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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李宗澔
研究生(外文):Li, Tsunghao
論文名稱:以區塊為基礎的紋理合成及 適應性邊界處理研究
論文名稱(外文):The Study Of Block-Based Texture Synthesis And Adaptive Boundary Cut
指導教授:郭忠民郭忠民引用關係
指導教授(外文):Kuo, Chungming
口試委員:章定遠郭忠民楊乃中
口試委員(外文):Chan, DinyuenKuo, ChungmingYang, Naichung
口試日期:2012-07-04
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊工程學系碩士在職專班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:紋理合成邊界處理
外文關鍵詞:Texture SynthesisBoundary Cut
相關次數:
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在電腦圖學和電腦動畫中,紋理合成是一個很重要的研究,相關的應用如應用紋理影像合成不同形狀的模組例如:應用紋理影像合成一個桌子的形狀、電影中的特效、遊戲的應用。紋理合成大致可分成點合成和以區塊為基礎的方式合成,而近年來的研究都是應用區塊為基礎的方式合成,這是因為區塊的方式可以保有紋理結構,且可以降低實際應用時所耗費的時間成本。本論文的研究方式是應用整張來源影像來取代區塊,目的是可以保有更多的紋理結構,還有減少時間成本消耗,首先先分類出人工紋理影像和
統計紋理影像,這可以定義出適合的區塊大小,在實驗結果中,統計紋理影像和人工紋理影像都有令人滿意的結果。
Texture synthesis is an important research area in computer graphics and computer animation. Related applications include texture mapping,special effects,motion synthesis, etc.The methods for texture synthesis can be classified to two catalogs: pixel- and patch-based methods. Most of recent synthesis approaches uses the patch-based method because it preserves texture and consumes low computational cost in practical applications. In this thesis, we consider full-sized image patch instead of sub-image patch to synthesis thetarget image. The advantage of this approach is that the result preserves the desired texture structure.To improve the performance, we propose a method that identifies the source texture belonging artificial or statistics images. This judgment can be used to adjust the block size adaptively. Experimental results indicate that the proposed method produces satisfactory results for both artificial or statistics images.
摘要I
ABSTRACT II
致謝III
目錄IV
圖目錄VII
表目錄XI
第一章 緒論1
1.1 問題描述1
1.2 研究背景與動機4
1.3 論文架構5
第二章 相關研究回顧6
2.1 合成方式6
2.1.1 規則貼圖6
2.1.2 隨機貼圖7
2.1.3 擴大區塊貼圖8
2.2 比對重疊區域的方式8
2.2.1 傳統影像比對搜尋10
2.2.2 以LBP為基礎的紋理合成10
2.3 計算切割線的方式12
2.3.1 最小邊緣路徑法12
2.3.2 相鄰像素差異14
第三章 以區塊為基礎的影像合成17
3.1 區塊合成17
3.2 紋理影像分類19
3.2.1 灰階分佈分析22
3.3 合成的方式24
A 人工紋理影像合成25
B 統計紋理影像合成26
3.4 重疊區域比對的方式31
3.5 量化影像36
A 量化八個灰階值36
B 二值化的改良37
3.6 紋理切割線決定40
第四章 實驗結果45
第五章 結論與未來研究63
參考文獻64
圖目錄
圖1-1 人工紋理2
圖1-2 統計紋理2
圖1-3 感官紋理2
圖1-4 合成紋理影像3
圖1-5 以區塊為基礎的合成方式3
圖2-1 LIANG 規則貼圖6
圖2-2 VIVEKKWATRA隨機貼圖7
圖2-3 WANG TILES 擴大區塊8
圖2-4 區塊效應9
圖2-5 流程示意圖11
圖2-6 LBP加權矩陣 11
圖2-7 最小邊緣路徑法示意圖15
圖2-8 計算相鄰像素差異12
圖2-9 文獻回顧結果圖13
圖3-1 大小區塊合成示意圖18
圖3-2 隨機貼圖19
圖3-3 二值化影像18
圖3-4 規則貼圖重疊區域24
圖3-5 人工紋理影像第一階段擴大區塊合成25
圖3-6 人工紋理影像第二階段合成26
圖3-7 從來源影像取五個區塊27
圖3-8 統計紋理影像第一階段擴大區塊合成28
圖3-9 統計紋理影像第二階段合成30
圖3-10 重疊區域比對示意圖31
圖3-11 重疊區域32
圖3-12 座標示意圖29
圖3-13 紋理結構連續性示意圖33
圖3-14 重疊區域考慮連續性33
圖3-15 重疊區域運算流程圖35
圖3-16 二值化直方圖36
圖3-17 量化八個灰階值37
圖3-18 量化三個灰階值38
圖3-19 量化四個灰階值38
圖3-20 解決二值化比對的問題39
圖3-21 最小邊緣路徑法問題圖41
圖3-22 切割參考圖41
圖3-23 切割線示意圖41
圖3-24 第一階段擴大區塊合成的流程圖43
圖3-25 第二階段合成的流程圖44
圖4-1 ETEAW 51
圖4-2 TILE 52
圖4-3 FABRIC 53
圖4-4 CANSSC 54
圖4-5 FABRIC 55
圖4-6 TILE 56
圖4-7 WDD 57
圖4-8 GREEN 58
圖4-9 FLOWER 59
圖4-10 STRAWBERRY 60
圖4-11 FLOWER 61
圖4-12 RADISHES 62
表目錄
表3-1 灰階分佈分析之區塊大小23
表3-2 統計紋理影像五個大區塊的起始點座標28
表3-3 統計紋理影像第一階段合成選取區塊方式29
表3-4 範圍的定義39
表3-5 紋理圖片參數及搜尋方式42
表4-1 47
表4-2 49
表4-3 51
表4-4 52
表4-5 53
表4-6 54
表4-7 55
表4-8 56
表4-9 57
表4-10 58
表4-11 59
表4-12 60
表4-13 61
表4-14 62
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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