CN103886550B - 素描纹理调整方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种素描纹理调整方法。该方法通过对待调整的图片进行明暗程度调整，将调整明暗程度后的图片各像素点的灰度值映射到两个相邻的标准纹理块中以分别获取在两个相邻的标准纹理块上的灰度值，将调整明暗程度后的图片各像素点的灰度值与在映射的两个相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，再将混合运算结果作为输出结果的灰度值，有效提高了图片素描模拟的真实性和准确性。本发明还提供一种素描纹理调整系统。

Description

素描纹理调整方法及系统

技术领域

本发明涉及一种图片处理技术，特别涉及一种素描纹理调整方法及系统。

背景技术

随着电子计算技术的不断进步和图形处理能力的大幅度提高，尤其是图形处理器技术的飞速发展，图片处理技术也日新月异。如何利用电子计算技术去模拟人类的艺术作品成为一个当下的图片处理领域的热门课题。素描作为一种艺术创作的重要形式，成为电子计算技术模拟的一个重要艺术形式。

现有的素描模拟方案中，对于素描的纹理的模拟大多都是通过纹理映射的产生的，其方法是根据每个点的灰度值，查找相应纹理上的值，作为该点的显示值，用于查找的纹理类似于素描的笔画效果。

然而，现有的素描模拟方案并没有对图片的光线明暗进行调节，处理出来的素描模拟效果，对于物体的阴影和明暗交接的刻画不明显，模拟结果不真实、准确。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种素描纹理调整方法，以提高图片素描模拟的真实性和准确性。

此外，还提供一种素描纹理调整系统，以提高图片素描模拟的真实性和准确性。

一种素描纹理调整方法，该方法包括步骤：获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间；对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值；从标准纹理块中，查找出各灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块；获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值；将各灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、各灰度值在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值；将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值。

一种素描纹理调整系统，该系统包括：纹理块查找模块，用于获取标准纹理块，为各标准纹理块对应一个灰度值区间，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值，从标准纹理块中查找出各灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块；混合运算模块，用于获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值，将各灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、各灰度值在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值；及图片调整模块，用于将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值。

相较现有技术，本发明通过对待调整的图片进行明暗程度调整，将调整明暗程度后的图片各像素点的灰度值映射到两个相邻的标准纹理块中以分别获取在两个相邻的标准纹理块上的灰度值，将调整明暗程度后的图片各像素点的灰度值与在映射的两个相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，再将混合运算结果作为输出结果的灰度值，有效提高了图片素描模拟的真实性和准确性。

附图说明

图1为本发明素描纹理调整系统较佳实施例的运行架构图。

图2为图1中素描纹理调整系统的功能模块图。

图3为图1中素描纹理调整系统获取的标准纹理块的示例图。

图4为本发明素描纹理调整方法较佳实施例的具体实施流程图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，为本发明素描纹理调整系统较佳实施例的运行架构图。该素描纹理调整系统11运行于数据处理设备1中。所述数据处理设备1可以是手机、平板电脑、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）或其他任意适用的数据处理设备。所述数据处理设备1包括存储单元13及处理单元10。

该存储单元13，用于存储该素描纹理调整系统11，及该素描纹理调整系统11的运行数据。

该处理单元10，用于调用并执行该素描纹理调整系统11，以实现对图片素描纹理的调整。

如图2所示，为图1中素描纹理调整系统的功能模块图。该素描纹理调整系统11包括纹理块查找模块110，混合运算模块111及图片调整模块112。

该纹理块查找模块110，用于获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间。在本实施例中，所述标准纹理块包括六个拼接在一起的标准纹理块，该纹理块查找模块110将0-255的灰度值区间均分成六个灰度值区间，并将均分得六个灰度值区间分别对应到六个拼接在一起的标准纹理块。例如图3所示，0-255*（1/6）灰度值区间对应到最左边的标准纹理块；255*（1/6）-255*（2/6）灰度值区间对应到左起第二个标准纹理块；、、、、、、；255*（5/6）-255灰度值区间对应到最右边的标准纹理块。

