7、图像纹理建模与分析的创新方法

图像纹理建模与分析的创新方法

在图像领域，纹理建模和分析是实现逼真虚拟场景以及处理各类图像数据的关键技术。本文将介绍两种重要的图像技术：基于LIPC模型的空间 - 颜色阿斯普伦德度量和两种复合随机场纹理模型。

空间 - 颜色阿斯普伦德度量

空间 - 颜色阿斯普伦德度量是基于颜色LIPC模型定义的一种新型度量。其具有以下特点：
- 颜色敏感性 ：该度量对颜色（色调）敏感。例如，蓝色砖块与探测器之间距离的最大值对应着特定的矩形区域，这表明距离与颜色密切相关。
- 抗噪性 ：在有噪声的图像中，带有容差的阿斯普伦德距离图比无容差的图对噪声更不敏感。带有容差的图能更好地保留最小值，这些最小值可通过数学形态学方法提取。
- 光照鲁棒性 ：所有阿斯普伦德距离图对垂直光照漂移不敏感。并且，在寻找砖块位置时，相关图并无作用。

在实际应用中，通过不同曝光时间获取同一场景的明亮图像和黑暗图像。从明亮图像中提取探测器，用于计算黑暗图像中的阿斯普伦德距离图。通过找到该图的最小值，能够检测出所有的球，并将其轮廓添加到图像中。这充分显示了阿斯普伦德距离对光照变化具有很强的鲁棒性。

这种度量是基于与人类视觉系统一致的颜色模型的真正颜色（矢量）度量，并且与之前的相关属性一致。它的一种抗噪扩展已在模式识别示例中得到展示，这种双向探测距离在颜色模式匹配方面比传统相关方法更有效。

复合随机场纹理模型

为了实现逼真的虚拟场景，物体表面需要覆盖具有真实感的纹理。然而，实际测量的纹理数据往往有限，难以可靠地估计复杂的七维