12、动态纹理的建模与合成方法解析

动态纹理的建模与合成方法解析

1. 引言

动态纹理（Dynamic Textures，DT）在计算机图形学、计算机视觉等领域有着广泛的应用，如视频游戏、虚拟现实、动画制作等。为了生成逼真的动态纹理，研究人员提出了多种方法，主要可分为基于采样的方法和数学模型方法。本文将详细介绍这些方法，重点探讨数学模型中的自适应模型和过程模型。

2. 基于采样的方法

基于采样的方法通过计算帧间距离矩阵，将二项加权距离转换为转移概率，以此决定视频片段之间的过渡。例如，有一种方法基于灰度L2范数计算帧间距离矩阵。然而，这种方法存在一些局限性：
- 无法在空间上扩大动态纹理。
- 需要迭代选择灵敏度参数。
- 给定帧上的小动态细节会导致交叉帧模糊。

此外，采样方法通常需要存储原始或转换后的测量数据（通常是数千个视频帧），容易产生可见的接缝，部分方法计算量较大，且除了少数方法外，既不允许空间扩大，也无法生成算法未见过的纹理。

3. 数学模型方法

数学模型方法利用时空相邻像素之间的强相关性，能够实现极高的压缩比，且不会出现可见的接缝或明显的循环。但该方法的主要缺点是需要估计大量参数，对于马尔可夫随机场模型（MRF），还需要在稳定子空间中同时估计所有参数，并且目前基于模型的方法大多难以在当前的图形硬件上实现。

数学模型可进一步分为自适应模型和过程模型：

3.1 过程模型

过程模型如基于Navier - Stokes方程数值解的大理石纹理模型，无法进行学习。还有一些用于模拟水面和折射、头发、树木和植物等时间行为的替代过程方法。这些模型具有经验性和高度专