textons,the elements of texture perception and their interactions_julesz
来源:互联网 发布:matlab元胞数组赋值 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 04:07
在自然图象中,纹理作为物体的一种重要外观特征,为视觉感知提供了无处不在的信息,它在计算机视觉、图形学、图像编码等领域都有着重要作用,例如,格式塔(Gestalt)心理学,早期视觉理论和Marr的原始简约图(Primal Sketch)都将纹理模式作为中心话题。因此,对纹理的理解是视觉理解不可或缺的组成部分。过去的几年里,纹理分析和合成的相关研究工作在基础理论上与实际应用两个方面都取得了振奋人心的发展,研究者结合计算机视觉,图形学,现代统计物理,心理学和神经系统科学等领域的知识,提出了很多关于纹理理解的新方法。纹理的研究工作主要集中在两个领域:滤波理论(filtering theory)和统计建模(statistical modeling)理论。滤波理论来源于在神经生理学中被发现并被广泛接受的多通道滤波机制,该机制认为,人类视觉系统将视网膜图像分解为一组子带(sub-band)图像信号,而这些子带信号可以通过一组线性滤波器和图像卷积然后经过某些非线性操作计算得到。滤波理论在纹理方面的应用主要有 Gabor 滤波器和小波(wavelet)塔等,它们在纹理分割和分类中有良好的性能。统计建模理论认为,纹理图像是随机场上概率分布的采样,该理论涉及到时间序列模型(time series model),马尔可夫链(Markov chain)模型和马尔可夫随机场(Markov random Field,MRF)模型等建模方法。基于统计的建模方法一般只需要用很少几个参数来描述纹理特征,因此能为纹理提供简练的表示,而且它能把纹理分析问题转化为一个明确的统计推理问题来处理。
图 1 是 FRAME 用于纹理分析与合成的例子。上图是观测图像,下图是采样结果。
基元 (Textons)
图 1 是一个星型模式从图像基底到 textons 的表达。
b) 星型模式的 texton 模板
c) 基底如何组成星型图像 .
图 1. 星型模式从图像基底到 textons 的表达 (Zhu, Guo, Wu and Wang 2002)
原始简约图
图 1. 马尔的表示框架
我们的研究为原始简约图给出了严格的数学理论,该理论分为四个组成部分:
( 1 )核心理论是将马尔可夫随机场( Markov Random Field, MRF )和小波理论( wavelet theories )结合提出了自然图像的原始简约图模型;
( 2 )结合 matching pursuit 和 filter pursuit,提出了 sketching pursuit 算法,该算法能从自然图像中自动搜寻图像的原始简约图表示。
( 3 )定义了图像的可描画性( sketchability );
( 4 )从图像的简约图表示学习出一个基元字典。
原始简约图模型有以下特点:
( 1 )通过计算可描画性( sketchability )的 sketching pursuit 过程,自动将图像分为可描画( sketchable )部分和不可描画( non-sketchable )部分,他们分别对应着图像中的结构和纹理;
( 2 )利用从自然图像中学习出来的视觉基元( visual primitives ),通过一个类似小波的产生式模型对图像中的结构信息建模;
( 3 )利用描述式模型( MRF 模型)对图像中的纹理信息建模;
( 4 )利用格式塔( Gestalt )场(一种描述式模型)对结构的空间信息建模。
图2是原始简约图模型的一个实例
由主基元图到2.1维基元图
2.1D Sketch主要研究面物体,且不关心物体之间的深度信息,而只考虑它们之间的偏序关系(Partial Order)。
2.1D Sketch的研究成果将会用于图像分割、图像编辑、艺术图像生成以及图像序列分析中。
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