CN103116898A - 生成水墨画风格图像的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种生成水墨画风格图像的方法，包括：获取原始图像；对所述原始图像进行模糊处理，生成模糊图像；对所述模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像；对所述边缘图像进行反色处理，生成反色图像；根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合，生成混合图像；降低所述混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对所述墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像；根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合，得到水墨画风格图像。此外，还包括一种生成水墨画风格图像的装置。上述生成水墨画风格图像的方法及装置可以提高处理速度，且生成的水墨画风格图像具有扩散感和留空特性，充满清雅柔丽的水墨韵味。

Description

生成水墨画风格图像的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种生成水墨画风格图像的方法及装置。

背景技术

日常生活中，人们在拍照之后为了使照片具有一定的艺术风格，通常会对照片进行后期处理，将拍摄的照片风格化，生成具有艺术效果的图片，例如生成具有水墨画风格的图片。

目前生成水墨画风格图像的方法有两种，一种是基于真实图像的图像处理渲染生成方法（IBR），另一种是基于模型的非真实感渲染生成方法（NPR）。

基于模型的非真实感渲染生成方法需要对场景建模以及与人交互才能生成，且需要具备一定的绘画技术才能创作出一幅令人满意的画，所以无法满足多样的场景和自动化处理的需求，在自动生成水墨画方面不具有普遍性。

基于真实图像的图像处理渲染生成方法符合多样的场景需求，目前一般是通过Photoshop等图像编辑软件对真实图像进行复杂的设计来生成，此方法需要在PC端才能完成，而且需要一定的计算机和美术基础，设计耗时，无法满足自动生成的需求。

发明内容

基于此，有必要提供一种能提高处理速度的生成水墨画风格图像的方法。

一种生成水墨画风格图像的方法，包括：

获取原始图像；

对所述原始图像进行模糊处理，生成模糊图像；

对所述模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像；

对所述边缘图像进行反色处理，生成反色图像；

根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合，生成混合图像；

降低所述混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对所述墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像；

根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

在其中一个实施例中，所述根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合的步骤为：

根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的混合图像，α₁为第一混合透明度，B_i，j为所述模糊图像，F_i,j所述反色图像。

在其中一个实施例中，所述生成混合图像的步骤之后还包括：

通过高斯滤波对所述混合图像进行降噪处理。

在其中一个实施例中，所述降低所述混合图像的饱和度的步骤为：

降低所述混合图像的饱和度降低60至100。

在其中一个实施例中，所述根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合的步骤为：

根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i,j+α₂×I_i,j×S_i,j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为所述墨色图像，S_i,j所述扩散图像。

此外，还有必要提供一种能提高处理速度的生成水墨画风格图像的装置。

一种生成水墨画风格图像的装置，包括：

原始图像获取模块，用于获取原始图像；

模糊图像生成模块，用于对所述原始图像进行模糊处理，生成模糊图像；

边缘图像生成模块，用于对所述模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像；

反色图像生成模块，用于对所述边缘图像进行反色处理，生成反色图像；

混合图像生成模块，用于根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合，生成混合图像；

扩散图像生成模块，用于降低所述混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对所述墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像；

水墨图像生成模块，用于根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

在其中一个实施例中，所述混合图像生成模块可用于根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的混合图像，α₁为第一混合透明度，B_i，j为所述模糊图像，F_i,j所述反色图像。

在其中一个实施例中，所述装置还包括图像降噪模块，用于通过高斯滤波对所述水墨画风格图像进行降噪处理。

在其中一个实施例中，所述扩散图像生成模块还用于降低所述混合图像的饱和度降低60至100。

在其中一个实施例中，所述水墨图像生成模块还用于根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i,j+α₂×I_i,j×S_i,j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为所述墨色图像，S_i,j所述扩散图像。

上述生成水墨画风格图像的方法及装置，仅对图像做了模糊处理、边缘检测、反色处理、高斯模糊以及图像混合等操作，上述操作均为线性计算，因此计算量较小，从而提高了处理速度。

