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摘要:
使用传统的MRF模型进行纹理合成时存在无法把握纹理全局特性的缺陷,对具有大规模结构特性的纹理进行合成时,容易造成纹元周期性混乱.将特征匹配的方法引入传统MRF模型中可改良图像合成效果.详细分析了特征点识别与定位对整个纹理合成的作用.首次提出了一种用基于二进制具有量子行为的粒子群算法的多边形近似来分析纹理图像中特征点分布的结构模式分析方法.该方法可以提取结构性及半结构性半随机性纹理中的特征点分布规律,采用对特征点分级的方法定位纹理的大规模乃至全局特性.
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文献信息
篇名 基于多边形近似的图像纹理全局特性研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 特征点 二进制量子化粒子群优化算法(BQPSO) 多边形近似 全局特性 纹理合成
年,卷(期) 2010,(13) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 178-180
页数 分类号 TP181
字数 3257字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.053
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 须文波 江南大学信息工程学院 409 3078 23.0 34.0
2 毛力 江南大学信息工程学院 64 283 8.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征点
二进制量子化粒子群优化算法(BQPSO)
多边形近似
全局特性
纹理合成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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