Exemplar-baserad textursyntes är processen för att generera, från ett inmatningsprov, nya texturbilder av godtycklig storlek och som är perceptuellt likvärdiga med provet. De två huvudstrategierna är statistikbaserade metoder och lappar ihop omarrangemangsmetoder. I den första klassen, en struktur kännetecknas av en statistisk signatur; sedan, en slumpmässig provtagning konditioneras till denna signatur producerar genuint olika textur bilder. Den andra klassen består av ett smart "kopi-past"-förfarande, som syr ihop stora delar av provet. Hybridmetoder försöker kombinera idéer från båda tillvägagångssätten för att undvika deras hinder. Nuvarande metoder, inklusive de senaste CNN metoder, kan producera imponerande syntes på olika typer av texturer. Icke desto mindre är de flesta verkliga texturer organiserade på flera skalor, med globala strukturer avslöjade på grova skalor och mycket varierande detaljer på finare. Således, när konfronteras med stora naturliga bilder av texturer resultaten av state-of-the-art metoder degraderas snabbt. - Vad är det för fel på dig?
Exemplar-baserad textursyntes är grunden för vårt arbete, vars mål är att generera nya texturprover från en given textur exemplar REF.
A survey of exemplar-based texture synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}