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基于样图的纹理合成与分类方法研究的综述报告.docx

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基于样图的纹理合成与分类方法研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于样图的纹理合成与分类方法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于样图的纹理合成与分类方法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于样图的纹理合成与分类方法研究的综述报告纹理合成与分类是计算机视觉领域中的研究热点。主要涉及到如何从现有纹理数据中学****出一些特征描述子,然后利用这些描述子来对新的纹理数据进行分类或合成。在实际应用中,这种技术被广泛应用于图像识别、医学图像分析、地质勘探等领域。纹理合成是将一个纹理模板复制到一个新的区域中,以生成具有和原始纹理相同(或相似)外观的新图像。既然是合成,那么合成中的必然包含有原纹理的一些性质,如边缘的纹理、纹理的分布等,这些性质能在较大的程度上确定合成出的图像效果是否符合预期。当然,这个“某种程度上”就有一些随意性。同样的纹理数据可能会被合成成几种不同的风格图像,如何确定一种合成优于其他的合成效果也是一个问题。当前纹理合成算法的主要思路有两种:第一种是基于样本纹理数据的重复插入生成方法,通常称为传统的“TD”模型;第二种是通过预先训练好的神经网络模型直接对新数据进行重构或生成,通常称之为“DGAN”模型。第一种方法主要是对样本纹理数据进行一些统计分析,包括对纹理数据进行一些预处理,如色彩空间转换、直方图均衡化等,然后进行一些频域或空域上的运算,如傅里叶变换、小波变换、Gabor滤波器等,最后利用它们来生成新的纹理数据。第二种方法则利用了深度学****技术中的“生成对抗网络”(GAN)核心思想,通过“对抗”过程来训练一个网络模型,使得它能从潜在空间中生成具有和真实纹理数据相同(或相似)统计特性的新纹理数据。通过不断反馈、更新,最终可以得到一个比较准确的纹理模型。纹理分类与合成是信息处理中比较重要的内容,当然,这个领域的发展也并不完美。比如,在纹理分类的复杂场景下,传统的分类技术可能会有误差,从而影响到整个算法的准确性;对于纹理合成,我们在实际操作时也会发现,合成结果都有一些随意性,需要我们在不断反复的合理实验中探索最佳的算法。总的来说,基于样图的纹理合成与分类方法正处于快速发展期。虽然还存在一些亟待解决的问题,但研究人员们取得的进展也是非常显著的。在未来,我们相信这个领域会迎来更多的技术革新,让纹理分类与合成应用变得更加实用化、便捷化和普及化。