同时，本发明能够在PC端或移动智能终端将一幅拍摄的照片快速自动地生成一幅水墨画风格图像，有效地解决了传统技术中存在的问题，而且其还能够在硬件环境相对较差的智能终端中也能够快速自动地处理。水墨画风格最终效果具有扩散感和留空特性，充满清雅柔丽的水墨韵味。

附图说明

图1为一个实施例中生成水墨画风格图像的方法的流程图；

图2为一个实施例中原始图像的效果图；

图3为一个实施例中水墨画风格图像的效果图；

图4为一个实施例中生成水墨画风格图像的装置的结构示意图；

图5为另一个实施例中生成水墨画风格图像的装置的结构示意图。

具体实施方式

在一个实施例中，如图1所示，一种生成水墨画风格图像的方法，包括：

步骤S102，获取原始图像。

原始图像即需要对其添加水墨画风格的艺术特效的图像。在一个实施例中，可监听智能终端的拍照事件，当捕获到智能终端的拍照事件时，自动获取拍照得到的照片作为原始图像。

步骤S104，对原始图像进行模糊处理，生成模糊图像。

对原始图像进行模糊处理，即通过图像模糊滤波器对原始图像进行滤波。

在一个实施例中，可对原始图像进行高斯模糊生成模糊图像。

在本实施例中，可通过使用可分离高斯滤波器对原始图像进行阈值判断并卷积后对原始图像进行滤波。

可分离高斯滤波器为：

$G\left(r\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}}{e}^{-r^2/2{\mathrm{\σ}}^2}$

其中，G(r)为滤波器模板中的加权系数值，σ为高斯分布参数。在本实施例中，σ可优选为1.00~1.67，r为高斯滤波器半径，r可优选为为3~8。

使用可分离高斯滤波器对原始图像进行阈值判断并卷积后对原始图像进行滤波的效果能够使原始图像转换成画的风格，也使得其产生类似于颜色聚类后模糊的彩色色块效果，并且由于彩色色块的模糊效果使得色彩具有水的流动的效果，而且此算法能够使得色块自动留空，形成彩色空透的感觉。

步骤S106，对模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像。

边缘检测即获取图像中亮度变化明显的像素点，根据该亮度变化明显的像素点生成边缘图像。

在一个实施例中，可根据Prewitt算子对模糊图像进行边缘检测。

Prewitt算子是一种一阶微分的边缘检测算子，其在图像空间利用方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，通常采用水平方向模板检测水平边缘以及采用垂直方向模板检测垂直边缘。为了营造图像在色块与留空之间的边线感，因此这里的Prewitt算子采用8方向模板对模糊图像进行边缘检测，其中：

0°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& -1& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 1& 1\end{array}\right];$

45°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& -1& 0\\ -1& 0& 1\\ 0& 1& 1\end{array}\right];$

90°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -1& 0& 1\\ -1& 0& 1\end{array}\right];$

135°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 1\\ -1& 0& 1\\ -1& -1& 0\end{array}\right];$

180°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -1& -1\end{array}\right];$

225°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ 1& 0& -1\\ 0& -1& -1\end{array}\right];$

270°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -1\\ 1& 0& -1\\ 1& 0& -1\end{array}\right];$

315°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}0& -1& -1\\ 1& 0& -1\\ 1& 1& 0\end{array}\right].$

步骤S108，对边缘图像进行反色处理，生成反色图像。

反色处理即将边缘图像中像素点的像素值取反，即用255减去像素点的像素值得到反色处理后的像素点的灰度值。

步骤S110，根据第一Alpha混合算子将模糊图像与反色图像混合，生成混合图像。

在一个实施例中，根据第一Alpha混合算子将模糊图像与反色图像混合的步骤可具体为根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

将模糊图像与反色图像混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的水墨画风格图像，α₁为预设的第一混合透明度，B_i,j为模糊图像，F_i,j反色图像。

