基于亮度重映射和梯度结构信息的纹理传输算法

基于image quilting纹理传输算法原理,研究纹理图像的梯度结构信息、源纹理图像与目标图像亮度误差对纹理传输效果的影响。在选择候选纹理块时,以纹理块的梯度结构信息与颜色误差同时作为判断标准。对源纹理图像进行亮度重映射,使其与目标图像的亮度处于相同尺度,可避免因亮度误差过大而导致无法获取最优块的情况。实验证明,与传统纹理传输算法相比,改进后的算法能取得更好的传输效果。

基于梯度结构的星载红外图像和全色图像配准方法

针对红外图像与全色图像的不同的成像特性,提出了一种基于图像的梯度结构信息的匹配算法.首先对原始的红外和全色图像分别进行梯度计算,得到图像的梯度强度图;对梯度图进行结构相似性度量,获得图像间同名点对.然后采用RANSAC算法剔除误匹配的同名点.最后利用同名点对构建三角网小面元,并进行变换而得到配准图像.实验结果表明,算法可以有效地利用红外图像中地物的结构信息,匹配精度高.

基于梯度的块尺寸自适应Wang Tiles纹理合成算法

基于Wang Tiles纹理合成算法原理,研究纹理图像梯度结构信息、纹理块自适应尺寸以及Tiles集合制作方法对纹理合成质量及合成时间的影响。在判断两纹理块相似程度时,将纹理块的颜色误差和梯度信息同时作为纹理块相似程度的度量标准,其合成效果优于只考虑颜色误差的传统纹理合成算法。同时,使用优化后的纹理块尺寸进行纹理合成,能缩短纹理合成时间。另外,采用改进后的Tiles集合能取得比传统方法更好的合成效果。实验证明,与基于Wang Tiles的传统算法相比,改进算法在取得较好合成质量的同时,能提高纹理合成的速度。