导读:本文包含了纹理获取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:纹理样图,同质性,缺陷纹理,卷积神经网络
纹理获取论文文献综述
赖辉[1]（2018）在《网络纹理样图自动获取算法的研究与实现》一文中研究指出随着互联网的发展,人们可以通过各种爬虫软件、搜索引擎获取大量的纹理素材。理想的纹理素材能够为艺术家提供丰富的创作灵感,帮助设计师绘制更加真实的场景,辅助医生进行科学诊断,为物体种类识别提供大量的依据等。然而传统的纹理样图获取方式都依赖于大量的人工投入,在采集大量的图像之后,需要具有一定经验的人员进行筛选、裁剪、编辑等操作。随着人工智能时代的到来,让计算机代替人工筛选变得越来越迫切。传统的纹理图像分析方法主要围绕图像的区域特征和信号处理方法。经过几十年的发展,这些分析方法在图像合成、分割和分类等领域都取得了理想的结果。随着人工智能和大数据时代的到来,卷积神经网络也被广泛应用于图像特征分析上。本文分别运用传统纹理分析方法与卷积神经网络特征分析方法进行网络纹理自动获取算法的研究与实现。通过设计与实现网络纹理自动获取系统,让计算机自动从网络上获取海量理想纹理样图,从传统的人工筛选方式中解放大量的劳动力。本文完成的研究工作主要有如下叁个方面:首先,对于网络上获取到的图像素材,运用泊松采样方式均匀地从图像素材中截取出待测采样块。对于每一个待测采样块,通过传统纹理分析方法,对纹理图像进行同质性,即区域特征聚类分析,通过统计两块相同大小区域的类别数量而进行区域相似度评估。残缺纹理,小部分非纹理或杂纹理区域可能因为整体区域相似性高而体现出较高的同质性。本文结合残缺纹理的相关分析方法对同质性度量进行重定义,进而筛选出理想的纹理样图。然后,传统的纹理特征分析方法虽然能够从自然图像中自动获取理想纹理样图,但是其单一的特征表示方法不能得到细致的纹理样图种类划分。同时深度学习在网络纹理自动获取上的研究也是个全新的领域。网络纹理自动获取算法的研究与目标识别有一定相关性,但理想纹理图像没有明确的边界,不能用矩形框回归的方式进行准确定位。本文从目标识别中引入选择性搜索算法进行区域采样,使得候选区域更具推荐性。不同于现有公开纹理库的纹理属性分类方法,本文通过对纹理图像的规则性和稀疏性进行分类,进而得到范围更广、更全的纹理分类方法。最后,本文根据前面介绍的两种方法,设计了操作性强的网络纹理样图自动获取系统。通过输入一张网络图像,选择不同算法就能获取到理想的纹理样图。每个样图根据分值从高到低进行排序。同时,为了更直观的展示、更有力的验证本文提出的算法,本文挑选了大量多样纹理图像进行实验。(本文来源于《深圳大学》期刊2018-06-30）
纪亮[2]（2018）在《基于倾斜摄影叁维模型纹理自动获取及映射研究》一文中研究指出本文针对大规模叁维城市建模表面纹理信息的需求,提出了采用倾斜摄影技术获取建筑物纹理信息,并进行纹理贴图的自动提取与映射的方法。经过试验得出结论,自动的纹理获取与映射方式较地面摄影、人工后期处理等方式很大程度上提高了工作效率,节省了项目成本、减少了不必要的投入。(本文来源于《北京测绘》期刊2018年01期）
徐开发,雷斌,张月婷[3]（2018）在《基于光谱纹理特征融合和神经网络的地表发射率获取方法（英文）》一文中研究指出地表发射率是热红外遥感中最为关键的参数之一,在热红外遥感的定量化研究、地表能量平衡和地物填图等领域起着重要作用。但是,从热红外遥感数据反演地表发射率需要求解病态方程。提出一种基于神经网络模型逐像元获取地表发射率的方法。该方法基于MODIS可见光通道的反射率数据提取纹理特征,将纹理信息和可见光光谱信息进行融合作为神经网络的输入特征,发射率作为输出。获取的地表发射率结果和MODIS的标准发射率产品对比,平均误差为0.002。该方法直接建立地表发射率和地表反射率的关系,为单通道热红外卫星精确获取地表温度和发射率提供依据和可能。(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2018年01期）
