8、静态多光谱纹理建模与合成方法解析

静态多光谱纹理建模与合成方法解析

1. 纹理建模方法概述

在静态多光谱纹理合成领域，主要有基于采样和基于模型两种方法。选择哪种方法取决于是否需要存储所有原始测量数据，还是仅存储选定的统计数据。

基于采样的方法依赖于从真实纹理测量中进行复杂采样，需要存储原始纹理样本，这导致其压缩比远低于基于模型的方法。此外，放大纹理时会出现重复伪影，且无法对未见过的纹理进行建模。不过，它具有较好的视觉质量，且方法简单，易于在GPU上实现。

基于模型的方法仅需存储有限的纹理统计数据，因此能实现出色的压缩比。它还能对未见过的纹理进行建模和编辑，并且可以无限无缝地放大纹理。然而，这些方法往往难以在当代图形卡处理器上实现，有时还会影响合成纹理的视觉质量。

以下是两种方法的优缺点对比表格：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 采样 | 视觉质量好；方法简单，易在GPU实现 | 需存储原始测量数据；压缩比低；放大纹理有重复伪影；无法建模未见纹理 |
| 建模 | 合成无需原始测量数据；压缩比高；可无限无缝放大纹理；能建模和编辑未见纹理 | 视觉质量有时受影响；方法复杂，GPU实现困难 |

2. 基于模型的表示方法

基于概率模型的纹理合成通常需要复杂的多维模型来全面描述。如果nD纹理空间可以分解，那么可以使用一组低维随机域模型来建模，但这些模型并不常见，且存在一些尚未解决的理论问题。

目前已发表的基于模型的方法大多过于复杂，难以在当前的图形硬件（GPU）上实现。例如，高斯混合模型（或其神经网络等价物，径向基函数网络）用于单光谱纹理合成时，其参