CN103455974A - 一种图像素描风格化的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种图像素描风格化的处理方法,步骤如下:1)接收待处理的图像,定义为第一图片;2)对步骤1)的图像经最大值滤波算法,得到第二图片;3)将第一图片转换为灰度图,得到第三图片;4)将第二图片转换为灰度图,得到第四图片;5)对第三图片与第四图片叠加后进行轮廓提取成为轮廓图,得到第五图片;6)利用透明度将第三图片与第五图片进行混合处理,得到素描图像。与已有技术相比,本发明所述的技术方案生成过程简单易行,生成效果具有较好的逼真性,且不需要人工的交互操作,还能够完美地保留图片的细节信息即已有发明描述的阴影。步骤上最加简化,算法复杂度降低,处理效率高,实时性更强。

Description

一种图像素描风格化的处理方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法,更具体地说,涉及一种图像素描风格化的处理方法。
背景技术
近年来,利用计算机对数码照片进行处理,将图像的纹理进行简化以突出想要表达的某些特征,生成各种风格的素描画这一数字媒体技术已经得到广泛的应用。素描是图像风格化的一种,现实生活中的素描主要是以铅笔为工具,用线条来表现人物或风景的艺术形式。
目前在图片处理软件中,有素描生成的功能,如Photoshop的素描滤镜,但是数码照片通过Photoshop自带的素描滤镜组里的滤镜生成的素描效果都不如人意,而且还需要人工交互操作,才能调整好一个比较适合的素描风格化效果,步骤麻烦而且效果不好。
中国发明专利申请200910023002.1公开了一种基于真实图像素描风格化的方法,素描风格化的步骤如下:
1)首先对图像做双边滤波处理;
2)然后计算双边滤波预处理后图像的颜色差异值;
3)由颜色差异图得到素描的轮廓图;
4)计算图像的重要性图,并结合颜色差异图得到素描的阴影图;
5)最后将轮廓图与阴影图叠加得到素描风格化后的图像。
上述发明专利在算法复杂度方面,该发明定义的双边滤波的计算公式如下:
f filied ( x ^ , σ d , σ r ) = ∫ e - 1 2 ( | | x ^ - x | | σ d ) 2 · e - 1 2 ( | | f src ( x ^ ) - f src ( x ) | | σ r ) 2 · f src ( x ) dx ∫ e - 1 2 ( | | x ^ - x | | σ d ) 2 · e - 1 2 ( | | f src ( x ^ ) - f src ( x ) | | σ r ) 2 dx
明显可以看出上述公式需要大量的乘除计算,需要大量的时间来处理。即使是运用计算机程序进行处理,在程序实现上也很难做到无卡顿现象,如果运用在移动设备,如手机或相机等硬件相对低端的设备,很大程度上影响用户感受。
在步骤方面,需要先计算轮廓图,再通过图像的重要性来得到阴影图。实现方法上还存在改进的地方,以使效率提高。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种生成过程简单实时,生成效果逼真度高,且不需要人工的交互操作的自动处理的图像素描风格化的处理方法。
本发明的技术方案如下:
一种图像素描风格化的处理方法,步骤如下:
1)接收待处理的图像,定义为第一图片;
2)对步骤1)的图像经最大值滤波算法,得到第二图片;
3)将第一图片转换为灰度图,得到第三图片;
4)将第二图片转换为灰度图,得到第四图片;
5)对第三图片与第四图片叠加后进行轮廓提取成为轮廓图,得到第五图片;
6)利用透明度将第三图片与第五图片进行混合处理,得到素描图像。
作为优选,步骤2)所述的最大值滤波算法具体为:开一个包含当前像素点的N*N窗口,取N*N窗口中所有像素点的红、绿、蓝通道的颜色值的最大值,并将红、绿、蓝通道的颜色值的最大值作为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值,其中N≥1。
作为优选,步骤2)所述的最大值滤波算法公式为:
M=max(M,P)
其中P为N*N窗口的像素点的红、绿、蓝通道的颜色值;M初始为0,依次与P进行比较,取最大值。
作为优选,步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
作为优选,步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
作为优选,步骤5)中进行轮廓提取的公式为:
CONTOUR=GRAY3*255/GRAY4
其中,CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;GRAY4为第四图片的当前像素点的灰度值。
作为优选,步骤6)中,透明度的计算公式为:
ALPHA=max(m,GRAY3>THRESHOLD?1.0:(GRAY3/THRESHOLD))
其中,ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度,计算结果的范围为m到1.0之间,其中m的范围在0.0到1.0之间;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;THRESHOLD为第三图片的灰度值的平均值。
作为优选,步骤6)中,第三图片与第五图片混合处理的公式为:
RESULT=CONTOUR*ALPHA+(1.0-ALPHA)*GRAY3
其中,RESULT为素描图的当前像素点的灰度值;CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度值。
作为优选,第三图片的灰度值的平均值的获取具体为:将第三图片的所有像素点的灰度值累加,再将累加的结果值除以像素点的总数得到平均值。
作为优选,混合透明度计算结果的范围为0.5到1.0之间。
本发明的有益效果如下:
与已有技术相比,本发明所述的技术方案生成过程简单易行,生成效果具有较好的逼真性,且不需要人工的交互操作;并且针对已有发明的不足提出了一种新的计算轮廓的方法,计算后的轮廓不仅可以有效地提取轮廓,并且还能够完美地保留图片的细节信息即已有发明描述的阴影。在步骤上比现有技术公开的技术方案最加简化,在算法复杂度方面,提出最大值滤波算法来代替双边滤波,来提高处理的速度,相应在整体处理时间上得到提高,处理效率高,实时性更强。
附图说明
图1是本发明的流程示意图;
图2是第一图片的效果图;
图3是第二图片的效果图;
图4是第三图片的效果图;
图5是第四图片的效果图;
图6是第五图片的效果图;
图7是第六图片的效果图;
图8是具体实施时的原始图;
图9是背景技术提供的处理方法的效果图;
图10是本发明所述的处理方法的效果图;
其中:实现实施中,图2、图3、图8为彩色图片。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。
实施例1
如图1所示的一种图像素描风格化的处理方法,步骤如下:
1)接收待处理的图像,定义为第一图片,如图2所示;
2)对步骤1)的图像经最大值滤波算法,得到第二图片,如图3所示;
3)将第一图片转换为灰度图,得到第三图片,如图4所示;
4)将第二图片转换为灰度图,得到第四图片,如图5所示;
5)对第三图片与第四图片叠加后进行轮廓提取成为轮廓图,得到第五图片,如图6所示;