步骤S112，降低混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像。

在一个实施例中，降低混合图像的饱和度的步骤可具体为：降低混合图像的饱和度降低60至100。降低混合图像的饱和度可使生成的墨色图像产生水墨墨色

高斯模糊即如前所述的通过使用可分离高斯滤波器对墨色图像进行卷积，然后对墨色图像进行滤波。优选的对墨色图像进行高斯模糊所采用的滤波器半径为15至20。对墨色图像进行滤波器半径为15至20的高斯模糊，可渲染出水墨扩散的效果。

步骤S114，根据第二Alpha混合算子将墨色图像和扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

在一个实施例中，根据第二Alpha混合算子将墨色图像和扩散图像混合的步骤可具体为：

根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i，j+α₂×I_i,j×S_i，j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为墨色图像，S_i,j扩散图像。

根据第二Alpha混合算子生成的水墨画风格图像色彩更加接近水墨墨色，且表现出水墨的扩散感和留空特性，充满清雅柔丽的水墨韵味。

在一个实施例中，生成水墨画风格图像的步骤之后还可通过高斯滤波对水墨画风格图像进行降噪处理。

在本实施例中，可使用高斯模板对水墨画风格图像的Lab空间的a、b分量进行高斯滤波，滤波半径可优选为3至6。

对水墨画风格图像进行降噪处理后，可以去除彩色色块中的杂色，使得色块更加鲜艳，从而形成色彩丰富灵动、透明空灵的效果。

在一个实施例中，还可获取OpenGL、Direct3D或者OpenGL ES（一种图形处理接口）的GPU（Graphic Processing Unit，图形处理芯片）接口函数，通过接口函数执行上述步骤S104至步骤S114。

GPU即显卡的图形处理单元。由于GPU相对于CPU（Central ProcessingUnit，中央处理单元）拥有更多的计算单元，因此在并行计算上具有速度优势，从而提高了处理速度。

如图2和图3所示，图2为原始图像的效果图，图3为经过上述步骤得到的水墨画风格图像效果图。由图3可看出，生成的图像具有典型的水墨画艺术效果。

在一个实施例中，如图4所示，一种生成水墨画风格图像的装置包括：原始图像获取模块102、模糊图像生成模块104、边缘图像生成模块106、反色图像生成模块108、混合图像生成模块110、扩散图像生成模块112以及水墨图像生成模块114。其中：

原始图像获取模块102，用于获取原始图像。

原始图像即需要对其添加水墨画风格的艺术特效的图像。在一个实施例中，可监听智能终端的拍照事件，当捕获到智能终端的拍照事件时，自动获取拍照得到的照片作为原始图像。

模糊图像生成模块104，用于对原始图像进行模糊处理，生成模糊图像。

对原始图像进行模糊处理，即通过图像模糊滤波器对原始图像进行滤波。

在一个实施例中，模糊图像生成模块104可用于对原始图像进行高斯模糊生成模糊图像。

在本实施例中，模糊图像生成模块104可用于通过使用可分离高斯滤波器对原始图像进行阈值判断并卷积后对原始图像进行滤波。

可分离高斯滤波器为：

$G\left(r\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}}{e}^{-r^2/2{\mathrm{\σ}}^2}$

其中，G(r)为滤波器模板中的加权系数值，σ为高斯分布参数。在本实施例中，σ可优选为1.00~1.67，r为高斯滤波器半径，r可优选为为3~8。

使用可分离高斯滤波器对原始图像进行阈值判断并卷积后对原始图像进行滤波的效果能够使原始图像转换成画的风格，也使得其产生类似于颜色聚类后模糊的彩色色块效果，并且由于彩色色块的模糊效果使得色彩具有水的流动的效果，而且此算法能够使得色块自动留空，形成彩色空透的感觉。

