为了避免网格重建过程，提高大量三维采样数据的快速重新处理速度，提出一种有效的三维纹理合成算法该算法为点模型上每一点建立邻域关系，并在点模型上建立方向场，将初始化纹理值作为基础纹理;建立模型上的点与样图的映射关系，并依次在样图中为点模型上每一点选取合适的纹理值；用点的预测方法，完成纹理合成实验结果表明，该算法能在三维模型上生成平滑连续的纹理，算法纹理合成质量更好。

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在数字图像处理和模式识别领域，LBP指局部二值模式，即Local 　　Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度，后来提升为一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性。该描述方法还用于质量检测，人脸图像分析等领域，取得了很好的效果。

matlab实现lbp纹理特征的代码

使用多核高斯过程动力学模型的动态纹理建模和合成

本人收集的天空盒集（20种），有炫的、有实用的（沙漠、海洋、冰山等） 本人收集的天空盒集（20种），有炫的、有实用的（沙漠、海洋、冰山等）

完整英文版ISO 4287：1997 Geometrical Product Specifications (GPS) — Surface texture: Profile method — Terms, definitions and surface texture parameters（产品几何规格（GPS）—表面纹理：轮廓方法—术语，定义和表面纹理参数 ）。 本标准于2015年得到最后一次审核和确认。因此，此版本目前仍在发布。

完整英文版ISO 4287:1997/AMD 1:2009 Geometrical Product Specifications (GPS) — Surface texture: Profile method — Terms, definitions and surface texture parameters — Amendment 1: Peak count number（表面纹理：剖面方法 - 术语、定义和表面纹理参数 - 修订案1：峰值计数）。

完整英文版（18页）ISO/TR 23276:2020 Geometrical product specifications (GPS) — Surface texture: Profile method — Flowchart for PSm, RSm, WSm and Pc, Rc, Wc（产品几何规格（GPS）—表面纹理：轮廓方法— PSm，RSm，WSm和Pc，Rc，Wc的流程图）。 本标准通过流程图提供了对ISO 4287中定义的参数PSm，RSm，WSm和Pc，Rc，Wc的明确计算。

演示了基于图像的三维重建的五大关键技术，每个关键技术均以图像或者ply点云进行示意；原始重建图像共8张，由于图像分辨率较大未上传，同时对重建精度也做了一定约束，以减小数据量；并提供了一个基于OSG开发的浏览器，可对数据进行显示,浏览器快捷键W，切换纹理、格网、点云显示模型。 关键步骤： 第一步图像特征点检测与匹配，提取出匹配点； 第二步相机参数解算，解算出相机的空中姿态（3个角度和空间位置XYZ）； 第三步根据前两步骤提取稠密点云； 第四步根据稠密点云构建三角形格网,并进行简化压缩； 第五步结合相机参数对格网进行纹理映射，重建出实景真三维模型； 第六步三维数据瓦片化（大场景显示需要，该数据较小未切片）。 这是本人一个简单实验结果，但是已经涵盖了基于图像的三维重建领域大部分内容，大场景（城市级别）的三维重建涉及到的技术以及需要解决的问题更 多，在摄影测量领域称也为倾斜摄影测量，本人也做了一定研究，欢迎感兴趣的朋友一起交流