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题名基于PSO的Wang Tiles纹理合成
被引量：5
- 1
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作者
刘骥
朱庆生
曾令秋
李松阳
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机构
重庆大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第30期159-162,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA10Z233
国家自然科学基金No.60773082~~
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文摘
如何在纹理样图中选择组成Wang Tiles的图像块决定着纹理的合成质量。基于PSO的Wang Tiles纹理合成通过粒子群优化算法在纹理样图中快速搜索边界差异最小的图像块,并用选取的图像块构建Wang Tiles,最后用Wang Tiles纹理合成算法合成纹理。实验表明,该算法合成的纹理具有较少的接缝,比随机选择图像块具有更好的合成效果。
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关键词
纹理合成
wang
tiles
粒子群优化算法
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Keywords
texture synthesis； wang tiles； particle swarm optimization（pso）；
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名应用PSO的快速纹理合成算法
被引量：8
- 2
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作者
张岩
李文辉
孟宇
庞云阶
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期424-430,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(69883004)国家博士点基金项目(20010183041)
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文摘
应用PSO的快速纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法,应用粒子群优化(PSO)算法对基于块采样的纹理合成算法的搜索匹配过程进行了改进,改变了原算法的全遍历搜索过程,在不影响合成质量的前提下加快了合成速度.本算法对于按序和随机的各种应用都能在一台中等的PC机上几秒内合成高质量的纹理.并对算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析.
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关键词
纹理合成
基于块采样
粒子群优化(pso)
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Keywords
texture synthesis
patch-based sampling
particle swarm optimization (pso)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于QPSO的纹理合成算法
被引量：2
- 3
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作者
周焘
须文波
孙俊
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机构
江南大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期31-33,70,共4页
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基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60474030)。
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文摘
针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法(QPSO)为优化策略的纹理合成方法。实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法(QPSO)显著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻。
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关键词
纹理合成
块采样
粒子群优化算法(pso)
量子化粒子群算法(Qpso)
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Keywords
texture synthesis
patch-behaved sampling
particle swarm optimization（pso）
Quantum-behaved particle swarm optimization （Qpso）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于混洗蛙跳和粒子群优化算法的块自增纹理合成
被引量：4
- 4
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作者
张尤赛
高孟琦
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机构
江苏科技大学电子信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第2期366-368,共3页
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文摘
针对基于样图的纹理合成技术,提出了一种基于混洗蛙跳和粒子群优化算法的块自增纹理合成方法。该方法在纹理合成过程中,通过选取尺寸按2的倍数不断增大的纹理块来提高纹理合成的速度,将混洗蛙跳算法和粒子群算法相结合,作为纹理块匹配的寻优策略,以提高纹理块的查找速度和全局搜索性能。实验结果表明,该方法在保证纹理合成质量的前提下,能够显著地提高基于样图的纹理合成速度,并能克服粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷。
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关键词
纹理合成
混洗蛙跳算法
粒子群
块匹配
优化算法
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Keywords
texture synthesis
Shuffled Frog Leaping Algorithm（SFLA）
particle swarm optimization（pso）
block matching
optimization algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名应用粒子群优化算法的混合纹理合成
- 5
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作者
孙立镌
李峰
丁博
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第2期772-774,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60173055)
黑龙江省教育厅科学技术开发项目
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文摘
应用粒子群优化算法作为像素寻优策略,应用于多样图纹理合成算法中,将群智能中经典的粒子群优化算法引入到纹理合成领域。应用粒子群优化多样图纹理合成方法是传统的基于像素纹理合成方法和基于块的纹理合成方法的折中,除能大大提高多样图纹理合成的速度,样图的质量也得到了很大改善。实验证明,该算法有效解决了徐晓刚混合纹理合成中输出纹理出现的条痕问题。
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关键词
纹理合成
粒子群优化
群智能
适应值
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Keywords
texture synthesis
particle swarm optimization（pso）
swarm intelligence
fitness value
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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