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纹理合成是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。纹理合成大体上可以分为纹理映射（Texture Mapping）、过程纹理合成（Procedural Texture Synthesis）和基于采样的纹理合成（Texture Synthesis from Samples）三类。纹理映射存在表面纹理接缝走样等问题。过程纹理合成在每合成一种新的纹理时，都要调整参数反复实验，非常不方便。而基于采样的纹理合成技术对给定的小区域纹理样本，根据其自相似性，即一小块纹理就能反映整体纹理特点来生成大面积的纹理，可以避免过程纹理合成的缺点，从而日渐成为计算机视觉和图像处理领域研究的热点。Simoncelli&Portilla利用统计的方法，通过可控金字塔进行纹理合成，对多种纹理都取得了很好的效果。Heeger&Bergen利用拉普拉斯和可控金字塔进行纹理合成，使合成纹理的质量得到了提高。De Bonet利用多分辨率金字塔进行纹理合成，采用两个拉普拉斯金字塔及滤波器处理纹理，在查找匹配的时候，考虑已合成的父层的点，从符合条件的待选点中随机的选一个点来填充。Efros&Leung提出了一种更直接方法，在输出的纹理中设置一些种子，通过给定的邻域在输入样本纹理中选择匹配点，然后选择一点随机填充，效果也很好。Wei&Levoy提出了一种类似的算法，并采用多分辨率模型进行匹配，利用矢量量化方法对算法进行了加速。以后又有很多文章提出了各自的纹理合成算法，其中包括Ashikhmin提出的一种对Wei&Levoy算法改进的算法，可应用到自然纹理中。Battiato用Antipole聚类改进了Wei&Levoy算法，使合成速度和质量都有了很大的提高。在以往的纹理合成算法中，一般都是采用穷尽法在输入样本纹理中进行搜索寻找匹配点，在符合条件的点中随机选取进行填充，逐点填充很浪费时间，计算一个很小块的纹理都需要耗费数小时。以Wei&Levoy的算法为代表的一类算法对合成速度有了很大的提高，而Xu等提出的随机块拼接的快速合成方法则使得纹理合成的合成速度与合成质量都得到了很大的提高。如Efros在2001年的SIGGRAPH会议上提出一个简单便捷的基于块缝合的纹理合成算法，通过查找误差最小路径实现各块的拼接，对各种类型的纹理合成的效果都很好。微软亚洲研究院的基于块采样的实时纹理合成算法与其类似，他们在块拼接处使用羽化的方法产生很好的效果，并对算法进行了加速。本文提出一种应用粒子群优化（PSO）的快速纹理合成算法，它也是基于块的一种纹理合成算法，与基于块的缝合纹理算法和基于块采样的实时纹理合成算<WP=51>法比较，对于无约束的纹理合成，这三个算法的采样是类似的。但是我们的算法在搜索匹配时进行了改进，应用粒子群优化(PSO)算法进行搜索，改变了传统算法的全遍历搜索，使得对于合成同样大小纹理图像时，在合成速度上有了很大的提高，而且合成的质量很高。虽然基于块采样的实时纹理合成算法也进行了加速，但要通过实现三个加速算法才能达到，大大增加了算法的复杂度。PSO算法最初由J.Kennedy和R.C.Eberhart提出。算法是通过模拟简单社会模型发现的。算法的基础思想如下：当一个群体努力寻找最优位置时，群中的每个个体都能记住自己经历的最优位置同时也能清楚其他个体所经历的最优位置。每个个体能够根据其他个体及整体所经历的最优位置来调整自身的运动方向及速率。目前，由基础算法演化出了许多的变体并已应用于众多领域当中。应用PSO的快速纹理合成算法的主要思想是把输入样本纹理定义为用来搜索的群体，把在输入样本中寻找匹配的纹理块看作群中个体，在输入的样本纹理中任取一个纹理块A1复制到输出纹理中，接着应用粒子群优化算法（PSO）在群体中搜索匹配的纹理块，改变基于块的缝合算法中的按扫描线顺序的穷尽搜索，并且降低了基于块采样的实时纹理合成算法的复杂度，然后把搜索到的匹配的纹理块A2复制到输出纹理中，A1,A2之间有一定的重叠，用来计算PSO算法中粒子在群体中寻找匹配的纹理块时的适应度值。在重叠区域应用羽化的方法，进行融合。重复上面的过程，直至纹理合成完毕。为了简单起见，设匹配块的大小为WB*WB。在一台配置中等的PC机上，该算法对于按序和随机的各种应用都能在几秒内合成高质量的纹理。本文对应用PSO的快速纹理合成算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析。并与比较有代表性的基于块的缝合算法和基于块采样的实时纹理合成算法就合成效果和合成速度进行了详细的比较。本文给出了几种纹理合成的应用：纹理传输，我们改变原有的基于点的纹理传输算法，应用基于PSO的纹理合成算法，在不影响传输效果的前提下提高了传输速度，有很好的实用性；图像类比，在实现图像类比的过程中，我们采用基于块的方法进行纹理合成，这样就可以加速合成的速度。一般的图像类比方法为了获得新的合成图，需要一个输入样本图和样本图的“滤波”图，本文中的方法则只需要一个输入样本图即可；约束纹理合成，在实际应用中，对纹理在合成图中的位置进行控制有十分广泛的应用前景，如基于图像的效果图设计，照片的修补，编辑，填充等。进行纹理生长控制的方法很多，最简单的莫过于利用现有的照片或简?