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基于L邻域分割的结构性纹理合成方法
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:哈尔滨工程大学学报
  • 时间:2014
  • 页码:1-7
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127
  • 相关基金:国家973计划前期研究专项资助项目(2011CB311801); 国家自然科学面上基金资助项目(61172170)
  • 相关项目:自动颅像重合身份认证关键技术研究
中文摘要:

针对纹理合成过程中L邻域整体匹配造成的误差,充分考虑了结构性纹理中像点之间的相关性信息,提出了一种新的L邻域匹配方法。取4个特殊的方向,对L邻域进行分割,利用纹理样图的灰度共生矩阵的相关值,对各个分割区域确定匹配优先级。采用基于优先级的多次匹配,找出L邻域的最佳匹配块。实验证明,该方法减少了传统的L邻域在匹配搜索过程中存在的计算复杂性和匹配误差,有效地提高了纹理合成中预处理的速度,在结构性纹理合成中获得了好的效果。

英文摘要:

This paper proposes a new L neighbor matching method for errors caused by overall L neighbor matching during the texture synthesis process with full consideration of the correlation information between pixels in structural texture. It segments the L neighbor along 4 special directions,marks each divided region with matching priority based on the Grey-level co-occurrence matrix( GLCM) ' s IDM,and thereby determines the matching priority of each divided region. It also uses the multi-matching method based on priority to identify the best matching block of L neighbor. Experimental results proved that this method reduces the computational complexity and matching errors caused by traditional L neighbor matching. It effectively improves the preprocessing speed of texture synthesis and obtains good structured texture synthesis effect.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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