结合图像细节特征的全局优化纹理合成  

Global Texture Optimization Incorporating with Image Detail

作　　者：肖春霞[1,2] 黄志勇[2] 聂勇伟[2] 刘梦[2] 何发智[2] 

机构地区：[1]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072 [2]武汉大学计算机学院,武汉430072

出　　处：《计算机学报》2009年第6期1196-1205,共10页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家自然科学基金(60803081);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A0808);武汉大学软件工程国家重点实验室开放课题(SKLSE2008-07-08);教育部高等学校博士点基金新教师项目(200804861038);湖北省自然科学基金(2008CDB350)资助~~

摘　　要：提出了一种结合图像细节特征的全局优化纹理合成算法.作者利用非线性分解方法获取纹理细节作为特征图,将其作为纹理图像一个新的信息通道来引导纹理合成.联合图像细节信息通道和颜色通道,在图像上建立了一个全局的纹理合成能量方程,采用最大期望值算法迭代优化求解出一个全局的能量最小值.在全局优化算法中,构建样本纹理和待合成纹理之间的各个信息通道直方图匹配算法,进一步提高纹理合成的质量.文中同时给出了结合细节特征的图像和视频纹理合成算法,实验结果表明,文中的方法较好地解决了纹理合成中合成的纹理图像结构不连续或特征结构容易断裂等问题.This paper presents a new global texture synthesis method incorporating with image detail. The image detail extracted using the no-linear method is used as a new channel for guiding the texture synthesis. Integrating the image detail with the color channels, the authors build a global energy function on the image, and the function is optimized using Expectation Maximiza- tion. They further improve the texture quality by applying image detail and color histogram matehing techniques. Both image and video synthesis methods are presented in this paper. Experiments on a wide variety of image and video synthesis examples demonstrate the advantages of the proposed method over existing techniques, keep the synthesized texture continuously, and the broken structure of the texture are avoided.

关 键 词：纹理合成 全局优化 最大期望值算法 双边滤波器 图像修复 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]