Publication details

Fast Synthesis of Dynamic Colour Textures

Conference Paper (international conference)

Filip Jiří, Haindl Michal, Chetverikov D.


serial: Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition, p. 25-28 , Eds: Tang Y.Y., Wang S.P., Yeung D.S., Yan H., Lorette G.

action: ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition, (Hong Kong, CN, 20.08.2006-24.08.2006)

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 507752, , 1M0572, GA MŠk, IAA2075302, GA AV ČR, 1ET400750407, GA AV ČR

keywords: dynamic texture, MRF, analysis, synthesis

preview: Download

abstract (eng):

Textural appearance of many real word materials is not static but shows progress in time. If such a progress is spatially and temporally homogeneous these materials can be represented by means of /emph{dynamic texture} (DT). DT modelling is a challenging problem which can add new quality into computer graphics applications. We propose a novel hybrid method for colour DTs modelling. The method is based on eigen-analysis of DT images and subsequent preprocessing and modelling of temporal interpolation eigen-coefficients using a causal auto-regressive model. The proposed method shows good performance for most of the tested DTs, which depends mainly on the properties of the original sequence. Moreover, this method compresses significantly the original data and enables extremely fast synthesis of artificial sequence, which can be easily performed by means of contemporary graphics hardware.

abstract (cze):

Vzhled mnoha reálných materiálů není pouze statický, ale vykazuje změnu v čase. Jestliže je tato změna časově a prostorově homogenní, mohou být tyto materiály reprezentovány prostřednictvím dynamických textur (DT). Modelování DT je zajímavý problém, který umožní zlepšit reálnost virtuálních simulací. V tomto článku představujeme novou hybridní metodu pro modelováni DT. Metoda je založena na eigen-analýze jedtlivých snímků DT a následném zpracování a modelování časově závislých eigen-koeficientů prostřednictvím kauzálního auto-regressního modelu. Navržená metoda dává kvalitní výsledky pro většinu testovaných DT a závisí především na vlastnostech původní sekvence. Navíc umožňuje významnou kompresi původní DT a její rychlou syntézu, která může být efektivně implementována na současném grafickém hardware.

Cosati: 09K

RIV: BD