《結構化矢量圖的模式樣本合成與操控》是依託湖南大學，由周世哲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：結構化矢量圖的模式樣本合成與操控
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周世哲
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本研究項目將探索矢量圖形的模式感知合成技術，以對其進行縮放和操控。許多矢量圖中常常包含按一定模式排列的離散子圖, 同時這些子圖往往由規整的外框所包圍。給定這樣一個小尺寸的模式樣本，藝術家在進行建築製圖等任務時往往會自然地將樣本中的子圖在目標尺寸上進行拼貼重排以維持這種模式。該過程耗時且容易出錯。所以，我們將結合模式感知形變方法和基於樣本的合成技術來解決矢量圖的合成問題。現有模式感知形變法單獨處理每個模式子圖並忽略了封閉子圖帶有的區域信息，這導致已知方法無法輸出帶有正確拓撲的完整的合成結果。我們將研究如何在合成過程中保存這些區域信息，從而使得我們的方法能處理欠規則的或者帶有任意拓撲結構的輸入矢量圖。為了引導合成，我們將首先設計一套自動的矢量形狀分析流程，該流程能分析出如按曲線排布的各類模式。分析所得信息將用於引導在網狀結構上執行多方向模式合成。我們開發的系統可使得用戶輕鬆製作高質量的矢量圖。
結題摘要
本項目的科學意義和實用價值是通過研究開發了一整套針對矢量/像素圖案的模式和結構雙重感知的重縮放算法體系來解決矢量合成與編輯領域的遺留問題。這些問題包括：建築製圖，平面設計和出版物裝潢等任務中常需要對一個較小尺寸的輸入樣本進行放大；而傳統的縮放方式基於簡單的上採樣填充，必然造成圖像本身的模糊和細節的大量丟失；特別當樣本中存在規則模式時，設計者往往希望能在目標尺寸上對這些模式進行連續的有規律的重排列來維持輸入樣本的細節量和藝術外觀；使用傳統的製圖軟體步驟繁瑣且出錯率較高。由於這些問題的存在,本項目的科學意義和實用價值定位為設計一整套全自動的智慧型的模式感知的矢量合成與重縮放算法體系來幫助藝術家輕鬆的實現重縮放意圖，自動地合成出滿意的結果，並提供適時修改和局部編輯功能的工具。本項目執行中目擊了很多套用場景，比如設計人員能實時修改和局部調整基礎版本的設計意圖，輕鬆的完成對類似水立方或者長沙梅溪湖國際文化中心主體建築物複雜多孔外牆結構草圖的設計與出模。 本項目啟動時，計算機圖形學屆對於矢量紋理的研究還有很多空白。因此本項目主要研究內容是曲面矢量模式合成及其前導技術領域的若干核心問題，包括：矢量模式合成所需輸入的樣本的獲取問題，樣本的分析，樣本的拓撲自動合成與基於用戶互動的內容創建等問題。我們提出了拓撲描述子(Topology-descriptor)對帶有多孔洞的矢量模板進行托表達, 發現了拓撲屬性對於合成質量的關鍵作用，開發了對於矢量模板的基於ReebGraph的拓撲屬性分析與提取方法。實現了基於高維動態規劃矢量模式的拓撲受限的快速合成系統，該系統支持沒有藝術創作經驗的用戶隨時隨地根據樣本創建矢量紋理，並支持合成到任意尺寸任意位置，同時還支持合成到常用格線曲面上。 我們前期的研究成果已在雜誌ACM Transaction on Graphics(計算機圖形學領域唯一的一區SCI期刊)或者Computer Graphics Forum on Eurograhics Proceedings上發表. 我們開發出的系統軟體和部分代碼已經在網上公開資源。本系統的設計目標是能處理輸入的任意的矢量圖形樣本，因此我們相信該系統本身對建築設計人員和矢量設計人員能提供實際的幫助。在矢量紋理合成領域我們項目的研究成果較為前沿。