该纹理块查找模块110，还用于对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值。

作为第一个实施例，该纹理块查找模块对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：对待调整的图片进行高斯模糊；为高斯模糊后的图片的每个像素点的像素值计算出一个对应因子x；利用各因子x为对应的像素点的像素值进行伽马校正以作为预处理后的图片的对应像素点的像素值；按照特定的灰度值转化公式将预处理后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

计算因子x的公式，例如为：x=w*(v*2-1)，其中：v为高斯模糊后的像素值，w是权重因子，取值范围为（0, 1）。

进行伽马校正的步骤，例如包括：当v大于0.5时，伽马校正后的像素值为p^x；当v小于0.5时，伽马校正后的像素值为1.0-(1.0-p)^x，其中，p为原待调整的图片对应的像素值。

所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

作为第二个实施例，该纹理块查找模块对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：按照特定的灰度值转化公式将待调整的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值以生成灰度图片；对转化的各个灰度值进行统计，以统计出0-255区间中各灰度值（即：灰度值“0”的个数、灰度值“1”的个数，灰度值“2”的个数，、、、、、、，灰度值“255”的个数）在灰度图片中的灰度分布；调整统计的各灰度值的分布值；根据各灰度值调整后的分布值对灰度图片进行调整（例如，将各灰度值调整后的分布值映射到灰度图片中以生成预处理后的灰度图片）。在该实施例中，该纹理块查找模块调整统计的各灰度值的分布值的步骤包括：将灰度值“0”的统计个数作为灰度值“0”调整后的分布值；从灰度值“0”开始，将后续的每一个灰度值调整后的分布值等于后续的每一个灰度值对应的统计个数加上前一个灰度值调整后的分布值（例如，灰度值“0”的统计个数a0是灰度值“0”调整后的分布值，灰度值“1”调整后的分布值是灰度值“1”的统计个数a1与灰度值“0”调整后的分布值a0的和）。所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

作为第三个实施例，该纹理块查找模块对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：调整待调整的图片的明亮度（例如，在Lab、HSV的颜色空间下调整）；按照特定的灰度值转化公式将调整明亮度后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。在该实施例中，所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

该纹理块查找模块110，还用于从对应有灰度值区间的标准纹理块中，查找出预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块。在本实施例中，该纹理块查找模块110根据各灰度值落入的灰度值区间，查找出对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块。所述相邻的标准纹理块指与对应的标准纹理块右边相邻的标准纹理块。

该混合运算模块111，用于获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。在本实施例中，该混合运算模块111获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值的步骤包括：将预处理后的图片的坐标系分别与对应的标准纹理块的坐标系及相邻的标准纹理块的坐标系进行归一化处理；找出预处理后的图片的每个像素点在对应的标准纹理块的坐标位置及相邻的标准纹理块的坐标位置；根据找出的坐标位置获取各像素点对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。

该混合运算模块111，还用于将预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值。所述混合运算的公式，例如可以为：h=a*(1-c)+b*c，h代表混合灰度值，a代表在对应的标准纹理块上的灰度值，b代表在相邻的标准纹理块上的灰度值，c代表对应的灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值（例如，灰度值“50”对应的标准纹理块的灰度值区间是“255*（1/6）-255*（2/6）”，则灰度值“50”对应的c的值为“50—255*（1/6）”）。

该图片调整模块112，用于将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值。

如图4所示，为本发明素描纹理调整方法较佳实施例的具体实施流程图。

需要强调的是：图4所示流程图仅为一个较佳实施例，本领域的技术人员当知，任何围绕本发明思想构建的实施例都不应脱离于如下技术方案涵盖的范围：

获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间；对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值；从标准纹理块中，查找出各灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块；获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值；将各灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、各灰度值在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值；将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值。

进一步地，获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间的步骤，与对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤的执行顺序可以调整。

