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基于多分辨率小波纹理合成算法及其应用.doc

上传人:cjc2202537 文档编号:1529179 上传时间:2018-07-25 格式:DOC 页数:36 大小:70.94KB
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1、计算机软件与理论专业毕业论文 精品论文 基于多分辨率小波纹理合成算法及其应用关键词:纹理合成 小波变换 图像修复摘要:当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而

2、由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。正文内容当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换

3、得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳

4、样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可

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6、率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的

7、相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量

8、不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹

9、理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。

10、通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨

11、率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由

12、小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方

13、法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用

14、于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信

15、息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常

16、有效。当前纹理合成算法的两个关键问题是合成质量和时间消耗之间的矛盾。本文阐述了基于小波的样图纹理合成方法。该算法采用双多分辨率金字塔:一个是由样图小波变换得到的输入金字塔,另一个是由小波逆变换得到的输出金字塔。低分辨率的纹理通过非参数化的纹理优化方法得到。同时,由小波变换得到的高频细节信息通过小波逆变换添加到结果纹理。在查找匹配步骤,小波系数作为度量邻域相似度的指标以取代 RGB 通道。输出金字塔从低分辨率到高分辨率的过程通过小波逆变换实现,这种策略极大的减少了纹理合成消耗的时间。而由于纹理合成是可逆的,这样得到的纹理质量不会降低。 本文将多分辨率小波纹理合成的思想应用于图像修复领域。总结了基

17、于样图纹理合成算法对图像修复的作用,分析图像修复算法的现状和发展趋势,详细分析了纹理合成技术特点,实现和改进了基于块拼接的纹理合成算法。本文算法主要步骤如下:确定最高优先权的待修复块,寻找最佳样本块,拷贝最佳样本块的相应数据,更新可信度。 通过大量实验表明本文的方法对于大多数纹理合成非常有效。特别提醒 :正文内容由 PDF 文件转码生成,如您电脑未有相应转换码,则无法显示正文内容,请您下载相应软件,下载地址为 http:/ 。如还不能显示,可以联系我 q q 1627550258 ,提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?

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