性强的特征。在随后的有关纹理合成研究算法中，都受到了e f r o s 和 l e u n g 的方法的影响。w e i 和l e v o y 对e f r o s 和l e u n g 的方法进行了改进，降低了计 算量，并采用多分辨率模型进行匹配，利用矢量量化方法极大地加速了合成过程 n 钔。在2 0 0 1 的1 3 d 会议上，a s h i k h m i n 提出了一种更简洁的算法，对自然纹理获得 了更好的处理效果，速度也很快n5 1 。在2 0 0 1 年的s i g g r a p h 会议上，又有多篇文 章提出了各自的纹理合成算法。e f r o s 提出了一种更简单的基于块缝合的纹理合成 算法d 叼，通过查找误差最小的路径实现各块的拼接，对多种类型的纹理都取得了 非常好的效果，特别是以往算法处理效果都不够理想的结构性纹理，各纹元间拼 接质量很高。w e i n 铂与t u r k n 阳把纹理合成推广到了曲面，w e i 方法与t u r k 类似，都 采用了多分辨率的方法进行曲面纹理合成，合成的质量很高。y m g n 9 3 提出了两种 算法直接在曲面上合成纹理，也获得了很好的效果。h e r t z a n a n n 把纹理合成推广 到了更一般的图像，实现了一个具有多种功能的工作框架，可以处理如类推，纹 理合成，纹理传输，编辑等任务。 1 3 当前纹理合成的现状 基于样图的纹理合成方法对一般纹理合成都具有很好的效果，但是纹理有其 自身的特点，首先纹理是一种特殊的图像，其次每种纹理都有其不同于其他纹理 的特征，这些特征可以表达为一系列的统计量。虽然纹理是图像，但是纹理和图 像是有差别的，并不是所有的图像都具有纹理的特征。在基于样图的纹理合成中， 处理的纹理主要具有纹理特征规则的或近规则的结构型纹理、随机型纹理和混合 型纹理三类。同一种方法往往对某种特殊的纹理处理方法具有很好的效果，但是 对其他种类的纹理合成效果不佳。 浙江理工大学硕士学位论文 1 3 1 结构型纹理合成方法 丁博等人的纹理合成方法乜 从视觉和心理学的角度来讲，观察一幅图像，每个素对人眼睛和心理的刺激 是不同的，人往往对图像中颜色变化尖锐的地方，如边、角等一些特征反应是最 敏感的，称这些高级信息为结构信息，而对颜色变化平缓的地方反应相对迟钝。 依据这一特性，丁博、孙立镌、李峰等人出了一种基于结构性信息的纹理合成新 方法。该方法先获取样图的结构信息，根据八领域搜索的外边缘跟踪算法检测出 样图中的边界。然后对边界信息求导，把结构相似性纹理转换成两条曲线方向一 致性问题。该方法对结构性较强的纹理有很好的模拟效果，但是该方法过多考虑 了曲线方向性的纹理，纹理合成图比较呆板，缺乏纹理的真实性。 1 3 2 随机型纹理合成方法 张蓬、彭思龙等人的纹理合成方法陇1 张蓬、彭思龙等人的纹理合成方法首先将经验模型分解( e m d ) 算法引入到纹 理合成领域，对样本图像纹理结构进行提取；然后应用分片采样算法和m a r k o v 随机场( m r f ) 模型生成输出纹理的结构。对于结构之间的空白区域，采用距离变 换方法分片提取其不规则的形状并进行填充。该方法既保留了纹理的特征，又对 随机性较强的纹理具有较好的适应性，甚至可以生成一些纹理样本中不存在的元 素，具有一定的创造性；同时，也继承了分片采样算法的简单、效率高、合成效 果好等优点。但是张蓬，彭思龙等人的纹理合成方法生成纹理结构的顺序是从左 至右、从上到下。在拼接第一行和第一列时，由于重叠区只在左侧或上侧一个方 向，相当于条件概率的限制较小，因此一般情况下总能找到匹配的样本，在视觉 表现上就是纹理结构有较好的连续性。而当拼接其他图像块时，左侧和上侧都是 重叠区，相当于所选择的图像块必须满足两个方向的条件概率的限制。又由于样 本图像通常都是小样本集，因此会出现难以找到匹配样本的情况，其视觉表现就 是纹理结构的错位，这是分片采样算法难以解决的问题。 