以下是结合本实施例逐步实现对图片素描纹理的调整。

步骤S10，获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间。在本实施例中，所述标准纹理块包括六个拼接在一起的标准纹理块，该纹理块查找模块110将0-255的灰度值区间均分成六个灰度值区间，并将均分得六个灰度值区间分别对应到六个拼接在一起的标准纹理块。例如图3所示，0-255*（1/6）灰度值区间对应到最左边的标准纹理块；255*（1/6）-255*（2/6）灰度值区间对应到左起第二个标准纹理块；、、、、、、；255*（5/6）-255灰度值区间对应到最右边的标准纹理块。

步骤S11，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值。

作为第一个实施例，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：对待调整的图片进行高斯模糊；为高斯模糊后的图片的每个像素点的像素值计算出一个对应因子x；利用各因子x为对应的像素点的像素值进行伽马校正以作为预处理后的图片的对应像素点的像素值；按照特定的灰度值转化公式将预处理后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

计算因子x的公式，例如为：x=w*(v*2-1)，其中：v为高斯模糊后的像素值，w是权重因子，取值范围为（0, 1）。

进行伽马校正的步骤，例如包括：当v大于0.5时，伽马校正后的像素值为p^x；当v小于0.5时，伽马校正后的像素值为1.0-(1.0-p)^x，其中，p为原待调整的图片对应的像素值。

所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

作为第二个实施例，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：按照特定的灰度值转化公式将待调整的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值以生成灰度图片；对转化的各个灰度值进行统计，以统计出0-255区间中各灰度值（即：灰度值“0”的个数、灰度值“1”的个数，灰度值“2”的个数，、、、、、、，灰度值“255”的个数）在灰度图片中的灰度分布；调整统计的各灰度值的分布值；根据各灰度值调整后的分布值对灰度图片进行调整（例如，将各灰度值调整后的分布值映射到灰度图片中以生成预处理后的灰度图片）。在该实施例中，该纹理块查找模块调整统计的各灰度值的分布值的步骤包括：将灰度值“0”的统计个数作为灰度值“0”调整后的分布值；从灰度值“0”开始，将后续的每一个灰度值调整后的分布值等于后续的每一个灰度值对应的统计个数加上前一个灰度值调整后的分布值（例如，灰度值“0”的统计个数a0是灰度值“0”调整后的分布值，灰度值“1”调整后的分布值是灰度值“1”的统计个数a1与灰度值“0”调整后的分布值的和）。所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

作为第三个实施例，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：调整待调整的图片的明亮度（例如，在Lab、HSV的颜色空间下调整）；按照特定的灰度值转化公式将调整明亮度后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。在该实施例中，所述灰度值转化公式，例如为：g=R*0.3+G*0.59+B*0.11，其中，“R”代表三原色中的红，“G”代表三原色中的绿，“B”代表三原色中的蓝。

步骤S12，从对应有灰度值区间的标准纹理块中，查找出预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块。在本实施例中，根据各灰度值落入的灰度值区间，查找出对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块。所述相邻的标准纹理块指与对应的标准纹理块右边相邻的标准纹理块。

步骤S13，获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。在本实施例中，获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值的步骤包括：将预处理后的图片的坐标系分别与对应的标准纹理块的坐标系及相邻的标准纹理块的坐标系进行归一化处理；找出预处理后的图片的每个像素点在对应的标准纹理块的坐标位置及相邻的标准纹理块的坐标位置；根据找出的坐标位置获取各像素点对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。

步骤S15，将预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值。所述混合运算的公式，例如可以为：h=a*(1-c)+b*c，h代表混合灰度值，a代表在对应的标准纹理块上的灰度值，b代表在相邻的标准纹理块上的灰度值，c代表对应的灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值（例如，灰度值“50”对应的标准纹理块的灰度值区间是“255*（1/6）-255*（2/6）”，则灰度值“50”对应的c的值为“50—255*（1/6）”）。

步骤S10，将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种素描纹理调整方法，其特征在于，该方法包括步骤：

