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应用粒子群优化算法的混合纹理合成

PSO-based multi-samples texture synthesis
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摘要 应用粒子群优化算法作为像素寻优策略,应用于多样图纹理合成算法中,将群智能中经典的粒子群优化算法引入到纹理合成领域。应用粒子群优化多样图纹理合成方法是传统的基于像素纹理合成方法和基于块的纹理合成方法的折中,除能大大提高多样图纹理合成的速度,样图的质量也得到了很大改善。实验证明,该算法有效解决了徐晓刚混合纹理合成中输出纹理出现的条痕问题。 Using the PSO method as a optimization strategy for the multi-samples texture synthesis,introducing the classical PSO method of swarm intelligence to the area of texture synthesis,multi-samples synthesis using PSO was an eclectic scheme between pixel based texture synthesis methods and patch-based texture synthesis methods.It improves the speed of synthesizing and the quality of the output image;the implementation of algorithm proves the effectiveness of this method.
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第2期772-774,共3页 Application Research of Computers
基金 国家自然科学基金资助项目(60173055) 黑龙江省教育厅科学技术开发项目
关键词 纹理合成 粒子群优化 群智能 适应值 texture synthesis particle swarm optimization(PSO) swarm intelligence fitness value
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Feng Xue,You-Sheng Zhang,Ju-Lang Jiang,Min Hu,Xin-Dong Wu,Rong-Gui Wang. Real-Time Texture Synthesis Using s-Tile Set[J] 2007,Journal of Computer Science and Technology(4):590~596

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