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结构化矢量图的模式样本合成与操控
结题报告
批准号:
61303147
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
28.0 万元
负责人:
周世哲
依托单位:
学科分类:
F0209.计算机图形学与虚拟现实
结题年份:
2016
批准年份:
2013
项目状态:
已结题
项目参与者:
刘郑、王瑞旻、刘源、江长云、蒋琦琦、常聿博
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中文摘要
本研究项目将探索矢量图形的模式感知合成技术,以对其进行缩放和操控。许多矢量图中常常包含按一定模式排列的离散子图, 同时这些子图往往由规整的外框所包围。给定这样一个小尺寸的模式样本,艺术家在进行建筑制图等任务时往往会自然地将样本中的子图在目标尺寸上进行拼贴重排以维持这种模式。该过程耗时且容易出错。所以,我们将结合模式感知形变方法和基于样本的合成技术来解决矢量图的合成问题。现有模式感知形变法单独处理每个模式子图并忽略了封闭子图带有的区域信息,这导致已知方法无法输出带有正确拓扑的完整的合成结果。我们将研究如何在合成过程中保存这些区域信息,从而使得我们的方法能处理欠规则的或者带有任意拓扑结构的输入矢量图。为了引导合成,我们将首先设计一套自动的矢量形状分析流程,该流程能分析出如按曲线排布的各类模式。分析所得信息将用于引导在网状结构上执行多方向模式合成。我们开发的系统可使得用户轻松制作高质量的矢量图。
英文摘要
This research project will explore a novel pattern-aware synthesis technique for resizing and direct manipulation of vector graphics. Many vector graphics contain regualar patterns consisting of multiple small elements bounded by structural frame shapes.Given such an exemplar,aritists often naturally try to manually preserve these patterns during content creation such as architectual ploting and planar design, which can be labor intensive, error-prone and requires artistic skills.We will explore the possiblities of applying the combination of pattern-aware deformation technique and by-example texture synthesis method for synthesizing such vectorial patterns automatically.Since existing pattern-aware deformation method treats shape elements separately and discard region information of closed elements,their outputs often lack compact representations and correct topologies. We plan to explore solutions to handle region information correctly and merge sliced elements in a global optimal order,which enable us to robustly handle vector graphics of which elements has various shape propoerties and aribitrary topologies.Before synthesis, we will develop an automatic computational framework that analyze pattern shapes including irregular distribution and rotational symmetry arrangement from the examplar. With prescribed structure and distribution relationship in hand, we can continue to explore multidirection pattern-aware synthesis methods with loopy belief propagation or reinforcement learning which allow us to retarget vector patterns onto complex graph structures. A system will be developed to support user easily generate vector graphics with high quality and geometric details from the exemplar.
本项目的科学意义和实用价值是通过研究开发了一整套针对矢量/像素图案的模式和结构双重感知的重缩放算法体系来解决矢量合成与编辑领域的遗留问题。这些问题包括:建筑制图,平面设计和出版物装潢等任务中常需要对一个较小尺寸的输入样本进行放大;而传统的缩放方式基于简单的上采样填充,必然造成图像本身的模糊和细节的大量丢失;特别当样本中存在规则模式时,设计者往往希望能在目标尺寸上对这些模式进行连续的有规律的重排列来维持输入样本的细节量和艺术外观;使用传统的制图软件步骤繁琐且出错率较高。由于这些问题的存在,本项目的科学意义和实用价值定位为设计一整套全自动的智能的模式感知的矢量合成与重缩放算法体系来帮助艺术家轻松的实现重缩放意图,自动地合成出满意的结果,并提供适时修改和局部编辑功能的工具。本项目执行中目击了很多应用场景,比如设计人员能实时修改和局部调整基础版本的设计意图,轻松的完成对类似水立方或者长沙梅溪湖国际文化中心主体建筑物复杂多孔外墙结构草图的设计与出模。. 本项目启动时,计算机图形学届对于矢量纹理的研究还有很多空白。因此本项目主要研究内容是曲面矢量模式合成及其前导技术领域的若干核心问题,包括:矢量模式合成所需输入的样本的获取问题,样本的分析,样本的拓扑自动合成与基于用户交互的内容创建等问题。我们提出了拓扑描述子(Topology-descriptor)对带有多孔洞的矢量模板进行托表达, 发现了拓扑属性对于合成质量的关键作用,开发了对于矢量模板的基于ReebGraph的拓扑属性分析与提取方法。实现了基于高维动态规划矢量模式的拓扑受限的快速合成系统,该系统支持没有艺术创作经验的用户随时随地根据样本创建矢量纹理,并支持合成到任意尺寸任意位置,同时还支持合成到常用网格曲面上。. 我们前期的研究成果已在杂志ACM Transaction on Graphics(计算机图形学领域唯一的一区SCI期刊)或者Computer Graphics Forum on Eurograhics Proceedings上发表. 我们开发出的系统软件和部分代码已经在网上公开资源。本系统的设计目标是能处理输入的任意的矢量图形样本,因此我们相信该系统本身对建筑设计人员和矢量设计人员能提供实际的帮助。在矢量纹理合成领域我们项目的研究成果较为前沿。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1111/cgf.12055
发表时间:2013-05
期刊:Computer Graphics Forum
影响因子:2.5
作者:Shizhe Zhou;A. Lasram;S. Lefebvre
通讯作者:Shizhe Zhou;A. Lasram;S. Lefebvre
Topology-constrained synthesis of vector patterns
矢量模式的拓扑约束合成
DOI:10.1145/2661229.2661238
发表时间:2014-11
期刊:ACM Transactions on Graphics
影响因子:6.2
作者:周世哲;Changyun Jiang;Sylvain Lefebvre
通讯作者:Sylvain Lefebvre
DOI:--
发表时间:--
期刊:计算机辅助设计与图形学学报
影响因子:--
作者:李建方;周世哲;李岩;刘利刚
通讯作者:刘利刚
基于多阶网络的ToF 无接触高效人体数据测量
  • 批准号:
    2022JJ30173
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    周世哲
  • 依托单位:
基于神经网络的RGB-D图像物理量非接触式精确测量
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    周世哲
  • 依托单位:
多层级拓扑可控的矢量模版图案合成与样本创建
  • 批准号:
    2018JJ3064
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    周世哲
  • 依托单位:
国内基金
海外基金