一种基于曲面纹理合成的改进方法

舒恒等人在2007年提出一种新的纹理合成算法,虽然对大部分曲面纹理合成有不错的效果,但合成时会出现大量的约束面,搜索匹配约束面会耗费很多的时间,本文采用人工智能中的粒子群算法(PSO)搜索约束面,在保证合成质量的基础上,大大提高了合成速度,达到实时的效果。

一种局部曲面纹理合成的改进方法

在局部纹理映射加速曲面纹理合成的算法的基础上,提出通过方向经验模型分解算法对其进行改进.方向经验模型分解算法利用纹理固有方向,在局部纹理的合成区和映射区实现了无缝接的纹理合成。实验结果表明,该算法合成质量高、算法简单、运行快速,能够达到令人满意的合成效果。

曲面渐变纹理合成中重采样问题研究

在渐变纹理合成过程中,纹理尺度和方向的变化需要不断对原样图进行重采样。为避免不断重采样对纹理合成速度的影响,在基于块合成方法的基础上,以线性函数作为纹理尺度的过渡函数,在二维空间生成渐变纹理,将二维渐变纹理作为新的样本,利用矢量场控制曲面纹理合成,采用灰度图像辅助合成,以避免纹元破裂。实验结果表明,该方法对自然界中大多数纹理进行合成时能取得较好的效果,能保持纹理的视觉连续性,合成效率较高。