【图像处理】数字图像纹理合成中图像绗缝技术的Matlab实现

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🔥 内容介绍

数字图像纹理合成是计算机图形学和图像处理领域中的一个重要研究方向，其目标是生成具有特定纹理特征的逼真图像。图像绗缝技术作为一种强大的图像拼接方法，近年来在数字图像纹理合成中得到了广泛的应用，并取得了显著的进展。本文将深入探讨图像绗缝技术在数字图像纹理合成中的应用，分析其优势与不足，并展望未来发展趋势。

传统的纹理合成方法，如基于统计的方法和基于模型的方法，在处理复杂纹理时往往存在局限性。基于统计的方法依赖于纹理的统计特性，难以捕捉纹理的细节和结构信息；基于模型的方法则需要建立复杂的纹理模型，计算成本较高且泛化能力有限。相比之下，图像绗缝技术利用已有的纹理图像块作为基本单元，通过巧妙的拼接算法，生成具有更大规模和更丰富细节的纹理图像，有效地克服了传统方法的不足。

图像绗缝技术的核心在于寻找最佳的图像块匹配和拼接策略。其基本流程包括：1. 图像块提取: 从源图像中提取若干大小相同或相近的图像块，作为纹理的基本单元。2. 图像块特征提取: 对提取的图像块进行特征提取，常用的特征包括灰度直方图、纹理特征（如GLCM、 Gabor滤波器响应等）以及基于深度学习的特征表示。3. 图像块匹配: 基于提取的特征，寻找最佳匹配的图像块，确保拼接后图像的平滑性和一致性。匹配算法的选择至关重要，常用的算法包括基于距离度量的最近邻匹配、基于图匹配的算法以及基于深度学习的匹配算法。 4. 图像块拼接: 将匹配的图像块进行拼接，形成更大的纹理图像。拼接过程中需要考虑图像块间的过渡区域，采用合适的融合算法，例如线性加权融合、泊松融合等，以减少拼接痕迹，提高视觉效果。5. 优化与后处理: 为了进一步提高合成纹理的质量，可以采用一些优化算法，例如能量最小化方法，以及一些后处理技术，例如滤波等，以去除拼接痕迹，增强纹理的视觉一致性。

图像绗缝技术的优势在于其简单高效，易于实现，并且能够生成具有丰富细节和视觉逼真度的纹理图像。尤其在处理具有复杂结构和细节的纹理时，其优势更加明显。此外，图像绗缝技术具有良好的可扩展性，可以方便地集成到各种图像处理应用中。

然而，图像绗缝技术也存在一些不足之处。首先，图像块的匹配和拼接过程计算量较大，尤其是在处理高分辨率图像时，计算效率成为一个瓶颈。其次，传统的图像块匹配算法容易受到噪声和光照变化的影响，导致匹配精度降低。此外，对于具有周期性或重复性结构的纹理，图像绗缝技术可能会产生明显的重复图案，降低纹理的自然度。

为了克服这些不足，近年来研究者们提出了许多改进的图像绗缝算法。例如，基于深度学习的图像块匹配算法可以有效地提高匹配精度和效率；基于图论的优化算法可以有效地减少拼接痕迹；结合先验知识的图像块选择策略可以提高合成纹理的质量。此外，一些研究者将图像绗缝技术与其他纹理合成方法相结合，例如将图像绗缝技术与基于模型的方法相结合，以提高纹理合成的精度和效率。

展望未来，图像绗缝技术在数字图像纹理合成中的应用将更加广泛和深入。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像绗缝算法将成为研究的热点。同时，结合三维重建技术，将图像绗缝技术应用于三维纹理合成也将成为一个重要的研究方向。此外，开发更加高效、鲁棒的图像块匹配和拼接算法，以及探索新的图像块特征表示方法，将是未来研究的重要课题。

