基于分形維數向量的紋理標準性研究及應用.pdf

1、紋理是圖像處理，圖像真實感造型領域的很重要的概念。其在應用方面的研究已經非常廣泛且深入，然而至今為止紋理在理論上的研究還是非常有限，現有的幾個模型都是針對應用的。紋理合成是作為紋理映射的輔助技術提出和產生的，但隨著當今社會計算機科學特別是計算機圖像圖形學的迅猛發(fā)展，它已經發(fā)展成一項獨立的重要的技術，除了原本的作用外又擴展出了許多重要的應用如3D場景構建、紋理壓縮、圖像恢復、圖像塊拼貼、紋理圖像超分辨放大等。基于樣圖的二維紋理合成技術是當

2、前紋理合成技術的主要研究方向，在一些領域已經有了比較成熟和優(yōu)秀的算法出現。為了更好的來研究紋理圖像具有的性質，古元亭把紋理看成一種圖像的性質，并對圖像的這種性質進行定義，稱之為紋理的標準性，并用圖像的灰度向量來衡量紋理的標準性強度，取得了較好的效果。但是灰度向量只具有統(tǒng)計特征，不能體現象素點之間位置關系變化對圖像產生的影響。為了較好的解決這個問題，本文提出了一種新的度量工具即分形維數向量。針對傳統(tǒng)圖像率先提出了按灰度值分層二值化的方法，

3、較好的解決了傳統(tǒng)分形維數在計算彩色圖像時信息量丟失較大的缺點，提出了分形維數向量的概念。 本文中認為所有的圖像都具有紋理性，只是其紋理性的強弱不同形成了普通圖像與紋理圖像的差別。在分析傳統(tǒng)的紋理合成方法，及其優(yōu)缺點的基礎上，引入了紋理標準性概念，給出紋理標準性的特征描述，并采用圖像的分形維數向量來做為衡量圖像特征的工具，以此計算出紋理標準性系數；通過對大量圖像(包括從普通圖像到標準性紋理圖像的各種類型的圖像)的標準性系數分析比較

4、，給出了一種根據紋理標準性系數作紋理分類的方法；在此基礎上，給出一種強標準性紋理圖像的合成方法。通過對大量圖像進行實驗表明，用此方法區(qū)分強標準性紋理是可靠的，強標準性紋理的計算量和傳統(tǒng)方法相比降低了兩個數量級，且合成的紋理圖像視覺效果與傳統(tǒng)方法合成的紋理圖像視覺效果相同。結合紋理標準性的概念，給出Ashikhmin方法所適用的自然紋理的標準性系數的范圍，并對這類區(qū)間中的自然紋理提出了新的改進算法，大大的加快了紋理合成的速度，同時合成效果