获取标准纹理块，并为各标准纹理块对应一个灰度值区间，其中标准纹理块包括至少一个拼接在一起的标准纹理块；

对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值；

从标准纹理块中，查找出各灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块；

获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值；

将各灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、各灰度值在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值；

将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值，以直接在调整后的图片中显示混合灰度值。

2.如权利要求1所述的素描纹理调整方法，其特征在于，所述对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：

对待调整的图片进行高斯模糊；

为高斯模糊后的图片的每个像素点的像素值计算出一个对应因子；

利用各因子为对应的像素点的像素值进行伽马校正以作为预处理后的图片的对应像素点的像素值；

按照特定的灰度值转化公式将预处理后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

3.如权利要求1所述的素描纹理调整方法，其特征在于，所述对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：

按照特定的灰度值转化公式将待调整的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值以生成灰度图片；

对转化的各个灰度值进行统计，以统计出各灰度值在灰度图片中的灰度分布；

调整统计的各灰度值的分布值；

根据各灰度值调整后的分布值对灰度图片进行调整。

4.如权利要求1所述的素描纹理调整方法，其特征在于，所述对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值的步骤包括：

调整待调整的图片的明亮度；

按照特定的灰度值转化公式将调整明亮度后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

5.如权利要求1所述的素描纹理调整方法，其特征在于，所述获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值的步骤包括：

将预处理后的图片的坐标系分别与对应的标准纹理块的坐标系及相邻的标准纹理块的坐标系进行归一化处理；

找出预处理后的图片的每个像素点在对应的标准纹理块的坐标位置及相邻的标准纹理块的坐标位置；

根据找出的坐标位置获取各像素点对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。

6.一种素描纹理调整系统，其特征在于，该系统包括：

纹理块查找模块，用于获取标准纹理块，为各标准纹理块对应一个灰度值区间，对待调整的图片进行预处理，获取预处理后的图片的每个像素点对应的灰度值，从标准纹理块中查找出各灰度值对应的标准纹理块和相邻的标准纹理块，其中标准纹理块包括至少一个拼接在一起的标准纹理块；

混合运算模块，用于获取预处理后的图片的每个像素点，在对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值，将各灰度值与对应的标准纹理块的灰度值区间的起始灰度值的差值、各灰度值在对应的标准纹理块上的灰度值及在相邻的标准纹理块上的灰度值进行混合运算，以获得混合灰度值；及

图片调整模块，用于将各混合灰度值作为调整后的图片对应像素点的灰度值，以直接在调整后的图片中显示混合灰度值。

7.如权利要求6所述的素描纹理调整系统，其特征在于，所述纹理块查找模块用于：

对待调整的图片进行高斯模糊；

为高斯模糊后的图片的每个像素点的像素值计算出一个对应因子；

利用各因子为对应的像素点的像素值进行伽马校正以作为预处理后的图片的对应像素点的像素值；

按照特定的灰度值转化公式将预处理后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

8.如权利要求6所述的素描纹理调整系统，其特征在于，所述纹理块查找模块用于：

按照特定的灰度值转化公式将待调整的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值以生成灰度图片；

对转化的各个灰度值进行统计，以统计出各灰度值在灰度图片中的灰度分布；

调整统计的各灰度值的分布值；

根据各灰度值调整后的分布值对灰度图片进行调整。

9.如权利要求6所述的素描纹理调整系统，其特征在于，所述纹理块查找模块用于：

调整待调整的图片的明亮度；

按照特定的灰度值转化公式将调整明亮度后的图片的各个像素点的像素值转化成灰度值。

10.如权利要求6所述的素描纹理调整系统，其特征在于，所述混合运算模块用于：

将预处理后的图片的坐标系分别与对应的标准纹理块的坐标系及相邻的标准纹理块的坐标系进行归一化处理；

找出预处理后的图片的每个像素点在对应的标准纹理块的坐标位置及相邻的标准纹理块的坐标位置；

根据找出的坐标位置获取各像素点对应的标准纹理块上的灰度值和相邻的标准纹理块上的灰度值。