项目名称: 保持时空连续变化的三维纹理变形方法研究

项目编号: No.61202283

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 计算机科学学科

项目作者: 薛峰

作者单位: 合肥工业大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 为进一步提高三维变形动画的生动性,扩大其应用范围,本课题结合三维变形技术和纹理合成技术(Texture Synthesis),提出并研究三维变形动画中一个新问题- - 三维纹理变形,即在三维几何变形的同时保持模型表面纹理的连续变化。为此,我们将三维时序纹理合成中二维纹理图像的"帧间连续"思想扩展到三维空间中,提出并研究保持纹理随时空连续变化的四维(x,y,z,t)纹理合成方法。首先,研究相邻三维模型帧之间的几何变形趋势,寻找其关键顶点的对应关系,实现约束初始化。然后,探索相邻曲面纹理之间的相似性原理及其定量描述方法,并创造性地将相邻帧纹理相似性作为第四维约束整合到全局优化的目标函数中,采用最大期望值方法来合成每一帧的曲面纹理。最后,我们提出一种基于"引导图"的纹元修复方法进一步提高四维纹理合成的质量。

中文关键词: 纹理合成;纹理评价;变形;迷彩纹理;

英文摘要: To further improve the vividness of 3D morphing animation, expand its scope of application, this proposal initiatively put forward a new question in 3D Morphing animation- - 3D Texture Morphing. We integrate 3D Morphing technique and texture synthesis technique, to seek the goal that keep the continuity of texture on the mesh surface during the mesh morphing phase. To this end, we extend idea of "continuity between frames" in video texture synthesis to 3D space, proposing a new concept- - 4D(x,y,z,t) textures synthesis. Firstly, we will study and analyse the deformation trend of neighbor frame of 3D meshes, finding the corresponding vertices of two adjacent mesh frames. Secondly, we will explore the quantification method of the similarity between two surface textures, use this similarity as the 4th constraint which will be integrated into the target function of global optimation, then EM algorithm is employed to synthesis texture of each mesh frame. Finally, based on "Guidance Graph", we propose a texture repairing method to further improve the quality of synthesis result.

英文关键词: Texture Synthesis;Texture Evaluation;Morphing;Camouflgae texture;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
19+阅读 · 2022年4月20日
【CVPR2022】基于序列对比学习的长视频帧方向动作表示
专知会员服务
9+阅读 · 2022年3月29日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
21+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年6月1日
深度学习图像检索(CBIR): 十年之大综述
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月5日
【NeurIPS 2020】对比学习全局和局部医学图像分割特征
专知会员服务
42+阅读 · 2020年10月20日
【芝加哥大学】可变形的风格转移,Deformable Style Transfer
专知会员服务
30+阅读 · 2020年3月26日
必读的10篇 CVPR 2019【生成对抗网络】相关论文和代码
专知会员服务
31+阅读 · 2020年1月10日
【泡泡点云时空】基于分割方法的物体六维姿态估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2019年9月15日
ICCV2019 | 高精度,高效率点云三维重建 PointMVSNet
计算机视觉life
23+阅读 · 2019年9月5日
基于姿态的人物视频生成【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
32+阅读 · 2019年1月28日
视频生成的前沿论文,看我们推荐的7篇就够了
人工智能前沿讲习班
34+阅读 · 2018年12月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
小贴士
相关VIP内容
【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
19+阅读 · 2022年4月20日
【CVPR2022】基于序列对比学习的长视频帧方向动作表示
专知会员服务
9+阅读 · 2022年3月29日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
21+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年6月1日
深度学习图像检索(CBIR): 十年之大综述
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月5日
【NeurIPS 2020】对比学习全局和局部医学图像分割特征
专知会员服务
42+阅读 · 2020年10月20日
【芝加哥大学】可变形的风格转移,Deformable Style Transfer
专知会员服务
30+阅读 · 2020年3月26日
必读的10篇 CVPR 2019【生成对抗网络】相关论文和代码
专知会员服务
31+阅读 · 2020年1月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
微信扫码咨询专知VIP会员