总之，图像绗缝技术为数字图像纹理合成提供了一种有效且灵活的方法。虽然该技术还存在一些挑战，但随着技术的不断发展和改进，其在图像处理领域中的作用将越来越重要，并为我们创造出更加逼真和丰富的数字世界。 未来的研究方向应该集中在提高算法效率、增强鲁棒性、以及探索更有效的特征表示和匹配策略上，以推动图像绗缝技术在纹理合成领域的持续进步。

📣 部分代码

%% MainScript

%% Setting the color scale

my_num_of_colors = 256;

col_scale =  [0:1/(my_num_of_colors-1):1]';

my_color_scale = [col_scale,col_scale,col_scale];

%% Set to_save to 1, if you want to save the generated pictures

to_save = 0;

%% Loading the pictures

%% For GIF pictures, need to convert from index to rgb

input_name = '11';    

input_folder = 'paper/';

output_name = strcat(input_name,'.jpg');

input_file = strcat(input_name,'.gif');

[texture_paper_pic,map] = imread(strcat('data/',input_folder,input_file));

texture_paper_pic = ind2rgb(texture_paper_pic,map);

original_pic = double(texture_paper_pic);

%% For JPEG pictures

% input_name = 'green_plum';

% input_folder = 'own/';

% output_name = strcat(input_name,'.jpg');

% input_file = strcat(input_name,'.jpg');

% texture_our_pic = imread(strcat('data/',input_folder,input_file));

% original_pic = double(texture_our_pic)/255.0;

[h,w,num_chan] = size(original_pic);

file_name = "Result";

title_name = "Modified Pic";

%% Defining the parameters of our algorithm

patch_size = 60;

overlap_size = patch_size/6;

net_patch_size = patch_size-overlap_size;

error_tolerance = 0.1;

%% Calculating the new generated image size 

hnew = 2*net_patch_size*floor(h/net_patch_size) + overlap_size;

wnew = 2*net_patch_size*floor(w/net_patch_size) + overlap_size;

modified_pic = zeros([hnew,wnew,num_chan]);

% size(original_pic)

% size(modified_pic)

f = waitbar(0,"Quilting");

stepnum = 0;

i_limit = (hnew-overlap_size)/net_patch_size;

j_limit = (wnew-overlap_size)/net_patch_size;

for i = 1:i_limit

for j = 1:j_limit

if i==1 && j==1

modified_pic(1:patch_size,1:patch_size,:) = getRandomPatch(original_pic,patch_size);

elseif i==1

start_ind = net_patch_size + (j-2)*net_patch_size;

prev_patch = modified_pic(1:patch_size,start_ind - net_patch_size + 1:start_ind - net_patch_size + patch_size,:);

ref_patches = cell(1,3);

ref_patches{1} = prev_patch;

selected_patch = findClosestPatch(ref_patches, original_pic, error_tolerance, 'vertical', overlap_size, patch_size);

final_patch = minErrorBoundaryCut(ref_patches,selected_patch,overlap_size,'vertical',patch_size);

modified_pic(1:patch_size,start_ind+1:start_ind+patch_size,:) = final_patch;

elseif j==1

start_ind = net_patch_size + (i-2)*net_patch_size;

prev_patch = modified_pic(start_ind - net_patch_size + 1:start_ind - net_patch_size + patch_size,1:patch_size,:);

selected_patch = findClosestPatch(ref_patches, original_pic, error_tolerance, 'both', overlap_size, patch_size);

final_patch = minErrorBoundaryCut(ref_patches,selected_patch,overlap_size,'both',patch_size);

modified_pic(top_ind+1:top_ind+patch_size,left_ind+1:left_ind+patch_size,:) = final_patch;

end

stepnum = stepnum + 1;

waitbar(stepnum/(i_limit*j_limit),f,"Quilting");

end

end

close(f);

imwrite(modified_pic,strcat('results/quilting/', input_folder, int2str(patch_size), '/', output_name));

saveFigure(my_color_scale,original_pic,modified_pic,title_name,file_name,1,to_save);

⛳️ 运行结果

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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