纹理是图像处理,图像真实感造型领域很重要的概念。其在应用方面的研究已经非常广泛和深入。基于样图的纹理合成技术是近年来发展起来的新的纹理合成技术,它不仅能克服传统的纹理技术中存在的问题,而且其中涉及的思想对其他相关领域的研究也有一定的指导意义,因而受到越来越多的关注,成为计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。 然而由于纹理具有的广泛性和多样性,到目前为止始终没有形成一个明确的、统一的、能够被普遍接受的定义,这一点给纹理的研究带来了一定的复杂性和难度。本文将纹理视为图像所携带的一种特定性质,提出了一种新的计算纹理标准性系数的指标,称之为组内平衡度系数和组间平衡度系数,根据计算出的标准性系数对纹理图像界定了区分标准。结合这种标准性度量,本文将其应用到纹理合成的问题当中,对强标准性纹理省去了传统方法中最为耗时的搜索匹配过程,对较强标准性纹理则降低相应的搜索精度,从而加快纹理合成的速度,而同时保持合成的质量没有明显降低。 另外,本文对纹理合成中存在的合成时间过长、合成质量不理想的情况进行分析,影响基于块方法速度的最主要的原因就是特征匹配的过程的计算量过大;而影响其合成质量的最主要的原因就是并没有考虑纹理本身的结构特征。发现了对一类具有视觉重复性的纹理,可以利用其本身的性质,加快纹理合成的速度,提高纹理合成的质量。通过对这类纹理特征的研究,提出了概周期纹理的概念,利用固定尺度滑动窗口的灰度距离对其概周期性进行度量,继而采用零搜索技术进行合成。实验证明,对于概周期性纹理,本文提出的算法使得纹理合成速度大大提高,合成质量同于甚至优于传统方法。