本文關(guān)鍵詞：幾何紋理合成與圖像放縮關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展,并在經(jīng)濟領(lǐng)域扮演日益重要的角色。數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)中,數(shù)字電影、三維動漫、三維游戲占有相當(dāng)大的比重,它們都涉及到一個核心關(guān)鍵技術(shù)——三維模型高精度建模與渲染。三維物體表面的紋理生成則是建模與渲染的一個核心過程。在獲得物體的三維模型后,為它添加的紋理一般有兩種：一種是幾何紋理,一種是圖像紋理。幾何紋理的添加是通過改變模型表面的三維形狀完成,圖像紋理的添加則通過改變模型的表面顏色實現(xiàn)。對于幾何紋理,需要解決如何高效地在三維模型表面合成高質(zhì)量的幾何紋理的問題。對于圖像紋理,作為平面紋理映射的一個特例,圖像放縮技術(shù)成為近年的一個研究熱點。 基于上述背景,本文對幾何紋理合成與圖像放縮問題進行了深入的研究。幾何紋理合成通過在已有的模型表面上合成規(guī)則的幾何紋理來得到新的幾何模型,圖像放縮技術(shù)則在調(diào)整圖像寬高比及分辨率的同時避免圖像中重要物體失真以滿足不同表面的需要。在系統(tǒng)論述了國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀和難點的基礎(chǔ)上,我們提出了一種幾何紋理合成算法及兩種圖像放縮算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點包括： 1.提出了一種基于拉普拉斯紋理圖像的幾何紋理合成算法 核心思想是提出能用來表示幾何紋理特征的拉普拉斯紋理圖像。首先,在樣本模型上選取一個樣本塊并從中提取出幾何紋理特征。其次,創(chuàng)建與提取出的幾何紋理特征相對應(yīng)的拉普拉斯紋理圖像,并采用圖像紋理合成技術(shù)把該圖像合成到目標(biāo)模型上。最后,我們利用目標(biāo)模型頂點調(diào)整過的拉普拉斯坐標(biāo)重構(gòu)出帶有幾何紋理的目標(biāo)模型。與現(xiàn)有方法相比,新方法易于實現(xiàn)并且能夠生成高質(zhì)量的結(jié)果。除此之外,我們還能對合成的幾何紋理進行進一步的編輯操作。 2.提出了一種基于彈簧近似法的圖像放縮算法 基于變形的圖像放縮方法是圖像放縮的研究熱點之一。已有的基于變形的方法常基于復(fù)雜的網(wǎng)格變形理論,或者需要用戶的手動交互。本文提出一種基于彈簧近似法的自動圖像放縮算法,通過對一個彈簧系統(tǒng)進行變形間接的實現(xiàn)圖像放縮。在簡化計算模型的同時,保證了圖像放縮的質(zhì)量。首先,我們計算圖像每個像素的顯著性。然后,根據(jù)顯著性在圖像上分布一定數(shù)目的離散點。通過對離散點進行三角化,得到三角網(wǎng)格,我們把這個三角網(wǎng)格視為彈簧系統(tǒng)。最后,在對彈簧系統(tǒng)進行變形之后,把每個三角形在輸入圖像上對應(yīng)的區(qū)域映射到新的網(wǎng)格,得到放縮后的圖像。 3.提出了一種基于高斯金字塔的圖像放縮算法 Seam Carving方法是圖像放縮領(lǐng)域的經(jīng)典算法,但在求解每條像素縫時需要較大的計算量,且與圖像像素數(shù)正相關(guān)。我們提出一種新的框架來加速像素縫的計算。在保證放縮質(zhì)量的同時,加速了Seam Carving算法的運行速度。首先,我們生成輸入圖像的高斯金字塔。然后,把原來在輸入圖像上需要刪除或添加的像素縫數(shù)目分配到金字塔各層。最后,從頂層到底層迭代地對每層圖像執(zhí)行像素縫刪除,并把刪除的結(jié)果傳遞給下一層。最后一層圖像的刪除操作完成后即得到放縮后的圖像。
【關(guān)鍵詞】：渲染 幾何紋理合成 圖像放縮 拉普拉斯 彈簧近似法
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 目錄5-8
• TABLE OF CONTENTS8-10
• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 研究背景14-16
• 1.2 研究現(xiàn)狀以及存在的問題和挑戰(zhàn)16-19
• 1.2.1 幾何紋理合成16-17
• 1.2.2 圖像放縮17-19
• 1.3 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點19-20
• 1.4 組織結(jié)構(gòu)20-22
• 第2章 相關(guān)工作22-48
• 2.1 三維模型的紋理合成22-32
• 2.1.1 圖像紋理合成22-26
• 2.1.2 幾何紋理合成26-32
• 2.2 圖像放縮技術(shù)32-39
• 2.2.1 Seam Carving類方法33-35
• 2.2.2 連續(xù)法35-39
• 2.3 幾何變形技術(shù)39-48
• 2.3.1 拉普拉斯網(wǎng)格變形39-44
• 2.3.2 彈簧近似法44-48
• 第3章 基于拉普拉斯紋理圖像的幾何紋理合成48-64
• 3.1 方法概述48-49
• 3.2 拉普拉斯紋理圖像49-52
• 3.2.1 紋理樣本平滑50-51
• 3.2.2 構(gòu)建拉普拉斯紋理圖像51-52
• 3.3 圖像紋理合成52-56
• 3.3.1 建立層次細節(jié)模型53
• 3.3.2 生成向量場53-54
• 3.3.3 圖像紋理合成54-56
• 3.4 重構(gòu)網(wǎng)格模型56-58
• 3.4.1 幾何紋理編輯57-58
• 3.5 實驗結(jié)果與分析58-63
• 3.6 本章小結(jié)63-64
• 第4章 基于彈簧近似法的圖像放縮64-73
• 4.1 方法概述64-65
• 4.2 構(gòu)建彈簧系統(tǒng)65-67
• 4.3 彈簧系統(tǒng)變形67-68
• 4.4 重建圖像68
• 4.5 實驗結(jié)果與分析68-72
• 4.6 本章小結(jié)72-73
• 第5章 基于高斯金字塔的圖像放縮73-82
• 5.1 方法概述73-74
• 5.2 顯著性檢測74
• 5.3 建立高斯金字塔74-75
• 5.4 逐層像素縫刪除75-78
• 5.4.1 最優(yōu)像素縫75-76
• 5.4.2 計算各層像素縫數(shù)目76-77
• 5.4.3 逐層刪除算法77-78
• 5.5 實驗結(jié)果與分析78-81
• 5.6 本章小結(jié)81-82
• 第6章 總結(jié)與展望82-84
• 6.1 全文總結(jié)82-83
• 6.2 工作展望83-84
• 參考文獻84-95
• 致謝95-96
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄96-97
• 攻讀學(xué)位期間參與科研項目情況97-98
• 外文論文98-127
• 學(xué)位論文評聞及答辯情況表127

【共引文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：幾何紋理合成與圖像放縮關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：364947