本文選題：過(guò)程紋理　切入點(diǎn)：紋理生成　出處：《中國(guó)海洋大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：基于過(guò)程紋理模型產(chǎn)生和表示紋理是一個(gè)重要的研究課題,已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于計(jì)算機(jī)游戲,動(dòng)畫,藝術(shù)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。通過(guò)變化數(shù)學(xué)模型的輸入?yún)?shù)可以有效的產(chǎn)生不同外觀的紋理表面,然而,如何選擇合適的過(guò)程紋理模型及其參數(shù)產(chǎn)生符合感知一致性的紋理一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本文將視覺感知與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,從紋理感知研究入手,提出符合感知一致性的過(guò)程紋理生成框架,根據(jù)輸入紋理,自動(dòng)確定過(guò)程紋理模型及對(duì)應(yīng)參數(shù),以產(chǎn)生與輸入紋理外觀相似但是具有不同感知量的新紋理。論文主要的工作包括：一、構(gòu)建了過(guò)程紋理數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)中包含23種過(guò)程紋理模型產(chǎn)生的450幅紋理高度圖,以及在相同光照條件和視角下進(jìn)行渲染得到的具有真實(shí)感的三維紋理圖像。通過(guò)心理物理學(xué)實(shí)驗(yàn)獲取了庫(kù)中樣本的感知數(shù)據(jù),包括人對(duì)紋理樣本的相似性判斷及12種視覺感知特征的量化值。二、確定了過(guò)程紋理生成模型的感知特征及過(guò)程紋理的主要感知維度。通過(guò)構(gòu)建紋理感知空間,確定了過(guò)程紋理的三個(gè)主要維度,每個(gè)維度是不同的特征組合。實(shí)驗(yàn)表明對(duì)于不同的感知維度,組合特征的權(quán)重根據(jù)紋理上下文環(huán)境發(fā)生變化,然而,感知維度卻是不變的。另外,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了構(gòu)建的紋理感知空間的感知一致性,在紋理感知空間中的相似性度量是與人的感知相符的。三、提出了基于主成分分析(PCA)的深層卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(PCN)的特征提取方法。PCN中包括級(jí)聯(lián)的特征提取階段和非線性輸出階段。卷積層中通過(guò)PCA學(xué)習(xí)濾波器組,低層卷積層輸出的特征圖根據(jù)不同的規(guī)則進(jìn)行組合,下一層的濾波器基于組合的特征圖學(xué)習(xí)得到。同時(shí),利用間隔的圖像塊采樣和特征池化單元加快了特征學(xué)習(xí)的速度。實(shí)驗(yàn)證明,該算法可以有效的提取出圖像魯棒特征表示,在不同的圖像分類任務(wù)中都能達(dá)到與現(xiàn)有水平相當(dāng)或者更優(yōu)的性能。使用PCN算法提取紋理特征,可以準(zhǔn)確地估計(jì)出紋理的感知特征量化值及對(duì)應(yīng)的產(chǎn)生模型。四、提出了符合感知一致性的過(guò)程紋理生成算法框架,實(shí)現(xiàn)了基于紋理樣例感知特征量化值的過(guò)程紋理生成。算法通過(guò)提取輸入紋理的計(jì)算特征,估計(jì)其感知特征量化值和能夠產(chǎn)生類似紋理的過(guò)程紋理模型。當(dāng)用戶在估計(jì)出的感知特征量化值基礎(chǔ)上做相應(yīng)變化時(shí),通過(guò)在紋理感知空間中的感知相似性度量,確定參數(shù)最終產(chǎn)生符合用戶提出的感知特征的新紋理。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法可以適用于多種類型的紋理,能夠有效的根據(jù)感知特征找到模型及對(duì)應(yīng)的參數(shù)產(chǎn)生紋理。
[Abstract]:The process of texture model generation and texture is an important research topic based on, has been widely used in computer games, animation, art design field. The texture surface, through the input parameters of mathematical model can effectively produce different appearance however, such as how to choose the appropriate parameters of the process model and texture which conform with the perceptual consistency the texture is always a challenging problem. The visual perception combined with machine learning, starting from the study of texture perception, perception of the consistency of the process of texture generation frame, according to the input texture, texture model and the corresponding automatic process parameters, a new texture similar to produce with the input texture appearance but with different amount of perception. The main work includes: firstly, construct the process texture database contains 23 texture database process model The 450 texture height map, and realistic 3D texture image rendering in the same light conditions and perspective. Through psychophysical experiments to get the sensor data base samples, including quantification of the similarity of texture samples and 12 kinds of visual perception feature value. Two, the the main dimensions of texture perception characteristics and the process of texture model. By constructing texture perception space, identified three main dimensions of texture, each dimension is different combinations of features. The experimental results show that the different dimensions of the perceived weight, the combination of characteristics of the texture according to the context changes, however, the perception dimension is unchanged. In addition, experiments verify the consistency of the perception of texture perception space, similarity in texture perception in space is metric and the perception of the people are provided. Three. The principal component analysis (PCA) based on the deep convolutional network structure (PCN) feature extraction method in.PCN includes cascaded nonlinear feature extraction stage and output stage. Through the study of the PCA layer convolution filter, low layer convolution layer output feature map are combined according to different rules, the next layer of filter characteristics map based on the combination of learning. At the same time, the use of image block interval sampling and the characteristic of unit pool speed of feature learning speed. The experimental results show that this algorithm can effectively extract the robust image feature representation, in different image classification tasks to achieve the equivalent current level or better performance. The extraction the texture features using PCN algorithm can accurately estimate the quantitative texture perception feature value and corresponding model. Four, put forward with the process of texture generation algorithm of perceptual consistency of frame, solid The sample texture perception features quantized texture is generated based on the process by calculating the input texture feature extraction, texture feature estimation process model of the perception and quantitative values can produce similar texture. When the perceived characteristics of users in the quantitative estimate the value of the basis of the corresponding change, the texture perception in space the perception of similarity measure, determine the parameters eventually produce new texture with perceptual features presented by the user. Experiments show that the algorithm can be applied to many types of texture, can effectively according to the perceptual feature model and find the corresponding generated texture parameters.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1729042