6 浙江理工大学硕士学位论文 1 3 3 混合型纹理合成方法 李燕、尹宝才、孔德慧等的纹理合成方法0 3 李燕、尹宝才、孔德慧等针对混合型纹理特点提出了一种纹理合成方法。该 方法利用纹理合成方法将已有的样本纹理合成设计的图案，将各样本纹理合成在 指定的区域，这种约束的纹理合成方法可以避免将不同的纹理映射到物体表面不 同区域时产生的变形、扭曲现象，并且提高了场景绘制的效率。该方法能将螺旋 状匹配搜索的块匹配方法和a s b i 】蛐点匹配方法相结合，解决了纹元错位、模 糊和条带化现象，又能解决取自不同样本纹理的纹理块匹配的匹配问题，整体合 成效果较好。但是该方法的合成效果与匹配区域的太小有直接关系。纹理，匹配 区域越大纹理合成效果越好，匹配区域纹理模糊现象严重；且该方法的纹理样本 的交界区域越大，合成效率越低。 1 4 纹理合成的应用 1 4 1 纹理传输 纹理传输是纹理合成的应用的一个重要方面，其主要的功能是让纹理和图像 进行融合柬满足实际要求。圈l2 把花与绿叶进行混合，获得绿叶与花交杂的新纹 理。图13 水波纹理传输到了小狗的图案上，计算时合成图采用了水波纹理的亮度 和小狗的颜色。纹理传输通过图片的渲染，获得一些奇妙的效果。 圈1 2 左边为着八样图，右图形戚花与绿叶变织的效果 图黧 浙江理工大学硕士学位论文 1 4 2 图像润饰 圉1 3 多纹理台成的样图及台成效果圈 图像润饰这一术语来自于古代艺术品的修复，早在文艺复兴时期，人们就开 始修复一些中世纪的艺术品。由于年岁久远或者遭受破坏等各种因素，图像出现 了破损，人们通过填补裂缝来使画面恢复原貌，这一工作就称之为“h p 击衄”或 r e t o u c h i n g 。虽然目前采用某些图像处理软件可以达到近似的效果，但是通常涉 及复杂的手工交互。因此对艺术品迫切需要一种能自动真实恢复原创者意图的修 复办法，b e r t a h n i o 等人最先把它引入垂崾e 字图像处理1 。此后，图像润饰在图像 处理、视觉分析以及影视工业上都得到了广泛的应用。具体的例子包括：数字图像 以及i n 胶卷上擦痕的清除，文字的抹去，图片上多余物体的剔除等等。如图1 4 中 的老照片，通过图像润饰。消除了图片中残缺的地方获得完辖的罔片。 砧 g 。一? 碧q 矗+ 强 一t 矗苎s 矿 1 4 3 图像压缩 纹理通常包含有重复的图案和高频的信息，所以使用基于诸如j p e g 的变换技 阍遴 浙江理工大学硕士学位论文 术并不能达到很好的压缩效果。然而，基于码书的压缩技术能够达到对纹理较好 的处理效果。以w e i 和l e v o y 的 r s v q 加速纹理合成算法为倒曰，建立码书的过 程就是实际的压缩过程，进行图像传输时仅仅传输码书，压缩率的大小由码字的 数量进行控制。在接收方，借压缩过程实际变成了一个纹理合成过程，可以生成 任意大小的纹理图像，与其他图像压缩技术相比，其压缩率是非常高的。 1 0 背景填充 背景填充技术是剔除原图片中不需要的图像信息，并用图片中的背景信息填 充已经被删除的信息，从而获得现实需要的图像。背景填充技术主要通过纹理合 成技术，利用纹理的相似性特点来处理图像中的多余信息，并获得很好的逼真效 果。图1 5 中图片中多余的人，通过背景填充的方法，删除了多余的人。得到一 幅新的图像。 图1 5 左闰中红色标记区域为多余信息，右圈为是背景填充后的图像 1 4 5 复合纹理的纹理合成 目前许多纹理合成方法都是使用单个采样图进行纹理合成，生成的纹理在视 觉上比较单一。因此，近年来提出了一种新的技术复合纹理合成技术，它主要根 据用户的需求，实现多张纹理的随机合成，是获取纹理的一种新技术，该方法主 要是随机的在多个输入纹理中进行采样，再将采样点随机她分布到输出纹理上作 为种子，然后每个种子进行扩散以覆盖整个输出纹理。合成时需要的样图可以是 人工设计的图案，也可以是照片。设计时从纹理图中选取需要的笔刷颜色，完成 浙江理工大学硕士学位论文 所需的图案。对于自然纹理，注意图案的边缘不要太规则，这样可以获得完整的 纹元，使合成结果具有较好的视觉效果。采用照片时可对照片进行适当编辑，咀 期获得所需的效果。