江俊容[4]（2016）在《基于可合成性度量的网络纹理自动获取算法研究与实现》一文中研究指出随着多媒体信息技术的广泛应用,以及智能时代的不断创新,网络搜索环境为人们提供了触手可及的自然纹理素材。如何从网络图像中自动提取可用于纹理合成的理想纹理样图,从源头上改善后期纹理合成应用的效果,是研究人员面临的新挑战。目前,纹理合成已经成为一个非常活跃的领域,研究者们大多关注于对纹理合成算法的探索学习上,以达到更高的合成质量和效率。本文与改进传统的纹理合成算法方式不同,而是通过分析纹理特征,创新性地总结了基于可合成性度量的叁种纹理特性,即为纹理性,同质性,重复性。本文主要围绕可合成性的纹理样图获取算法进行深入研究,主要完成的研究工作有如下叁个方面:首先,使用网络爬虫获取网络自然图片,利用泊松盘采样对给定图像进行全局定位,能够快速地在图像中确定某一块区域作为纹理样图,依据不同采样点不断迭代更新自动获取样图。在此过程中通过了解泊松盘采样算法的原理,如何生成新的采样点,与随机采样对比,论述了泊松盘采样点的随机性,均匀性。然后,提出了获取纹理样图的可合成性度量算法的理论框架,通过对纹理进行分析,设计了叁种特征:纹理性,同质性,重复性。本文详细的介绍了这叁种特征算法的原理,纹理性主要通过提取图像的Gist特征作为参量,采用支持向量机(SVM)来分类纹理图像和场景图像得到训练模型,然后对获得的不同样图在训练模型中进行预测,最后返回预测值;同质性主要使用K-means聚类算法和KNN分类算法来处理纹理样图中的聚类像素块,然后用文中提出的同质性公式计算两块大小相等的随机聚类区域的相似度;重复性主要利用加入卷积的NCC匹配算法对纹理样图进行自相关性匹配,使用本文提出的重复性公式计算随机的某一块匹配区域。这叁种特征算法对不同的纹理样图都会得到对应的特征分值,分值的高低表明了纹理样图可合成性的优质程度。最后,依据本文提出的自动获取网络纹理的研究方案,针对以上叁种不同获取纹理样图的可合成性度量算法构建了一个系统。输入网络自然图像获取可用于纹理合成的理想样图以及对应的特征分值,并对分值从高到低进行排序,将分值最高对应的纹理样图在其周围进行局部优化处理后存储到纹理库中。并且从定量和定性两方面分析了实验结果,验证了本文提出的叁种纹理特征算法的有效性和可行性。(本文来源于《深圳大学》期刊2016-06-30）
孙士杰[5]（2016）在《基于相位测量轮廓术的快速获取物体叁维形貌和纹理信息研究》一文中研究指出近些年来,随着科学技术的进步和工业生产的不断发展,叁维测量技术也日渐成熟,已经在工业测量、城乡规划、文物数字化保护、自然灾害调查等诸多领域得到广泛应用。基于光学投影的叁维测量技术能够实现非接触、高速度测量,而且具有较高的恢复精度,是目前人们研究的热点之一。目前基于结构光投影的叁维测量算法已经有许多种,而相位测量轮廓术作为一种能够实现测量的非接触性、快速性、高精度且对实验过程要求相对简单的测量方法,越来越受到研究人员的关注和研究。但是,大多数研究人员利用相位测量轮廓术只对被测物体的叁维形貌进行获取,往往忽略了物体本身所具有的纹理信息,此时,叁维物体面型信息是不全面的。因此,本文针对相位测量轮廓术如何快速获取物体叁维形貌和纹理信息恢复展开了研究。本文提出了基于相位测量轮廓术的一种快速获取物体叁维形貌和纹理信息的新算法。首先,运用计算机相关开发软件编码生成两幅具有一定相移的彩色正弦光栅图;其次,将编码生成的彩色复合光栅投影到被测叁维物体表面;最后,用彩色CCD相机等设备拍摄受到物体高度调制后的变形复合光栅图。