中文摘要：

基于样本的纹理合成在大规模场景生成、真实感和非真实感绘制、虚拟现实、视频动画等领域有重要的应用价值。项目组成员研究了基于图模型的图像分割算法，定义了相邻区域之间的跨区域差值和区域内部的差值计算公式，并用于图像的聚类分割；研究了离散傅立叶变换的多分辨率纹理分析、识别方法；确定了对象纹理的结构和特征，定义其相应的表示形式；提出了基于圆形区域的块匹配纹理合成算法，且区块的增长是随机的，这使得重叠区域的形状、大小也具有随机性，克服了扫描线方式的规律排列出现的锯齿效应；采用Graph-Cut 算法计算得出重叠区域的最优切割边界，并根据切割边界的剃度引入泊松平滑，以减少区块间的过渡遗留的痕迹。研究纹理合成的全局优化、组合纹理合成和多样图纹理合成中自适应块拼接；将各样图在合成结果的比例作为约束条件，在高斯分布公式中通过比例因子实现控制，且同时考虑了图像的高频结构特征；确定纹理合成过程中几何约束、统计约束等客观约束、并结合了人的形象感知主观约束，实现局部和整体两个层次上的多样本约束纹理合成。除此之外，还研究了图像配准和3D合成等图像分析、处理技术，并在数字图书馆等跨媒体应用领域进行了实践。