Institute of Information Theory and Automation

You are here

Publication details

Texture Editing Using Frequency Swap Strategy

Conference Paper (international conference)

Haindl Michal, Havlíček Vojtěch


serial: Computer Analysis of Images and Patterns, p. 1146-1153 , Eds: X. Jiang, N.Petkov 

action: 13th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, (Muenster, DE, 02.09.2009-04.09.2009)

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 1M0572, GA MŠk, GA102/08/0593, GA ČR, 2C06019, GA MŠk

keywords: texture editing, Markov random fields

preview: Download

abstract (eng):

A fully automatic colour texture editing method is proposed, which allows to synthesise and enlarge an artificial texture sharing anticipated properties from its parent textures. The edited colour texture maintains its original colour spectrum while its frequency is modified according to one or more target template textures. Edited texture is synthesised using a fast recursive model-based algorithm. The algorithm starts with edited and target colour texture samples decomposed into a multi-resolution grid using the Gaussian-Laplacian pyramid. Each band pass colour factors are independently modelled by their dedicated 3D causal autoregressive random field models (CAR). We estimate an optimal contextual neighbourhood and parameters for each of the CAR submodel. The synthesised multi-resolution Laplacian pyramid of the edited colour texture is replaced by the synthesised template texture Laplacian pyramid.

abstract (cze):

Článek představuje novou metodu automatické editace barevných textur, která dovoluje syntézu a zvětšení umělé textury, která obsahuje předpokládané vlastnosti od svých rodičovských textur. Editovaná textura si zachovává původní spektrální informaci ale modifikuje frekvenční obsah podle jedné nebo více rodičovských textur. Editovaná textura se syntetizuje rychlým rekurzivním algoritmem založeným na matematickém modelu. Algoritmus nejprve rozloží vstupní i vzorovou texturu do víceměřítkové reprezentace pomocí gaussovsko-laplaceovské pyramidy. Každé barevné spektrální pásmo je nezávisle modelované svým 3D kauzálním autoregresním modelem náhodného pole (CAR). Odhadujeme optimální kontextové okolí a parametry každého dílčího CAR modelu. Syntetická víceúrovňová laplaceovská pyramida je nahrazena syntetickou vzorovou laplaceovskou pyramidou. Nakonec je výsledná texturní pyramida inverzně transformována do výsledné editované textury.

RIV: BD

2012-12-21 16:10