Indatabilden (a) är en icke-stationär struktur. Vår flerskaliga analys ger en hierarki av märkta kluster: en kluster i grov skala (b) inkluderar sub-kluster på finare skalor (c). Den har flera applikationer inom textursyntes, såsom automatiska mönsterpaletter för interaktiv texturredigering (d) och innehållsval för att skapa nya icke-stationära texturer (e). Nyckelord: texturanalys, mönstermärkning, multiskalakluster, superpixlar, icke-stationära texturer, texturredigering. •Komputeringsmetoder → Texturering; Bildbehandling; Textursyntes är ett väletablerat område, med många viktiga tillämpningar inom datorgrafik och vision. Men trots framgångarna används inte syntesteknik i stor utsträckning i praktiken, eftersom skapandet av goda exempel fortfarande är utmanande och oerhört tröttsamt. I detta papper introducerar vi en oövervakad metod för att analysera texturinnehåll över flera skalor som automatiskt extraherar bra exemplars från naturliga bilder. Till skillnad från befintliga metoder, som kräver omfattande manuell inställning, beviljas vårt tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga citeringen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. metoden är helt automatisk. Detta gör det möjligt för användaren att fokusera på att använda texturpaletter härledda från sina egna bilder, snarare än på manuella interaktioner dikterade av behoven hos en underliggande algoritm. De flesta naturliga texturer uppvisar mönster på flera skalor som kan variera beroende på plats (icke-stationärhet). För att hantera sådana texturer är många syntesalgoritmer beroende av en analys av inmatningen och en vägledning av syntesen. Vår nya analys bygger på en märkning av texturmönster som är både (i) flerskaliga och (ii) oövervakade - det vill säga, mönster är märkta på flera skalor, och skalorna och antalet märkta kluster väljs automatiskt. Vår metod fungerar i två steg. Den första bygger en hierarkisk förlängning av superpixel och den andra etiketter superpixel baserat på slumpmässig gång i en graf av likhet mellan superpixel och en icke-negativ matris factorization. Våra etikettkartor tillhandahåller deskriptorer för pixlar och regioner som gynnar toppmoderna textursyntesalgoritmer. Vi visar flera applikationer inklusive vägledning av icke-stationär syntes, innehållsval och textur målning. Vår metod är utformad för att behandla stora ingångar och kan skala till många megapixlar. Förutom traditionella exemplar ingångar, kan vår metod också hantera naturliga bilder som innehåller olika texturerade regioner.
Dessutom, Lockerman et al. REF presenterade en oövervakad metod för att extrahera bra texturer från naturliga bilder.
Multi-scale label-map extraction for texture synthesis
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}