摘要: 随着科技的进步，人们可以通过手机，数码相机，互联网等多种方式获取图片资源，并在此基础上进行一些编辑，从而满足各种不同的需求。在这样海量的数据以及多种编辑要求的情况下，用户对于图像编辑的方法有了更高层次的要求，希望有简单的人机交互，... 展开 随着科技的进步，人们可以通过手机，数码相机，互联网等多种方式获取图片资源，并在此基础上进行一些编辑，从而满足各种不同的需求。在这样海量的数据以及多种编辑要求的情况下，用户对于图像编辑的方法有了更高层次的要求，希望有简单的人机交互，真实的体现用户意图以及良好的编辑 效果。因此基于内容的图像编辑方式逐渐成为图形学的研究热点。 本文提出了一种新的基于内容的图像编辑方式，通过对图像内容的详细分析，挖掘其中的内部信息。针对带重复性纹理的图像，使用基于内容的聚类方式，将其中存在的不同纹理进行分类提取，并在此基础上实现了基于内容的图像修复以及纹理替换等图像编辑效果。 首先，本文研究并讨论了基于内容的聚类算法，并分析了它的算法特性。与传统的聚类方式相比，这种基于内容的聚类算法，同时考虑了特征空间中点的距离性质以及点的邻域信息性质，可以更好的模拟数据点交叉混合的情况，从而有更广泛的使用范围。在此基础上，我们提出基于聚类的图像编辑方法。针对有含有多种纹理的图像，我们通过SIFT方法提取特征点，并在特征点及其特征空间上的聚类得到不同的纹理分类，从而实现图像的修复和纹理替换。 本文中提出的图像编辑方式有以下几点优势。首先，与传统的图像修复方法相比，本文的方法更好的利用了图像中的纹理信息，不是简单的利用局部配对，寻找最匹配的点进行修复，所得到的结果更符合图像内容上的相互逻辑关系。其次，本文提出的纹理替换的图像编辑方式与传统的编辑替换相比，充分的利用了图像所包含的重复信息，从整体上提取出图像中所蕴含的不同的纹理，更加简单易用，避免了用户逐个的进行局部替换的复杂操作。 本文所提出的编辑方法使得编辑效果更符合图像的内部纹理的关系，并且简化了用户的操作，更好的实现了图像修复以及纹理替换的编辑效果。 收起