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纹理合成是计算机图形学的重要研究方向，有其广泛的应用前景。如三维表面的特征保持，出土文物的表面修复，三维表面流场的纹理可视化，3D游戏的真实感渲染，地理信息系统的地形渲染，破损老照片的修复等。纹理合成技术近几年取得了很大的进展，但仍有些问题需要解决，如纹理的特征保持、实时纹理合成、合成纹理的安全性等都需要进一步的研究。纹理分类是计算机视觉与图像处理中的基础工作，仍是值得研究的方向，因此本文就纹理合成的特征保持、快速纹理合成方法及纹理分类展开研究，采用图切分技术(Graph Cut)、多结点样条、特征匹配、经验模式分解等研究方法，提出了基于不规则块、块映射表及块跳转表的纹理合成方法，基于经验模式分解的旋转纹理分类方法。本文的主要成果包括以下四个方面：
(1).提出了基于不规则块的纹理合成方法。该方法分两个步骤：首先采用智能选择工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块，然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决定如何把不规则块拷贝到目标纹理中。该方法能很好地保持纹理的边界结构特征。
(2).提出了基于块映射表的纹理合成方法。该方法将纹理合成分为分析与合成两个阶段，在纹理分析阶段，利用图切分技术、块抽样的块匹配策略及特征匹配技术来构造块映射表；在纹理合成阶段利用块映射表选择对应的纹理块拷贝至目标纹理中，无需搜索匹配块及边界的晟优分割处理，可以快速地合成纹理。
(3).提出了一种基于块跳转表纹理合成方法。本方法将纹理块分为重叠区域(边界)和非重叠区域(内部区域)，在分析阶段，利用块匹配策略与图切分技术生成块跳转表；在纹理合成阶段，根据块跳转表，直接拷贝重叠区域与非重叠区域块到目标纹理中，与基于像素的跳转表(Jump Map)和ImageQuilting纹理合成方法相比，在合成质量与速度上都获得满意的效果。
(4).提出了基于经验模式分解的旋转纹理分类方法。本方法首先对纹理图像进行经验模式分解，然后对本征模式函数作傅立叶变换，最后利用圆环区域提取旋转不变的纹理特征，该特征可有效地分类旋转纹理。