边缘图像生成模块106，用于对模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像。

边缘检测即获取图像中亮度变化明显的像素点，根据该亮度变化明显的像素点生成边缘图像。

在一个实施例中，边缘图像生成模块106可用于根据Prewitt算子对模糊图像进行边缘检测。

Prewitt算子是一种一阶微分的边缘检测算子，其在图像空间利用方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，通常采用水平方向模板检测水平边缘以及采用垂直方向模板检测垂直边缘。为了营造图像在色块与留空之间的边线感，因此这里的Prewitt算子采用8方向模板对模糊图像进行边缘检测，其中：

0°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& -1& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 1& 1\end{array}\right];$

45°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& -1& 0\\ -1& 0& 1\\ 0& 1& 1\end{array}\right];$

90°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -1& 0& 1\\ -1& 0& 1\end{array}\right];$

135°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 1\\ -1& 0& 1\\ -1& -1& 0\end{array}\right];$

180°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -1& -1\end{array}\right];$

225°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ 1& 0& -1\\ 0& -1& -1\end{array}\right];$

270°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -1\\ 1& 0& -1\\ 1& 0& -1\end{array}\right];$

315°方向模板可以为：

$\left[\begin{array}{ccc}0& -1& -1\\ 1& 0& -1\\ 1& 1& 0\end{array}\right].$

反色图像生成模块108，用于对边缘图像进行反色处理，生成反色图像。

反色处理即将边缘图像中像素点的像素值取反，即用255减去像素点的像素值得到反色处理后的像素点的灰度值。

混合图像生成模块110，用于根据第一Alpha混合算子将模糊图像与反色图像混合，生成混合图像。

在一个实施例中，混合图像生成模块110可用于根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

将模糊图像与反色图像混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的水墨画风格图像，α₁为第一混合透明度，B_i,j为模糊图像，F_i,j反色图像。

扩散图像生成模块112，用于降低混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像。

在一个实施例中，扩散图像生成模块112可用于降低混合图像的饱和度降低60至100。降低混合图像的饱和度可使生成的墨色图像产生水墨墨色

高斯模糊即如前所述的通过使用可分离高斯滤波器对墨色图像进行阈值判断并卷积，然后对墨色图像进行滤波。优选的对墨色图像进行高斯模糊所采用的滤波器半径为15至20。对墨色图像进行滤波器半径为15至20的高斯模糊，可渲染出水墨扩散的效果。

水墨图像生成模块114，用于根据第二Alpha混合算子将墨色图像和扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

在一个实施例中，水墨图像生成模块114可用于根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i,j+α₂×I_i,j×S_i,j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为墨色图像，S_i,j扩散图像。

根据第二Alpha混合算子生成的水墨画风格图像色彩更加接近水墨墨色，且表现出水墨的扩散感和留空特性，充满清雅柔丽的水墨韵味。

在一个实施例中，如图5所示，生成水墨画风格图像的装置还包括图像降噪模块116，用于通过高斯滤波对水墨画风格图像进行降噪处理。

在本实施例中，图像降噪模块116可用于使用均值模板对水墨画风格图像的Lab空间的a、b分量进行高斯滤波，滤波半径可优选为3至6。

对水墨画风格图像进行降噪处理后，可以去除彩色色块中的杂色，使得色块更加鲜艳，从而形成色彩丰富灵动、透明空灵的效果。

在一个实施例中，生成水墨画风格图像的装置还可包括GPU接口函数获取模块（图中未标示），用于获取OpenGL、Direct3D或者OpenGL ES（一种图形处理接口）的GPU（Graphic Processing Unit，图形处理芯片）接口函数。上述各模块则可用于通过该接口函数执行上述的功能。

GPU即显卡的图形处理单元。由于GPU相对于CPU（Central ProcessingUnit，中央处理单元）拥有更多的计算单元，因此在并行计算上具有速度优势，从而提高了处理速度。

