一种基于几何空间的语义约束纹理合成方法技术

本发明专利技术提出了一种基于几何空间的语义约束纹理合成方法，使得合成结果具有与样图不同的结构特征。本方法关键在于对纹理拓扑结构的分析与处理，用二维纹理网格来描述这种纹理独有的特征。首先由样本纹理的图元掩码构造样本纹理网格。再根据给定的拓扑结构约束条件，即用户给定的小块网格，合成目标纹理网格。然后在纹理网格指导和控制下，采用基于特征矢量的逐像素合成算法合成目标纹理的每一个像素，达到改变纹理拓扑结构的目的。本方法实现了基于一张样例纹理合成多张结构特征各不相同的纹理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉 及一种基于样图的纹理合成方法。
技术介绍
基于样图的纹理合成是计算机图形与图像学领域非常热门和重要的研究方向。在早期，人们主要研究如何利用一小块样例纹理获取大块纹理，涌现出了基于邻域匹配算法的逐像素合成和基于块拼接思想的逐块合成等众多优秀方法。中后期，特别是近些年，大量的研究都不再单纯的致力于提升合成质量和提高速度，而是从多个方面呈现出发散性，如特征匹配合成，动态纹理的合成，非均勻纹理合成，多尺度纹理合成，以及纹理的混合与平滑转换等。1)平面纹理合成方法逐像素纹理合成方法每次合成一个像素，基于邻域匹配算法进行合成。该算法最早见于Efros等的非参数化采样合成方法，基本思想是通过对比所有样图像素邻域与待合成像素的邻域的距离来选取最佳匹配像素，如此逐像素进行，从而合成目标纹理。像素邻域一般按竖直方向和水平方向构造，分为全邻域、半邻域、L形邻域。全邻域用于并行纹理合成和纹理的优化，半邻域和L形邻域适合于串行合成方法。平行可控合成方法是一种实时可交互方法。基于该方法的外观空间纹理合成利用外观向量极大的提升了合成质量。平行可控合成最近又被Risser等改进，用于结构化图像的混合。逐块合成方法每次从样图中选取一个纹理块拷贝到目标纹理中。Efros等和Kwatra等运用动态规划在新块与已合成部分的重叠区域中寻找一条分界线。Wang Tiles纹理合成技术以Efros等的方法为基础，具有实时性，它的最新研究成果是SchlSmer等的半随机性Tile合成方法。2)曲面纹理合成方法在曲面上合成纹理目前主要有三种方式第一种是直接合成，先将曲面细化，再计算所有曲面顶点的颜色。这种方式最适合动态纹理的合成。第二种是间接合成方式，Ying 等以及Lefebvre等的基于纹理地图的方法，将整个曲面分割为若干个区域映射到平面上， 再在平面上合成这些区域纹理。第三种是给曲面铺上纹理块，直到整个曲面都被覆盖为止。 在Soler等的方法中，一个纹理块对应一个曲面三角形。Praun等的方法用一块不规则纹理在曲面上重复铺盖。Fu等基于Tarini等的PolyCube映射将Wang Tiles方法扩展到曲面上。3)特征分析与匹配方法纹理粒子和特征变形方法实现了在图元层对纹理合成进行控制。Wu等利用特征图保持纹理的结构特征。基于有效的特征分析方法，纹理的混合与平滑转换才得以实现。因为透视以及光照等物理因素的存在，照片中的纹理往往具有很强的立体感。Liu等利用变形域在照片中进行纹理替换，Eisenacher等则基于雅可比场实现了从照片合成纹理。特征匹配合成基于纹理优化算法，合成结果匹配模型表面的特征曲线。Dischler等基于纹理网格对纹理合成进行语义相关的控制。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是纹理可从结构特征上分为结构性和非结构性纹理，又可根据特征的分布情况分为均勻和非均勻纹理。针对均勻结构性纹理，本专利技术提出一种语义约束合成方法，通过对其语义特征(结构特征)进行分析与处理，使用户可以按自己的意愿选择合成纹理的结构特征。解决了已有纹理合成方法只能合成与样例纹理具有同 一种结构特征的纹理的缺陷。本专利技术的技术方案为(1)纹理网格的合成基于块拼接技术合成目标纹理网格。用样本纹理网格(从样本纹理中提取或用户给定)生成一个左边界和右边界匹配，上边界和下边界匹配的网格块。