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摘要:
传统的纹理合成方法使用高维向量树来加速目标纹理块的搜索效率,存在占用内存量大、执行效率低、无法在GPU上并行执行等缺点.为了实现图像块的快速近似邻域查找,提出一种并行优化纹理合成方法.该方法分为初始化和迭代优化2个阶段,初始化阶段从样本纹理中随机抽取样本纹理块填充目标图像,迭代阶段交替采用并行的随机查找算法和并行的纹理块传播算法迭代精化目标纹理.随机查找算法根据最相似纹理块出现在前一目标纹理块周围的概率与它到前一目标纹理块的距离成反比的特点,使随机采样纹理块的概率分布与最相似目标纹理块出现的概率相匹配,达到加速纹理合成的目标.采用CUDA实现了文中方法,实验结果表明,其执行效率比已有的纹理合成算法快50~100倍,可应用于交互式纹理合成和超大尺寸纹理合成.
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文献信息
篇名 基于随机查找的并行大规模纹理合成
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 纹理合成 并行执行 最大期望 近似邻域
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1091-1098
页数 分类号 TP391
字数 5842字 语种 中文
DOI
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 朱哲 武汉大学计算机学院 5 14 2.0 3.0
2 程媛 武汉大学计算机学院 11 47 4.0 6.0
3 何发智 武汉大学计算机学院 51 539 10.0 22.0
4 蔡贤涛 武汉大学计算机学院 14 45 4.0 6.0
5 黄志勇 武汉大学计算机学院 8 109 6.0 8.0
6 梁铭铭 武汉大学计算机学院 6 20 2.0 4.0
7 张胜龙 武汉大学计算机学院 2 18 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
纹理合成
并行执行
最大期望
近似邻域
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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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