通过对彩色相机拍摄的图像进行R(red)、G(green)、B(blue)叁基色提取,能够解码得到含有物体高度信息和纹理信息的图像。将解码得到的含有物体高度信息的两幅变形图像和一幅背景光图分为一组,利用本文提出的改进2+1相移算法获取物体叁维信息。同时,对解码得到的背景光进行二次编码就能够得到物体本身具有的纹理信息。此外,本文还对相位测量轮廓术的传统测量算法、纹理映射技术和彩色条纹编码方法做了详细的介绍说明。同时,为了简化实验操作与数据处理的难度,本文在VB(Visual Basic)与MATLAB等开发环境下,用VB语言对实验硬件设备系统所用到的软件进行了二次开发,开发出了一套能够结合硬件系统实现叁维信息测量与纹理信息恢复的综合软件系统,用MATLAB语言开发了一整套的条纹生成、条纹编码与解编码、叁维重构和纹理映射的数据处理分析程序。软件的开发不但在实验上缩短了图像捕捉时间,而且大大减少了数据处理与分析的复杂度。计算机仿真和实验验证均表明了该方法的有效性和可行性,能够快速、准确的实现物体叁维形貌重构与纹理信息恢复,具有较高的实际应用价值。(本文来源于《太原理工大学》期刊2016-06-01）
李海艳[6]（2016）在《基于条纹投影的叁维形貌及颜色纹理实时获取方法研究》一文中研究指出条纹投影叁维测量系统具有测量速度快、非侵入、精度适中、自动化程度高等优点,在逆向工程、产品质量检测、文物保护、医学诊断及影视娱乐等方面有广泛的应用。在实际应用中,不仅需要获取物体的叁维信息,而且更希望得到物体表面的颜色纹理信息。因此,获得高精度的叁维信息和高质量的颜色纹理信息是科学研究、日常生活及生产中重要的一部分,从工业测量到生活中的方方面面,都离不开叁维信息的获取及颜色纹理的恢复。本论文以条纹投影叁维测量原理为基础,研究了实时叁维形貌及颜色纹理获取中的关键技术。本论文主要内容有：(1)介绍了条纹投影叁维测量技术的基本原理。分析了相移法及傅里叶变换法相位原理、典型相位展开算法及叁维重建原理。(2)根据条纹投影叁维测量中采用的数字投影仪特点,提出了基于绝对相位测量及主动颜色投影的高速叁维信息及表面颜色纹理获取方法。(3)设计并搭建了高速叁维面形测量系统。对印有彩色棋盘格的纸及表情变化的人脸进行了叁维测量及颜色纹理获取实验。分析了相位测量误差对实验结果的影响。本论文创新有：(1)通过投影一幅白色图案对叁步相移及傅里叶变换法进行了改进,不增加相移法的投影图案数,同时又扩展了傅里叶变换法的测量范围。(2)在投影白色图案的基础上,再投影二幅颜色图案就能获取被测物体颜色信息,减少了获取颜色纹理所需的投影图案数。(3)构建了高速数据采集系统,实现了30fps的叁维数据及彩色信息记录。(本文来源于《浙江师范大学》期刊2016-03-25）
孙士杰,翟爱平,曹益平[7]（2016）在《一种快速获取物体叁维形貌和纹理信息的算法》一文中研究指出提出了一种新的快速获取物体叁维形貌和纹理信息的方法。利用数字投影仪将2幅彩色编码的正弦相移光栅图投影到被测物体表面,彩色相机捕捉经物体调制后的变形条纹图。提取RGB叁基色,可获得包含物体高度信息及纹理信息的条纹图和背景光。对包含物体高度信息的条纹图用改进的2+1相移算法重构物体的叁维形貌。物体纹理信息则通过对背景光进行彩色编码获得,利用纹理映射技术恢复物体纹理。计算机模拟和实验结果验证了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《光学学报》期刊2016年03期）