由于合成纹理时根据颜色误差进行匹配，与纹理颜色相近则 取该纹理的概率较大。 图1 6 为利用样图和背景子圈合成复合纹理图像。主要时利用背景于图中的 图像修改样图的背景合成新的纹理，得到人们需要的纹理图。 l | ，l l l f 、 1 ，| i ( a ) 样图( h ) 背鼾圉( c ) 合成图 图1 6 复合纹理合成效果目 1 5 本文的工作 1 5 1 研究的问题 自然界中存在着太量的纹理，如何有效表现纹理的表面细节一直是广大纹理 工作者研究的重要课题，而准确描述纹理结构对纹理合成的效果至关重要。本文 从研究结构纹理的特殊性出发，提出本文研究的主要问题： 1 结构纹理的特殊性 结构性纹理与非结构性纹理不同，其局部特征体现在和纹元相关的两方面： 纹元的固有特性和纹元的变化方式与变化范围。其中，纹元的固有特性是指其由 纹元的形状，颜色，高频分量和低频分量等共同决定的足以区分该纹元与其他纹 元的各种特征的集合；纹元的变化方式包括绞元中哪些因素可以变化以及怎么样 变化；纹元的变化范围是指纹元中可变化因素变化的量化尺度。探索结构型纹理 浙江理工大学硕士学位论文 的纹元相关性是本文解决结构纹理的关键。 2 邻域的判定标准 基于m r f 模型的纹理合成方法是目前纹理合成方法中一种比较有效的纹理 合成方法，但基于m r f 模型的纹理合成过程中需要在图像中不断地进行邻域的 比较与匹配，因此，基于m r f 模型的纹理合成方法的分析主要集中在找出邻域 的最相似信息上。以往基于m r f 模型的纹理合成方法最优匹配块的判断标准主 要是通过单纯比较邻域的颜色相似量度来评价，这种判定标准能对非结构性纹理 进行有效的模拟，但是对结构性纹理效果不佳。主要是由于基于颜色相似量度的 判断标准忽略了结构纹理的结构因素，单纯的颜色相似量度无法满足结构纹理合 成的要求，因此，在保持纹理颜色流畅的基础上，同时优化纹理的结构，就必须 对邻域的判定标准进行改进。 3 邻域的变换特性 基于m r f 模型的纹理合成方法在纹理合成过程中，匹配邻域只能沿着扫描 线的方向上下左右平移。当结构性纹理的纹元发生变换时，由于匹配邻域只能作 简单的平移，很难找到合适的匹配块，导致纹理的错位，影响纹理的视觉效果。 为了获得最佳的匹配块，减少纹元错乱的现象，从变换邻域入手是优化结构性纹 理的一个重要方法。 1 5 2 研究内容和方法思路 为了使结构性纹理的结构特性和纹理合成方法得到辨证地统一，在对结构性 纹理进行纹理合成过程中，从优化结构性纹理的质量出发，针对本文提出的研究 问题，给出具体的研究内容及方法思路。 1 基于结构相似判断的纹理合成方法 利用结构性纹理纹元的变化方式与变化范围的内在规律，通过建立纹理边界 结构信息图，寻找其内在联系，同时在考虑颜色相似量度的基础上考虑结构相似 量度，从而解决了纹理合成时出现纹元紊乱的问题，弥补了单纯考虑颜色误差的 不足。其中，结构相似判断的纹理算法关键是最佳匹配块的选择，而结构相似 量度和结构不相似量度为最佳匹配块的选取提供了有效的依据，从而为解决结构 浙江理工大学硕士学位论文 性纹理结构不连续提供了一种有效的方法。 2 基于共形映射的纹理合成方法 针对结构性纹理纹元的固有特性，利用纹元的结构的特殊性和可控性，建立 对应的数学模型，运用共形映射的数学方法对纹元做合适的变形，增加匹配块的 选择范围，提高纹理合成的质量，从而达到优化纹理结构的效果。 1 6 本章小结 本章回顾了纹理合成技术的发展历程，并介绍了纹理合成技术的现实用途， 并指出本文针对的纹理主要是结构性纹理。解决的问题主要是两个方面( 1 ) 纹理 合成中匹配邻域只考虑颜色相似量度的问题。( 2 ) m r f 模型中l 型邻域只能平行或 垂直扫描线的问题。 1 2 浙江理工大学硕士学位论文 2 1 引言 第二章纹理合成算法设计的理论基础 【本章摘要】本章根据结构性纹理纹元的特征，对结构性纹理进行 了分类，并具体论述了基于m r f 模型纹理合成方法的优缺点，为 纹理合成的提供了理论依据。 “纹理图像是具备大范围相似性与重复性的图像 ，这是对纹理图像的语言描 述，其中“大范围 、“相似性 与“重复性”是纹理图像的关键特征，这种特征 可以用模糊语言描述，也容易由人的视觉系统判别，但却很难进行形式化的描述。 为了进一步描述纹理的特性，我们把纹理特性分为全局特性与局部特性。纹理的 全局特性可以概括为各种纹理单位的分布规律，而纹理单位用来是描述图像中具 有相似视觉表现的像素或像素集合；纹理的局部特性可以概括为区域图像块里纹 元的固有特性。根据纹理特征分布的方式不同，可以把纹理分为三类：随机性纹 理，结构性纹理，以及既有结构性又有随机性的纹理。 随机纹理由具有相同色彩的纹理单位组成，整个纹理找不到明确的纹元，同 时允许纹理包含不同色彩的纹理单位，每个色彩的像素都有自身的分布规律，纹 理单位可以通过多种色彩像素的组合而形成新的纹理单位。由于以上特点，导致 随机纹理特征的多样性，很难用有效的数学模型来描述，加大了特征处理的难度。 基于m r f 模型的纹理合成方法利用纹理间颜色的相似性的特点，能很好的合成随 机纹理，但是对结构性纹理合成效果不佳。究其原因主要是随机纹理没有明确的 纹元，而结构性纹理边界明确，因此仅考虑纹理颜色相似性容易导致结构的错乱。 结构纹理的局部特性体现在纹元的固有特性和纹元的变化两个方面，纹元的固有 特性是指由纹元的形状和颜色信息共同决定的足以识别该纹元各种特征的集合， 纹元的变化包括纹元中可变化因素的范围以及变化的尺度。正因为结构纹理这种 特殊的局部特性，为用数学模型描述纹理区域变化提供了数学基础。而既有结构 性又有随机性的纹理，由于纹理结构性与随机性相互混合，结构信息变化比较大， 单纯的纹元区域无法表现所有的纹理结构信息和颜色信息，就很难用数学模型描 1 3 浙江理工大学硕士学位论文 述纹理的细节，为此，纹理区域结构性的特征提取为解决此类纹理提供了一种新 的有效方法。 在进一步分析m r f 模型的基础上，详细分析了结构性纹理的特点，阐述了数 学模型的可行性，具体论述了目前基于m r f 模型的几种主要的纹理合成方法，分 析了目前方法所存在的不足，同时也为纹理合成方法的发展提供了理论依据。 2 2 结构性纹理的分析 目前主要是根据纹理特征分布的方式不同，把纹理分为三类：随机性纹理， 结构性纹理，以及既有结构性又有随机性的纹理。但这种分类方法无法有效表现 结构性纹理的结构特性，因此，针对结构纹理纹元本身变化的随机度和纹元分布 的随机度来对不同结构性纹理进行分类，主要分为随机结构性纹理和规则结构性 纹理。 2 2 1 随机结构性纹理特征 随机结构性纹理的特征是有明确的纹元结构，但颜色变化范围有限，且纹元 尺寸大小随意变化。随机结构纹理有其内在的差异性，因此根据纹元尺寸的不同 主要分为固定纹元随机结构性纹理和非固定纹元随机结构性纹理。 1 固定纹元随机结构性纹理 固定纹元随机结构性纹理的纹元尺寸一般是固定不变的，它的纹元可以视为 一个整体的不同表现形式。如图2 1 ( a ) 所示，纹元主要是红色的水果，它们之间的 颜色、形状、大小差别不大，但是随意摆放，有时会出现部分重叠，呈现不同的 纹元形式。 2 非固定纹元随机结构性纹理 虽然非固定纹元随机结构性纹理的纹元之间的颜色差异不大，尺寸可以随意 变化，但是它有明显的边界结构。如图2 1 c o ) 所示，纹元为不同的石块，相互之间 不但大小，形状差别大，而且摆放的位置也无规律可寻。 1 4 浙江理工大学硕士学位论文 藤蕤 ( _ ) 固定纹元鼬机结构性纹理( b ) 非舀定纹元随机结构性纹理 图t l 不同随机结构性娌 2 2 2 规则结构性纹理特征 规则结构纹理特征主要表现为纹元结构稳定，纹元之间的颜色变化差异小， 且具有一定的规律性，且这些规律性主要通过纹元信息的几何变形表现出来。印 花图案是目前人工纹理中比较广泛存在的纹理，而由于印花图案接回花的特性， 纹理主要由某个特殊的纹元组成，或由这个纹元的相似纹元组成，因此，印花图 案是规则结构性纹理重要组成部分。