發(fā)布時間：2021-04-25 19:19

　　紋理合成是根據(jù)給定的紋理,合成符合規(guī)律的、真實的、細節(jié)與給定紋理相同但結(jié)構(gòu)可以和給定紋理不同的任意分辨率的紋理圖片,紋理合成問題是計算機圖形學、圖像處理等領(lǐng)域的基礎(chǔ)問題之一,紋理合成在場景渲染、圖像修復、圖像藝術(shù)風格轉(zhuǎn)換以及計算機動畫等方面有著廣闊的應用前景。雖然在過去的20年里,對紋理合成方法的研究取得了重大進展,但是對非均勻紋理的合成仍然是一個懸而未決的問題,許多當今先進的紋理合成方法只能分析紋理中具有重復性和周期性的紋理元素,卻無法分析非均勻紋理中的大尺度結(jié)構(gòu)以及紋理元素在空間域上的變化,導致這些方法無法合成合理且令人滿意的非均勻紋理。近幾年來深度學習在圖片合成、模式識別和人工智能等領(lǐng)域上取得了巨大的成就。生成對抗網(wǎng)絡是深度學習領(lǐng)域中的一個常用的生成模型,也是深度學習領(lǐng)域中的一個熱門的研究熱點,它的誕生使得圖-圖轉(zhuǎn)換、圖片合成等問題的研究取得了突飛猛進的發(fā)展,是計算機合成問題研究中的被廣泛采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。本文圍繞非均勻紋理合成進行探索,主要研究內(nèi)容包括:1、單一非均勻紋理的擴展合成。根據(jù)紋理合成的目標,本文基于自監(jiān)督學習,首次提出訓練生成對抗網(wǎng)絡來學習從小紋理塊到包含... 

【文章來源】：深圳大學廣東省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)工作概述
    2.1 生成對抗網(wǎng)絡概述
    2.2 基于深度學習的紋理合成方法概述
        2.2.1 基于反向傳播優(yōu)化的合成方法
        2.2.2 紋理網(wǎng)絡
        2.2.3 馬爾科夫生成對抗網(wǎng)絡
        2.2.4 周期性空間生成對抗網(wǎng)絡
    2.3 基于深度學習的可控合成方法概述
        2.3.1 基于條件嵌入的控制方法
        2.3.2 基于統(tǒng)計量的控制方法
第三章 單一紋理的擴展合成
    3.1 數(shù)據(jù)的預處理
    3.2 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.2.1 生成器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.2.2 判別器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
    3.3 誤差項設(shè)計
    3.4 訓練過程設(shè)計
    3.5 實驗與結(jié)果分析
        3.5.1 網(wǎng)絡的詳細結(jié)構(gòu)
        3.5.2 超參數(shù)設(shè)計與實現(xiàn)細節(jié)
        3.5.3 結(jié)果展示
        3.5.4 結(jié)果對比
        3.5.5 其他實驗結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 可控制的多重紋理的擴展合成
    4.1 擴展合成方法的限制和改進思路
    4.2 數(shù)據(jù)的預處理
    4.3 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
        4.3.1 判別器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
        4.3.2 生成器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設(shè)計
    4.4 誤差項設(shè)計
    4.5 訓練過程設(shè)計
    4.6 實驗與結(jié)果分析
        4.6.1 網(wǎng)絡的詳細結(jié)構(gòu)
        4.6.2 超參數(shù)設(shè)計與實現(xiàn)細節(jié)
        4.6.3 結(jié)果展示
        4.6.4 紋理擴展合成結(jié)果對比
        4.6.5 紋理遷移結(jié)果對比
        4.6.6 壓力測試
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 本文方法的不足之處
    5.3 非均勻紋理的定量分析與討論
    5.4 下一步的研究方向
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間的研究成果


【參考文獻】：
碩士論文
[1]紋理合成算法及其在紋理傳輸中的應用研究[D]. 周瑞華.山東師范大學 2015
[2]基于MRF的快速紋理合成處理方法及應用研究[D]. 曹國惠.浙江理工大學 2010
[3]基于LBP的二維圖像紋理合成技術(shù)[D]. 閆鈺錕.河北師范大學 2009
[4]基于樣圖的紋理合成研究[D]. 馬方耀.浙江大學 2007



本文編號：3159946