Med tanke på en stor globalt varierande struktur med en extra kontroll karta (patina sekvens från [Lu et al. 2007 ] i detta fall beräknar vår algoritm automatiskt en liten texturkomprimering som bäst sammanfattar originalet, inklusive både textur och kontroll. Denna lilla texturpackning kan användas för att rekonstruera den ursprungliga texturen från sin ursprungliga kontrollkarta, eller för att åter syntetisera en ny struktur under en användarbaserad kontrollkarta. På grund av den minskade datastorleken är återsyntesen från vår komprimering mycket snabbare än från originalet utan att äventyra bildkvaliteten (höger två bilder). I detta exempel använder vi [Kwatra et al. 2005] för framåtsyntes, men andra algoritmer kan också användas eftersom våra komprimeringar bara är vanliga bilder. Kvaliteten och hastigheten hos de flesta textursyntesalgoritmer är beroende av ett 2D-inmatningsprov som är litet och innehåller tillräckligt med texturvariationer. Det finns dock inte mycket forskning om hur man skaffar sig ett sådant prov. För homogena mönster kan detta uppnås genom manuell beskärning, men det finns ingen lämplig lösning för ohomogena eller globalt varierande texturer, dvs. mönster som är lokala men inte stationära, såsom rostning över en järnstaty med utseende betingade på varierande fuktnivåer. Vi presenterar omvänd textursyntes för att ta itu med denna fråga. Vår omvända syntes går i motsatt riktning med avseende på traditionell framåtsyntes: med tanke på en stor globalt varierande struktur producerar vår algoritm automatiskt en liten texturkomprimering som bäst sammanfattar originalet. Denna lilla komprimering kan användas för att rekonstruera den ursprungliga texturen eller för att syntetisera nya texturer under användarstyrda kontroller. Viktigare är att vår teknik möjliggör realtidssyntes av globalt varierande texturer på en GPU, där texturminnet vanligtvis är för litet för stora texturer. Vi föreslår ett optimeringsramverk för omvänd textursyntes, vilket säkerställer att varje inmatningsregion är korrekt kodad i utdatakomprimeringen. Vår optimeringsprocess beräknar också automatiskt orienteringsfält för anisotropa texturer som innehåller både låg- och högfrekvensregioner, en situation som är svår att hantera via befintliga tekniker.
På senare tid, annorlunda än den traditionella textursyntesen, Wei et al. REF presenterade en omvänd struktursyntesmetod, som använde ett optimeringsramverk för att producera en liten texturkomprimering som bäst sammanfattade den ursprungliga stora globalt varierande texturen.
Inverse texture synthesis
{'venue': "SIGGRAPH '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}