如图2和图3所示，图2为原始图像的效果图，图3为经过上述步骤得到的水墨画风格图像效果图。由图3可看出，生成的图像具有典型的水墨画艺术效果。

上述生成水墨画风格图像的方法及装置，仅对图像做了模糊处理、边缘检测、反色处理以及图像混合等操作，上述操作均为线性计算，因此计算量较小，从而提高了处理速度。

同时，本发明能够在PC端或移动智能终端将一幅拍摄的照片快速自动地生成一幅水墨画风格图像，有效地解决了传统技术中存在的问题，而且其还能够在硬件环境相对较差的智能终端中也能够快速自动地处理。水墨画风格最终效果具有扩散感和留空特性，充满清雅柔丽的水墨韵味。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种生成水墨画风格图像的方法，包括：

获取原始图像；

对所述原始图像进行模糊处理，生成模糊图像；

对所述模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像；

对所述边缘图像进行反色处理，生成反色图像；

根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合，生成混合图像；

降低所述混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对所述墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像；

根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

2.根据权利要求1所述的生成水墨画风格图像的方法，其特征在于，所述根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合的步骤为：

根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的混合图像，α₁为第一混合透明度，B_i,j为所述模糊图像，F_i,j所述反色图像。

3.根据权利要求1所述的生成水墨画风格图像的方法，其特征在于，所述生成混合图像的步骤之后还包括：

通过高斯滤波对所述混合图像进行降噪处理。

4.根据权利要求1所述的生成水墨画风格图像的方法，其特征在于，所述降低所述混合图像的饱和度的步骤为：

降低所述混合图像的饱和度降低60至100。

5.根据权利要求1所述的生成水墨画风格图像的方法，其特征在于，所述根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合的步骤为：

根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i，j+α₂×I_i,j×S_i,j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为所述墨色图像，S_i,j所述扩散图像。

6.一种生成水墨画风格图像的装置，其特征在于，包括：

原始图像获取模块，用于获取原始图像；

模糊图像生成模块，用于对所述原始图像进行模糊处理，生成模糊图像；

边缘图像生成模块，用于对所述模糊图像进行边缘检测，生成边缘图像；

反色图像生成模块，用于对所述边缘图像进行反色处理，生成反色图像；

混合图像生成模块，用于根据第一Alpha混合算子将所述模糊图像与所述反色图像混合，生成混合图像；

扩散图像生成模块，用于降低所述混合图像的饱和度，生成墨色图像，并对所述墨色图像进行高斯模糊，生成扩散图像；

水墨图像生成模块，用于根据第二Alpha混合算子将所述墨色图像和所述扩散图像混合，得到水墨画风格图像。

7.根据权利要求6所述的生成水墨画风格图像的装置，其特征在于，所述混合图像生成模块可用于根据第一Alpha混合算子：

$C_{i,j}=\left\{\begin{array}{c}(1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×\frac{F_{i,j}\×B_{i,j}}{128},B_{i,j}>128\\ (1-{\mathrm{\α}}_1)\×B_{i,j}+{\mathrm{\α}}_1\×(F_{i,j}+(255-F_{i,j})\×\frac{F_{i,j}-128}{128}),B_{i,j}\≤128\end{array}\right.$

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的像素坐标，C_i,j为生成的混合图像，α₁为第一混合透明度，B_i,j为所述模糊图像，F_i,j所述反色图像。

8.根据权利要求6所述的生成水墨画风格图像的装置，其特征在于，所述装置还包括图像降噪模块，用于通过高斯滤波对所述水墨画风格图像进行降噪处理。

9.根据权利要求6所述的生成水墨画风格图像的装置，其特征在于，所述扩散图像生成模块还用于降低所述混合图像的饱和度降低60至100。

10.根据权利要求6所述的生成水墨画风格图像的装置，其特征在于，所述水墨图像生成模块还用于根据第二Alpha混合算子：

W_i,j＝(1-α₂)×I_i,j+α₂×I_i,j×S_i,j

进行混合；其中，i,j为图像中像素点的，W_i,j为生成的水墨画风格图像，α₂为第二混合透明度，I_i,j为所述墨色图像，S_i,j所述扩散图像。

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