[发明专利]基于GPU的几何表面上各向同性／异性纹理合成方法

权利要求书

1.一种基于GPU的几何表面上各向同性/异性纹理合成方法，其步骤为：

1)选取一纹理图像样本E并对图像E进行Gabor滤波，得到图像E的Gabor特征空间；

2)生成图像E的网格顶点结构S；根据网格顶点结构S建立多分辨率金字塔结构，得到层次化的网格模型序列，进行各项同性的表面纹理合成；即对金字塔结构每一层进行：

a)表面纹理上采样，将顶点i的纹理坐标按照它在网格模型序列中父顶点的纹理坐标来分配；

b)表面纹理坐标扰动，对上采样以后的几何顶点的纹理坐标进行扰动；

c)根据Gabor特征空间对纹理坐标迭代校正；

d)对于每个网格顶点，获取其M个最近的邻接顶点，记为V_p(p＝1...M)；

3)对于顶点纹理坐标进行不等距的偏移变换，进行各项异性的表面纹理合成。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于采用K-Coherence搜索方法计算所述Gabor特征空间的距离；其中，K-Coherence方法为每个样本像素构建一个坐标集合，坐标集合中包含了K个与当前像素具有相似邻域的像素的坐标。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于对网格表面S进行重采样，使网格表面的顶点分布均匀。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于采用正则采样方法对网格表面S进行重采样。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于用亮度空间(Y，Cb，Cr)描述图像E的彩色纹理，然后对图像E的亮度Y通道滤波，从而将所述Gabor特征空间T投影到一L维的子空间(F_i)_i＝1..L；最后将所述L维子空间与图像E的颜色空间(R，G，B)合并为一H维特征空间(R，G，B，F_i)，i＝1...L。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于根据Gabor特征空间进行纹理坐标迭代校正的方法为：首先将网格顶点的邻域三角形集合通过投影转换成(2N+1)×(2N+1)的网格；然后每个采样点由插值关系得到一个H维Gabor特征空间，使每个网格顶点i的邻域N_i上形成一个H×(2N+1)×(2N+1)维的Gabor特征向量；N为大于1小于5的整数。

7.如权利要求1或5或6所述的方法，其特征在于所述步骤2)中，进行各项同性的表面纹理合成方法为：合成像素p时，根据Gabor特征空间中的像素相似性匹配计算得到当前点p的候选像素集；然后，对于候选像素集中的每个像素，把样本纹理中与其邻域最为相似的k-1个像素也加入到候选像素集中，最后从候选像素集中找出与p邻域最为匹配的像素作为最终的合成结果。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于采用针对网格顶点的切平面投影办法，将网格顶点的邻域三角形集合通过投影转换成(2N+1)×(2N+1)的网格。

9.如权利要求1或5或6所述的方法，其特征在于采用k-coherence纹理匹配方法进行几何表面顶点的邻域搜索。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述金字塔网格结构相邻两层的顶点个数为4∶1。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤3)中，首先根据图像样本E表面的曲率得到其纹理坐标的不等距偏移尺度场，然后对于纹理坐标进行偏移，得到随几何表面变化的表面纹理特征，进行各项异性的表面纹理合成。

12.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤b)中，通过一个二维哈希随机函数H：Z→[0，1]²以及一个由用户控制的随机参数来控制表面纹理坐标扰动。