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基于图像分割的视频纹理合成技术研究

作 者: 尹超
导 师: 马利庄
学 校: 上海交通大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 纹理合成 动画 插值 分割 变形
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 19次
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内容摘要


随着计算机图形学以及多媒体技术的不断发展和成熟,简单的图像纹理已经不能满足所有应用的需求,比如在视频制作、虚拟仿真、动画生成和游戏引擎等领域中,都需要使用到视频纹理。视频纹理是指描述某种动态景观的具有时间相关重复特征的帧序列,视频纹理在自然界中广泛存在,比如火焰、瀑布、飘扬的旗帜、飞翔的鸟群等。不过受到拍摄条件和存储设备的限制,所拍摄视频只能持续有限长时间,虽然在一定程度上反映了拍摄事物随时间变化的行为,但是在很多应用中,还是需要使用“无限长时间”的视频纹理。比如,网页上的一个广告,棕榈树在沙滩上迎风摆动,应该使用视频纹理而不是静态图片。类似的,视频纹理还可以在计算机游戏中作为动态背景使用。视频纹理的合成一直是计算机图形学的主要目标和难点之一,本文研究了基于图像分割的视频纹理合成算法。传统的视频纹理合成方法是从一段输入视频中生成连续的、无限长时间的视频的帧序列,这是一种产生视频纹理的很好的方法,缺点是输入视频的体积一般比较大。与此相比,我们提出一种从一些静态图片中生成视频纹理的方法,输入的静态图片在一定程度上反映了场景的动态信息。我们首先利用图像相似函数恢复输入图片的时间先后顺序,然后用二阶马尔科夫链模型对输入图片进行采样,产生后续视频的帧序列,最后我们采用变形技术对相邻帧进行插值,消除相邻帧序列之间的不连续性和不一致性,最后生成连续的、无限长时间的,具有良好视觉效果的视频纹理。本文关注的重点是利用输入的静态图片的信息,生成无限长时间的,具有良好视觉效果的视频纹理。本文的创新主要有以下两个方面:1)图像相似度函数的设计,我们同时考虑图片的颜色和运动物体的形状特征。当运动物体的形状发生较大变化时,我们的图像相似度函数比仅仅使用欧拉距离描述图像相似度效果更好。2)使用基于shape context和thin-plate spline的变形技术做视频帧之间的插值,并且使用反距离权重方法来消除生成的视频帧中存在的空洞。由此可见,研究视频纹理的合成具有重要的应用价值。设计好的视频纹理合成算法,能够提高视频纹理的生成质量,减少生成视频纹理所需要的时间空间耗费,为其他相关应用奠定良好的基础。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 研究背景与意义  9-11
  1.2 研究内容和技术路线  11-12
  1.3 本文的创新工作  12
  1.4 本文的篇章结构  12-13
  1.5 本章小结  13-14
第二章 视频纹理合成技术概述  14-23
  2.1 视频纹理合成国内外研究现状  14-18
    2.1.1 引言  14-15
    2.1.2 基于时间序列的分析法  15-16
    2.1.3 基于纹理合成的扩展方法  16-18
    2.1.4 基于视频纹理的方法  18
  2.2 从静态图片生成视频纹理相关技术研究现状  18-22
  2.3 本章小结  22-23
第三章 基于图像分割的视频纹理合成技术  23-56
  3.1 概述  23
  3.2 图像分割技术  23-31
    3.2.1 概述  23-24
    3.2.2 graph cut 分割算法  24-27
    3.2.3 多分辨率graph cut 分割算法  27-29
    3.2.4 实验结果  29-31
  3.3 输入图像分析  31-39
    3.3.1 shape context 描述符  31-34
    3.3.2 构建输入图像相似图  34-37
    3.3.3 恢复输入图像时间顺序  37-39
  3.4 生成视频纹理图像序列  39-40
  3.5 图像变形算法  40-55
    3.5.1 基于光流的变形算法  40-45
    3.5.2 基于SIFT 流的变形算法  45-49
    3.5.3 基于TPS 的变形算法  49-53
    3.5.4 变形算法结果比较  53-55
  3.6 本章小结  55-56
第四章 视频纹理合成算法设计与实现  56-66
  4.1 视频纹理合成系统框架  56-57
  4.2 图像帧插值模块的设计与实现  57-61
    4.2.1 方案概述  57-58
    4.2.2 轮廓线提取  58
    4.2.3 形状匹配  58-59
    4.2.4 图像变形  59-60
    4.2.5 线性插值  60-61
  4.3 系统实现环境  61
  4.4 实验结果与比较  61-65
  4.5 本章小结  65-66
第五章 全文总结  66-68
  5.1 本文工作总结  66-67
  5.2 未来研究工作展望  67-68
参考文献  68-71
致谢  71-73
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  73-75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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