李海艳,李勇,王辉[8]（2016）在《叁维形貌及颜色纹理的快速获取方法》一文中研究指出为了在黑白摄像机中快速获取场景的叁维形貌与颜色纹理,提出了绝对相位测量结合主动彩色照明的方法.首先向物体投影并拍摄两幅相移为1/3周期的条纹和一幅周期有微小差别的条纹图;然后分别向物体投射光强为给定强度的白、红及绿照明光,并拍摄图像.用改进的相移法求解第四幅图像与第一、第二幅变形条纹图中的相位;用改进的傅里叶变换法求解第四幅图像及第叁幅变形条纹图中的相位;然后得出绝对相位值.最后利用第四幅图像与第五和第六幅图像求出场景反射的蓝色分量,并根据色度学原理恢复出场景的颜色纹理.实验表明,该方法在保证叁维测量准确度的同时获得了高质量的颜色纹理,实现了30fps的叁维数据及颜色纹理采集速度.(本文来源于《光子学报》期刊2016年01期）
解斐斐[9]（2014）在《基于无人飞艇低空航测系统建筑物纹理获取与处理技术》一文中研究指出自美国前副总统戈尔1998年提出“数字地球”概念以来,世界上许多国家都不约而同的以城市作为主要切入点之一,关于“数字城市”的理论与框架体系研究一直为地理信息科学领域的热点。随着当今物联网、云计算的飞速发展,作为新一代信息支持的“智慧城市”对高分辨率遥感数据需求与日俱增,最快最准确地获取基础地理数据是国家基本建设和信息化进程的首要问题。近几年低空遥感技术发展很快,它弥补了卫星遥感和中高空航测在及时性与精细度(影像精细度包括厘米级精细度和建筑物叁维精细度)方面的不足。现有的低空航测多为轻小型固定翼无人机搭载单个数码相机,虽然具有光度学方面的光能量优势,但也有几何学方面的窄像幅劣势,这种劣势不仅使得作业效率低,更重要的是,它导致航测精度降低。为了解决此精度低下的问题,根本之路是使用宽角相机。而国内外成熟的组合宽幅面相机一方面缺乏无人机平台上应用的客观基础,另一反面由于受航高和空间摄影姿态限制(垂直或小角度摄影),仅能获得部分主体建筑的高度信息和顶部纹理信息,难以满足城市建筑物叁维数据获取的要求。本文结合新近发展的多传感器集成技术,研究适应于无人机低空航测的组合宽幅面、宽视场角的航空相机(本文称纹理相机),通过快速安全地采集城市建筑物叁维信息,建立镶嵌有影像纹理的真实感城市叁维模型。其主要研究内容如下：(1)大比例尺低空倾斜航测飞行系统选择和传感器系统设计。首先,分析影响大比例尺低空倾斜航测获取多视、高清晰度和大比例尺测量精度影像的因素,作为大比例尺低空航测飞行系统选择和传感器系统设计的依据。分析可知,要想获取高分辨率、高清晰度影像,选择的飞行器必须飞得低飞得慢,从而选择无人飞艇低空航测系统作为城市叁维建模主要数据源获取的遥感平台,分析了其优势所在,并简述系统的组成设计。在此基础上,研究和设计了适应于无人飞艇的轻小型组合宽角相机系统,包括纹理相机模型设计和稳定平台设计。(2)基于纹理相机系统的低空航测精度分析及提高方法研究。首先,分析与宽角成像有关的精度问题,包括相对定向精度和测图精度。分析表明,低空航测的精度与所用相机的像场角有很大关系,因此低空航测应尽可能使用宽角相机。基于此结论,针对研制的适用于低空轻荷载无人机的纹理相机如何提高航测精度过程进行研究,包括有效像幅判断、自检校自稳定技术、采用大重迭度航空摄影的作业方法。最后,通过实验对比论证利用宽角相机进行大重迭度低空航测,可以有效提高成果精度。(3)研究了基于纹理相机影像的纹理提取方法,包括建筑物轮廓线与影像配准的自动快速方法和半自动方法。首先,根据建筑物边界多以直线表达,因此如何精确获取影像上建筑物边缘的直线特征是解决纹理提取的关键所在。提出了利用Canny算子进行边缘提取,通过角度和距离限制,利用带权置信度获取最佳影像边缘线的自动快速方法。此外,考虑到在多幅影像中建立建筑物空间轮廓线与其影像直线特征映射关系的复杂性,对通过影像直线特征同名匹配来提高映射关系建立半自动化程度的可能性进行了探讨,提出了基于多视几何约束(核线约束、叁视张量约束、相似性约束)的影像直线特征同名匹配策略。最后,对多纹理影像进行优选算法研究并进行几何纠正处理。(4)研究了建筑物立面纹理颜色优化方法,包括纹理影像模糊消除和相邻影像色调一致性处理。首先,分析了纹理影像模糊现象产生的原因,包括噪声影响、影像像移以及几何纠正内插处理等。在对比现有图像复原算法优缺点基础上,提出了基于高频强调的MTF的图像复原算法,实现了利用刃边边缘图像数据估计MTF曲线,避免反复估计PSF过程,根据影像质量评价标准评定了该方法的有效性。其次,根据建筑物纹理构建中,存在单个建筑物各个面色彩斑驳,相邻建筑物色彩过渡不自然的情况,提出了基于纹理相机影像的主色调匹配方法,使偏暗或偏亮的影像得以纠正,处理后的纹理影像色调基本一致,达到叁维城市视觉上的一致性和美观性效果。(本文来源于《武汉大学》期刊2014-05-01）
