针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。

基于卷积神经网络(CNN)的VGG-19(Visual Geometry Group)模型,研究了卷积神经网络对输入纹理进行卷积时,输入纹理特征图的边缘信息对生成自然纹理效果的影响。在使用卷积神经网络的VGG对输入图像进行卷积时,为了防止过拟合现象,采用平均池化的方式对特征图进行处理,在一定程度上保护了特征图的边缘信息,相对采用最大池化处理特征图取得了更好的生成效果。同时,提取各层特征图的边缘信息并将其叠加到特征图中,能很好地保留纹理图像的边缘结构信息。实验结果表明,改进后的方法能取得较为理想的纹理生成效果。

EL99，texture synthesis by non-parametric sampling,为记事本文件，但是思想都有，稍加修改即可。。

采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向 量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进 行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度 和精度。

AndroidOpenGL纹理绘图，添加了非常详细的注释

matlab图片灰色化代码纹理合成器 这是Efros-Leung算法的Matlab实现，用于通过非参数采样进行纹理合成。 有关该算法的详细信息，请参见。 用法 以下是如何使用synthesize_texture函数的示例（来自synthesize_texture_test.m ）： input_image = im2double(imread( ' 161.png ' )); output_image = synthesize_texture(input_image, 256 , 256 , 9 ); imwrite(output_image, ' result.png ' ); synthesize_texture的参数如下： function output_image = synthesize_texture ( input_image , output_rows , output_cols , window_size ) 输入项 input_image ：包含要合成的纹理样本的图像 output_rows ：合成图像中所需的行数 output_cols ：合成图像中所需的列数 w

一个FBX格式的拖拉机3维模型，包括一些简单的组件和纹理材质。可以供一些游戏仿真使用，详细的螺栓等部件则不包括，驾驶室只有简单的方向盘和座椅

用vc++和openGL做的动态云彩程序，采用纹理贴图，云彩可以快速移动

夜间图像光照不均匀, 存在色偏, 去雾难度较大。目前图像去雾算法主要针对白天场景, 有关夜间图像去雾算法的研究较少。基于结构-纹理分层模型提出新的夜间图像去雾算法, 将夜间有雾图像分解为结构层和纹理层。在结构层采用中值滤波器估计环境光, 利用加权范数L1正则化模型对其进行优化, 并进行去雾和颜色校正处理；在纹理层利用离散余弦变换系数估计透射率。最终融合纹理层与去雾后的结构层得到去雾图像。实验结果表明, 采用该算法对夜间图像去雾后图像细节清晰, 颜色自然, 去雾效果显著。

用opengl实现的简单几何建筑物模型，有纹理映射，场景变换（ws键），还有程序文档，附带纹理文件，供学图形学和opengl的朋友参考