[发明专利]一种基于最佳匹配的图像纹理合成方法

摘要

针对大多数采用马尔科夫随机场模型的块纹理合成算法只考虑两个匹配块之间对应像素的颜色差异作为评价相似性的唯一度量，对于传统的合成算法，样本块的大小需要人工设定，因此合成后，通常会造成纹理特征混乱且缺乏自适应性。为解决上述问题，本发明提出了一种新的基于最佳匹配的图像纹理合成方法，方法中不仅考虑了颜色的相似性，还加入了梯度结构信息，把纹理的颜色差异和梯度结构信息作为衡量两个匹配块间的相似性度量，并深入分析最佳匹配纹理块的大小对合成的影响，根据不同纹理自适应确定纹理块大小，以提高纹理合成的速率和质量,经试验验证获得了比较理想的效果。

主权项

1.一种基于最佳匹配的图像纹理合成方法，其特征在于该方法的具体步骤包括：第1、纹理块匹配策略采用梯度来衡量纹理块的结构变化程度；在纹理合成时充分考虑了纹理的梯度结构信息对纹理合成质量的影响，基于纹理块所包含的纹理特征与样本纹理图像所包含的纹理结构特征间的差距越小，所合成的结果对样本纹理的全局特征保持性就越好和纹理图像的统计特性符合MRF的特点，故纹理图像的统计模型可遵循Markov场，其中统计模型与像素点所处图像的位置无关并具有局部相关性，且遵循这两点可以得到纹理块相似判定准则，即在基于MRF模型的块合成算法中，根据输出图中当前待合成纹理块，在样图中找到与之纹理块边界结构特征相似的纹理块，选取准则为边界误差值小者为先；把纹理的梯度结构信息作为纹理匹配块相似性度量的标准之一，即把颜色差异和梯度结构信息作为纹理块匹配的标准；第2、自适应确定纹理块大小(1)为了满足纹理块大小选择准则，设置纹理块大小的最小值N为6；(2)在输入纹理中，随机的在整幅图中选择20个大小为N的纹理块，得到它们的平均灰度直方图；同样根据纹理块相似判定准则及公式计算平均灰度直方图与输入纹理直方图的相似性；(3)令N=N+2，并按照步骤(2)计算对应的直方图相似性,；(4)利用2步差分法即公式计算相似度差分值，若满足阈值T，则N+2即为最佳合成纹理块大小，否则N+2，转到步骤(2)；对于重叠区域宽度的尺寸选取，方法是考虑在每种宽度下的重叠区域对纹理块进行区分的效果，并且把高效的宽度作为重叠区域的宽度；对于一种宽度而言，如果该宽度下的重叠区域相似，则它们对应的纹理块也相似，反之，则不是，那么这样的宽度就是高效的；对纹理块的重叠区域分为左边界、上边界和左上边界，分别计算，但为简化缝合计算, 本发明则采用统一的宽度进行计算,经实验表明, 对合成质量影响并不大；第3、梯度结构信息的纹理合成方法本发明的引入梯度结构信息的纹理合成方法，采用罗伯特梯度法(Robert gradient)计算梯度来获取纹理梯度结构信息，在衡量纹理块相似度时，在块拼贴算法基础上，考虑了梯度结构差异，通过结合颜色差异和梯度结构差异作为新的相似准则，使得搜索到的匹配块合成纹理图像后比块拼贴算法获得了更理想的效果，在颜色和结构上都与原样图保持了较好的相似性，实验证明效果较好；另外根据输入不同纹理的纹理特性，利用直方图的相似性而自适应的确定最佳纹理块大小，这个纹理块大小能保证合成的纹理图像在纹理基本结构和整幅图像的随机性上得到理想的平衡；实验结果证实算法效果比较理想。