将该网格块的多个副本相互拼接得到初始目标纹理网格，然后再经过优化，降低目标纹理网格的重复度，提升网格质量。这里，分为两种情况一是若用于合成目标纹理网格的样本网格就是样本纹理的纹理网格，那么目标纹理网格与样本纹理的网格具有同一种拓扑结构，这样，最终的目标纹理就与样图在语义结构上保持一致；二是若用另一个不同于样本纹理的网格的样本网格进行合成，则目标网格与样本纹理的网格具有不同的拓扑结构，从而最终的目标纹理将具有用户指定的语义结构，不再受限于样本纹理。(2)在纹理网格的约束下基于邻域匹配算法合成目标纹理本专利技术因为要实现语义约束纹理合成，采用传统邻域匹配算法无法获取令人满意的合成质量，所以引入特征矢量进行辅助合成。传统合成方法没有意图改变纹理语义特征， 可以直接按竖直和水平方向构造像素邻域，而在本专利技术中，邻域的构造需要依据特征矢量。 特征矢量是由像素与纹理特征的相对位置决定的。直观的看，特征矢量与图元边界大体垂直(图6)。对于目标纹理，先对每个目标纹理网格的网格单元，从样本纹理的纹理网格的所有网格单元中随机选取一个，根据多边形映射建立这两个网格单元内部点的映射关系。用这种方法为目标纹理的每个像素在样本纹理中确定一个位置。这里，该位置坐标不可能刚好是整数，可基于双线性插值确定像素颜色。在初始化像素之后，根据特征矢量构造像素的全邻域，再基于邻域匹配算法矫正每个像素颜色，得到最终结果。本专利技术主要有两点贡献第一，给出一种二维纹理网格合成算法，适用于不规则， 近似规则，以及规则网格。相比于Dischler等的递归优化方法，我们的方法不需要大量的手工输入。第二，使用特征矢量提升合成效果，解决了传统邻域匹配算法用于语义约束纹理合成效果不理想的问题，也优于已有的子纹理方法。附图说明图1算法整体流程图；图2(a)样本纹理，图2(b)图元掩码，图2 (c)特征图，图2 (d)纹理网格；图3网格块边界匹配代价；图4网格块的矫正方法；图5 (a)是样本网格，图5(b)是由样本网格合成的结果；图6 (a)标出了样本纹理中像素的特征矢量，图6(b)标出了目标纹理中像素的特征矢量；图7(a)是样本纹理，图7(b)是已有方法的合成效果，图7 (c)是本专利技术方法的合成效果；图8(a)是样本纹理，图8(b)是语义约束条件(每个样图分别有两个不同的约束条件)，图8 (c)是用同一张样图，在不同约束条件下合成纹理的效果。 具体实施例方式我们的方法依靠纹理网格，它是一种二维几何空间内的结构，用于描述纹理的结构特征，由顶点和边组成。该网格可根据图像处理技术获取(图2)先生成样本纹理的图元掩码(一种二值图，白色部分是图元区，其他区域是黑色)，然后根据图元掩码生成特征图， 特征图中每个线条是单像素宽的，最后用特征图生成样本纹理的纹理网格。该网格被当作样本网格用于合成目标纹理网格。因为样本网格也可人为给定，因此用户就可根据自己的意愿决定目标纹理具有什么样的结构特征。本专利技术的基于几何空间的语义约束纹理合成方法具体如下第一步骤合成目标纹理网格我们的整个纹理网格合成过程以网格块边界匹配代价函数为基础。如图3所示， 边界匹配代价的计算方法是对于任意两个网格块ρ和q，bp是P的右边界，bq是q的左边界。、将与一些网格中的边相交，换一种说法即有若干条(可以为0)边被边界、分割，同样存在若干条边被分割。如果被bp、bq各自分割的边的数目不同，则称bp、bq不匹配，或匹配代价为无穷大，否则，称他们相互匹配，亦称互为约束边界。现假设他们相互匹配，令< 表示按分割点与、起始端点(竖直边界取上端点，水平边界取左端点)的距离升序排列的第i条边，ν "，V^i分别是边的两个端点。这里的in是端点属性，表示该端点与bp所属的网格块位于bp的同侧，反之out表示位于、的异侧，如图3所示。ν "，ν”的坐标值取相对于bp起始端点的坐标偏移量。同样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王莉莉，金其江，马志强，何兵，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：