王召慧[10]（2013）在《掌纹和手形叁维形貌及纹理获取技术的研究》一文中研究指出掌纹和手形作为两种重要的生物特征，具有唯一性、终生不变性、不易丢失、防伪性能好等特点，在身份识别方面具有广阔的应用前景。已有掌纹和手形的研究只是利用了手的一部分特征，且大都是基于二维的图像。但是手形和掌纹都是叁维的生物特征，当以采集的二维图像作为生物特征信息的载体时，从叁维到二维的非线性映射不可避免地丢失信息或造成信息的畸变，从而使后续的特征向量提取和特征匹配都是建立在不精确或不完整输入信息的基础上。此外，掌纹和手形位于人体同一部位，同时利用这两个生物特征将极大的提高识别精度。因此，本文提出了一种利用复合彩色条纹投影技术同时获取掌纹和手形高精度叁维形貌和彩色纹理的方法。通过DLP（Digital Light Processing）投影复合彩色条纹图像到手掌表面，相机从不同于投影角度采集被手掌调制的变形复合彩色条纹。消除颜色通道间的串扰和色差后，提取复合彩色条纹图中红、绿、蓝叁颜色通道中的条纹图，然后采用四步相移法和最佳叁条纹选择法计算得到手掌的绝对相位图。最后，通过直接采集或从条纹图中提取的方法得到手掌的纹理信息，并进行系统标定确定绝对相位和实际空间位置的对应关系，即得到掌纹和手形的叁维形状和纹理信息。实验结果表明该采集方法能快速得到掌纹和手形的叁维形状和纹理，且X、Y、Z叁方向的最大绝对误差均不超过0.0535mm。因此，高精度的掌纹和手形叁维形状和纹理数据获取将提高身份鉴定系统的稳定性，准确性和整体性。(本文来源于《河北工业大学》期刊2013-03-01）
纹理获取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对大规模叁维城市建模表面纹理信息的需求,提出了采用倾斜摄影技术获取建筑物纹理信息,并进行纹理贴图的自动提取与映射的方法。经过试验得出结论,自动的纹理获取与映射方式较地面摄影、人工后期处理等方式很大程度上提高了工作效率,节省了项目成本、减少了不必要的投入。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
纹理获取论文参考文献
[1].赖辉.网络纹理样图自动获取算法的研究与实现[D].深圳大学.2018
[2].纪亮.基于倾斜摄影叁维模型纹理自动获取及映射研究[J].北京测绘.2018
[3].徐开发,雷斌,张月婷.基于光谱纹理特征融合和神经网络的地表发射率获取方法（英文）[J].中国科学院大学学报.2018
[4].江俊容.基于可合成性度量的网络纹理自动获取算法研究与实现[D].深圳大学.2016
[5].孙士杰.基于相位测量轮廓术的快速获取物体叁维形貌和纹理信息研究[D].太原理工大学.2016
[6].李海艳.基于条纹投影的叁维形貌及颜色纹理实时获取方法研究[D].浙江师范大学.2016
[7].孙士杰,翟爱平,曹益平.一种快速获取物体叁维形貌和纹理信息的算法[J].光学学报.2016
[8].李海艳,李勇,王辉.叁维形貌及颜色纹理的快速获取方法[J].光子学报.2016
[9].解斐斐.基于无人飞艇低空航测系统建筑物纹理获取与处理技术[D].武汉大学.2014
[10].王召慧.掌纹和手形叁维形貌及纹理获取技术的研究[D].河北工业大学.2013