基于Markov随机场的纹理综合方法研究

论文摘要

纹理综合是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理等领域的研究热点之一,它的应用范围十分宽阔,例如纹理综合可以应用于图像修复、纹理取代、动画制作、图像编码及图像错误隐藏等方面。而且随着纹理分析与综合技术的不断深入研究和发展,它的应用空间和应用前景会越来越广阔。本文介绍了纹理综合研究中的一些基本概念、常用方法以及国内外的发展概况,同时说明了纹理综合的结构模型和统计模型。对基于像素的纹理综合方法和基于块的纹理综合方法分别进行了深入的研究与探讨。在Markov随机场模型的假设下,提出了基于像素的因果邻域纹理综合算法;在同样假设下,又提出了基于块的因果邻域纹理综合方法。针对提出的算法进行了深入的研究和实验比较,与现有的算法相比,因果邻域纹理综合方法具有较大的优势。在分析基于像素的纹理综合技术中,对提出的因果邻域纹理综合算法与原有的直方图匹配纹理综合方法进行了分析探讨和实验对比,结果表明应用因果邻域纹理综合算法处理的图像效果明显优于直方图匹配算法,尤其是对于具有纹理结构特征图像的综合优势更加突出。在分析基于块的纹理综合技术中,对提出的因果邻域纹理综合方法与Andrew Nealen提出的综合方法进行了比较,比较的结果显示两种算法生成的图像质量在视觉效果没有明显优劣前提下,应用提出的因果邻域纹理综合算法生成图像的时间显著少于Andrew Nealen的算法,这说明该方法在纹理综合的速度上是具有明显的优势的。在研究中开发了相应的纹理综合的部分应用程序,运用Matlab软件进行了图像处理的仿真实验。同时还进行了把因果邻域纹理综合技术应用于图像或视频的错误隐藏及图像修复等方面的研究与实验,研究结果表明其隐藏错误及修复图像的效果是比较好的。纹理综合技术一定会应用于更多、更广泛的领域,甚至会形成一个产业。当然随着其应用领域的拓展和研究的不断深入,今后还有许多工作要做,有待进一步的开发与研究。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 前言
• 1.1 概述
• 1.1.1 纹理的定义
• 1.1.2 纹理和图像的区别
• 1.1.3 什么是纹理综合
• 1.2 国内外研究现状及分析
• 1.3 本研究的任务及创新点
• 第二章 纹理综合模型
• 2.1 纹理的结构模型
• 2.2 纹理的统计模型
• 2.2.1 基于分形和分数维模型
• 2.2.2 Markov 随机场模型
• 2.2.3 基于滤波器模型
• 2.3 本章小节
• 第三章 基于像素的纹理综合方法
• 3.1 金字塔算法
• 3.2 直方图匹配
• 3.3 因果域匹配法
• 3.3.1 Markov 随机场
• 3.3.2 邻域的选择
• 3.3.3 邻域设置的统计学分析
• 3.3.4 邻域的选择算法
• 3.4 基于MRF 模型的因果邻域纹理综合方法
• 3.4.1 基本算法
• 3.4.2 实验结果及分析
• 3.5 本章小节
• 第四章 基于块的纹理综合方法
• 4.1 Andrew Nealen 提出的方法
• 4.1.1 寻找最佳像素块
• 4.1.2 自适应块采样
• 4.1.3 重叠误差和像素无效
• 4.1.4 像素横断图
• 4.1.5 复合和重叠区域再综合
• 4.2 因果邻域纹理综合方法
• 4.2.1 算法描述
• 4.2.2 边缘处理
• 4.2.3 实验结果及分析
• 4.3 本章小节
• 第五章 纹理综合的应用
• 5.1 纹理代替
• 5.2 纹理修复
• 5.3 错误隐藏
• 第六章 结束语
• 6.1 工作总结
• 6.2 进一步研究工作的展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