规则结构性纹理按照纹元信息变形的方式不 同主要分为三类：旋转型纹元，伸缩型纹元，复合型纹元。 1 旋转型纹元 旋转型纹元纹理是纹理图案中的纹理信息可以通过旋转变换得到，这是旋转 型纹元织物纹理的典型特征。如图2 2 ( a ) 所示，红色矩形框和紫色矩形框分别 表示一个纹元信息两个矩形框中的纹理信息存在着旋转的关系，对于此类纹理 称之为旋转型纹元纹理。 2 伸缩型纹元 伸缩型纹元纹理是纹理图案中的纹理信息可以通过伸缩变形，得到新的纹理 信息。如图2 2 ( b ) 所示，黄色矩形框的纹理信息与紫色矩形框的纹理信息可以 通过伸缩变换进行相互转换，对于此类纹理称之为伸缩型纹元纹理。 3 复合型纹元 复合型纹元纹理是纹理图案中的纹理信息同时经过伸缩和旋转变换后，得到 不同的纹理信息。如图2 2 ( c ) 所示，红色矩形框中的纹理信息和蓝色矩形框中的 纹理信息可以通过伸缩和旋转变化后，矩形框的纹理信息能有效的重舍，对于此 类纹理称之为复台型纹元纹理。 浙江理工大学硕士学位论文 警。囊l l 譬：因i ( a ) 旋转型毁元 2 2 3 纹理结构的数学依据 震 ( b ) 伸缩塑纹元 图2 2 不同规则结构性纹理 o 1 一l 二= 纠 ( c ) 复合型纹元 通过上述分析可知，随机结构性纹理由于纹元的尺寸可以随意变化，很难找 出其中的内在规律，因此根难用数学的方式进行定义，但是规则结构性纹理的纹 元尺寸不是随意变化的，它们之间存在着内在的联系，因此可以通过数学定义来 描述纹元的内在联系。复变函数中的共形映射是从几何观点来分析圈形的变化规 律。共形映射具体说柬，从一个z 平面到w 平面之间的一个变换，即 w = ，( 曲0e d 。共形映射中如果w = ，( 刁在区域d 内单叶解析，则d 的像也是 一个区域，这是共形映射的保域性。如图23 所示：图形在从z 平面向w 平面变 换时，图形在z 面是一个区域，图形在w 平面仍然是一个区域瞄1 。 图2 3 兆形映射保形性模拟 共形映射中，函数还具有保角性的特点。如果函数w = ，( z ) 在z 。的邻域内有 定义，且在点z 。具有伸缩率不变性，那么过毛的任意两曲线的夹角在变换w = ，( z ) 下，既保持大小，又保持方向。如图24 所示：经点z 。的两条有向曲线c i ，c 2 的 切线方向所构成的角，称为两曲线在该点的夹角。今设e ( f = 1 , 2 ) 在点的切线 p 浙江理工大学硕士学位论文 倾角为y ，( f - 1 ，2 ) ；c 在变换w = f ( z ) 下的像曲线( 扛l ，2 ) 在点w 。= f ( z o ) 的切 线倾角为r l i ( 净l ，2 ) ，则有下面的表达示： 少1 一吵2 = r l l r 1 2 。万 2 ( 1 ) 这里y 1 一沙2 是c l 和c 2 在点z o 的夹角( 反时钟方向为正) ，7 7 ，一r 1 2 是r l 和r 2 在像点w o = 厂( z 。) 的夹角( 反时钟方向为正) 。经过变换后，图形中的两夹角的大 小和方向都没发生变化。 w = f ( z ) 垄至：f 里2 图2 4 共形映射保域性模拟示意图 综上所述，根据共形映射保域性和保形性的特点，假设样图是一个平面，而 目标图又是一个平面，样图中的纹元信息通过一定的变化后，复制到目标图这个 平面上。同时由于共形映射的变形时形状和角度是在可控范围之内的，因此可以 把样图中的纹元信息变成满足要求的纹元信息，拷贝到目标图中。 2 3 基于m r f 模型纹理合成方法的分析 m r f 模型是对纹理图像一种比较客观的模拟，但基于m r f 模型的纹理合成 方法在纹理合成的过程中需要在图像中不断地进行邻域的比较与匹配，因此，基 于m r f 模型的纹理合成方法的分析主要集中在找出邻域的最相似信息上，合成 时尽可能快的查找相似邻域来合成目标图。基于m r f 模型的纹理合成方法按匹 配邻域的大小分为两类：基于像素点邻域匹配的纹理合成方法和基于块匹配纹理 的纹理合成方法。 1 7 浙江理工大学硕士学位论文 2 3 1