6)利用透明度将第三图片与第五图片进行混合处理,得到素描图像,即结果图,如图7所示。
步骤2)所述的最大值滤波算法具体为:开一个包含当前像素点的N*N窗口,取N*N窗口中所有像素点的红、绿、蓝通道的颜色值的最大值,并将红、绿、蓝通道的颜色值的最大值作为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值,其中N≥1。
步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
步骤5)中进行轮廓提取的公式为:
CONTOUR=GRAY3*255/GRAY4
其中,CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;GRAY4为第四图片的当前像素点的灰度值。
步骤6)中,透明度的计算公式为:
ALPHA=max(m,GRAY3>THRESHOLD?1.0:(GRAY3/THRESHOLD))
其中,ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度,计算结果的范围为m到1.0之间(本实施例中,混合透明度计算结果的范围为0.5到1.0之间);GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;THRESHOLD为第三图片的灰度值的平均值。
步骤6)中,第三图片与第五图片混合处理的公式为:
RESULT=CONTOUR*ALPHA+(1.0-ALPHA)*GRAY3
其中,RESULT为素描图的当前像素点的灰度值;CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度值。
步骤6)中涉及到的第三图片的灰度值的平均值的获取具体为:将第三图片的所有像素点的灰度值累加,再将累加的结果值除以像素点的总数得到平均值。
以图8为原图进行效果的对比,图9为背景技术提供的处理方法的效果图,图10为本发明所述的处理方法的效果图,可以明显地分辨出,采用本发明所述的方法,能够更清晰更逼真地把图像处理成为素描图。
实施例2
本实施例中,步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
其余部分与实施例1相同。
实施例3
本实施例中,步骤2)所述的最大值滤波算法公式为:
M=max(M,P)
其中P为N*N窗口的像素点的红、绿、蓝通道的颜色值;M初始为0,依次与P进行比较,取最大值。
其他部分与实施例1相同。
与已有发明的双边滤波公式对比,可以明显看出本实施例的计算复杂度大大降低,在程序实现上能够做到无卡顿现象,如果运用在移动设备,如手机或相机等硬件相对低端的设备,也能满足用户越来越高的感受要求。
实施例4
本实施例中,步骤2)所述的最大值滤波算法公式为:
M=max(M,P)
其中P为N*N窗口的像素点的红、绿、蓝通道的颜色值;M初始为0,依次与P进行比较,取最大值。
步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
其余部分与实施例1相同。
上述实施例仅是用来说明本发明,而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质,对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤如下:
1)接收待处理的图像,定义为第一图片;
2)对步骤1)的图像经最大值滤波算法,得到第二图片;
3)将第一图片转换为灰度图,得到第三图片;
4)将第二图片转换为灰度图,得到第四图片;
5)对第三图片与第四图片叠加后进行轮廓提取成为轮廓图,得到第五图片;
6)利用透明度将第三图片与第五图片进行混合处理,得到素描图像。
2.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤2)所述的最大值滤波算法具体为:开一个包含当前像素点的N*N窗口,取N*N窗口中所有像素点的红、绿、蓝通道的颜色值的最大值,并将红、绿、蓝通道的颜色值的最大值作为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值,其中N≥1。
3.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤2)所述的最大值滤波算法公式为:
M=max(M,P)
其中P为N*N窗口的像素点的红、绿、蓝通道的颜色值;M初始为0,依次与P进行比较,取最大值。
4.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
5.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤3)、步骤4)中,根据下面的公式将图像转换为灰度图:
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024
其中,GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值;RED、GREEN、BLUE分别为图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
6.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤5)中进行轮廓提取的公式为:
CONTOUR=GRAY3*255/GRAY4
其中,CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;GRAY4为第四图片的当前像素点的灰度值。
7.根据权利要求1所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤6)中,透明度的计算公式为:
ALPHA=max(m,GRAY3>THRESHOLD?1.0:(GRAY3/THRESHOLD))
其中,ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度,计算结果的范围为m到1.0之间,其中m的范围在0.0到1.0之间;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;THRESHOLD为第三图片的灰度值的平均值。
8.根据权利要求7所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,步骤6)中,第三图片与第五图片混合处理的公式为:
RESULT=CONTOUR*ALPHA+(1.0-ALPHA)*GRAY3
其中,RESULT为素描图的当前像素点的灰度值;CONTOUR为第五图片的当前像素点的灰度值;GRAY3为第三图片的当前像素点的灰度值;ALPHA为计算所得到的当前像素点的混合透明度值。
9.根据权利要求7所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,第三图片的灰度值的平均值的获取具体为:将第三图片的所有像素点的灰度值累加,再将累加的结果值除以像素点的总数得到平均值。
10.根据权利要求7所述的图像素描风格化的处理方法,其特征在于,混合透明度计算结果的范围为0.5到1.0之间。
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