bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0328988
utime 20240111140724.9
mtime 20090915235959.9
title (primary) (eng) Near-Regular Texture Synthesis
specification
page_count 8 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0328987
ISBN 978-3-642-03766-5
ISSN 0302-9743
title Computer Analysis of Images and Patterns
page_num 1138-1145
publisher
place Heidelberg
name Springer
year 2009
editor
name1 X. Jiang, N.Petkov
title (cze) Syntéza téměř pravidelných textur
keyword texture modelling
keyword near-regular texture
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101093
name1 Haindl
name2 Michal
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0237115
name1 Hatka
name2 Martin
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/RO/haindl-near-regular texture synthesis.pdf
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id GA102/08/0593
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0239567
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) This paper describes a method for seamless enlargement or editing of difficult colour textures containing simultaneously both regular periodic and stochastic components. Such textures cannot be successfully modelled using neither simple tiling nor using purely stochastic models. However these textures are often required for realistic appearance visualisation of many man-made environments and for some natural scenes as well. The principle of our near-regular texture synthesis and editing method is to automatically recognise and separate periodic and random components of the corresponding texture. Each of these components is subsequently modelled using its optimal method. The regular texture part is modelled using our roller method, while the random part is synthesised from its estimated exceptionally efficient Markov random field based representation.
abstract (cze) Článek představuje metodu bezešvého rozšiřování a editace obtížných barevných textur, které současně obsahují jak pravidelné periodické, tak i náhodné složky. Takové textury nemohou být úspěšně modelované ani vzorkováním ani pouze stochastickými modely. Přesto jsou takové textury nezbytné pro modelování lidskou aktivitou vytvořených prostředí a také i pro některé přírodní povrchy. Princip naší metody modelování téměř pravidelných textur spočívá v oddělení periodické a náhodné složky textury. Obě složky se posléze modelují nezávisle pomocí sobě optimálních metod. Periodická složka pomocí naší metody BTF váleček a náhodná složka pomocí mimořádně efektivního markovského modelu. Obě nezávisle syntetizované složky se spojí do výsledné syntetické téměř pravidelné textury. Pro editační aplikace se obě syntetické složky kombinují z různých zdrojových textur.
action
ARLID cav_un_auth*0253902
name 13th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns
place Muenster
dates 02.09.2009-04.09.2009
country DE
reportyear 2010
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0175151
mrcbT16-q 100
mrcbT16-s 0.322
mrcbT16-y 15.66
mrcbT16-x 0.35
arlyear 2009
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0328987 Computer Analysis of Images and Patterns 978-3-642-03766-5 0302-9743 1138 1145 Heidelberg Springer 2009 Lecture Notes in Computer Science 5702
mrcbU67 X. Jiang, N.Petkov 340