CN103914862A - 基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法。该方法的步骤如下:(1)对原始图像进行预处理,采用双边滤波器对图像噪声进行平滑,同时保留图像的边缘信息;然后将彩色图像变为灰度图,从而生成白噪声图。(2)构建结构矢量场,用33Sobel梯度算子对灰度图像在水平和垂直方向上的像素进行卷积生成梯度场,在梯度场基础上进行边缘正切流的处理,使笔画方向符合物体特征;对于亮度变化不明显的区域,设定阈值提取,将笔画方向设定为45°±5°,去除漩涡流。(3)对白噪声图和结构矢量场进行线积分卷积处理,生成铅笔纹理图层。(4)构建背景纹理图层,在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,采用线积分卷积算法生成背景纹理图层,最后与铅笔纹理图层叠加,调节明暗关系生成铅笔素描画。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,属于非真实感图形学领域。
技术背景
在计算机图形学中,非真实感图形学已经成为越来越重要的研究领域。非真实感绘制是指通过计算机生成不具有照片般真实感,而具有手绘风格的图形的技术。该技术虽不能描绘出像照片一样真实的场景,但更注重表现画面的艺术特质、模拟绘画风格、艺术感觉等。近几年来,在非真实感图形学该领域中已经进行了大量的研究,在各种艺术风格上都进行了尝试,充分体现了其发展空间和人们对艺术的渴望。作为非真实绘制技术其中的一个分支,铅笔素描画绘制技术也是研究的重点之一。
铅笔素描的基本造型手法是用线条、明暗来表现物体的形体、结构和空间。在计算机模拟绘制时,笔画方向的确定是十分关键的。为了表现物体本身所有的特征,提升画面的立体感和明暗对比关系,本发明采用边缘正切流(Edge Tangent Flow,ETF)的方法确定笔画的方向,根据图像自身特征信息自动地绘制铅笔素描纹理。边缘正切流是一种基于核的非线性向量平滑方法,使梯度较小的向量受控于相邻梯度较大的向量,从而使向量保持平滑及其特征。对于亮度变化不明显的区域,设定阈值提取,并把该区域的笔画方向设置为45°±5°。对白噪声图和结构矢量场进行线积分卷积处理,并生成铅笔纹理图层。然后在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,利用线积分卷积处理生成背景纹理图层。最后将两图层叠加,生成铅笔素描画。
、Huang在“A feature-based pencil drawing method”(in Proceedings of the 1st international conference on Computer graphics and interactive techniques in Australasia and South East Asia,2003)一文中提出了一种基于特征区域的铅笔画绘制方法,对原始图像进行图像分割,并对分割出的区域进行几何特征的计算,以此确定最终的笔画方向。
Yamamoto、Mao和Imamiya在“Enhanced LIC Pencil Filter”(in Proceedings of the International Conference on Computer Graphics, Imaging and Visualization ,2004)一文中提出了一种改进的铅笔画生成方法。避免采用图像分割,根据原始图像灰度值的范围将图像分成黑、灰和白三种图层,利用线积分卷积算法对三层分别生成铅笔纹理,最终叠加在一起生成铅笔画。
Yang, Kwon和Min在“A Texture-Based Approach for Hatching Color photographs”(ISVC 2010, Part I, LNCS 6453, pp. 86–95, 2010)一文中提出基于纹理的彩色铅笔画生成方法,采用Delaunay triangulation方法根据原始图像的结构生成三角形网格,以三角形网格的每一个节点确定笔画的方向。
Yang, Kwon和Min 在“A Stylized Approach for Pencil Drawing from Photographs”(in Proceeding of Eurographics Symposium on Rendering 2012)一文中提出一种铅笔画的风格绘制方法,采用特征笔画流、物体笔画流和背景笔画流来分别控制笔画的方向。但是当遇到复杂背景的时候,不能自动识别背景与前景,则需要人工交互来完成。
根据型号的不同,铅笔可分为软性铅笔和硬性铅笔两种类型。以HB作为界限,H-6H为硬性铅笔,6H最硬,一般于设计专业、制作图纸方面使用。HB-6B是向软性铅笔和颜色更深的方向变化的,颜色更深的有6B、7B铅笔。硬性铅笔画出的线条硬挺、清晰,而软性铅笔画出的线条沉稳、厚重。通过观察铅笔素描作品,发现无论硬性铅笔或是软性铅笔与纸张摩擦后,留下的纹理都具有明显的颗粒效果。根据这一特性,本发明采用线积分卷积算法生成铅笔的纹理,模仿笔芯与纸张交互后产生的摩擦效果。
对于铅笔素描模拟技术的研究是一种推动人工智能发展的一个重要研究领域。对铅笔素描生成方法进行研究,并不是要代替手工作画,而是希望能让它可以成为一种工具,供没有绘画基础的人使用。本发明设计的铅笔素描画生成方法,流程简便,实现效果更贴近手工绘画的效果。
发明内容
本发明的目的是在于针对已有技术存在的缺陷提供一种基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法。本发明能根据物体的特征信息自动绘制铅笔纹理,并且能很好得模拟笔画交叉的效果,从而使生成的铅笔素描画更具有手绘风格,同时提升画面的立体感和明暗对比关系。
本发明的目的通过采用以下技术方案来达到:
一种基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,具体操作步骤如下:
(1) 原始图像预处理
原始图像预处理主要包括双边滤波处理和白噪声图生成两部分。图像中一些噪声和细节会造成梯度场方向的凌乱,影响笔画方向的计算,所以先要对图像进行平滑。为了有效的去除图像中的微小细节和噪声,本发明提出采用双边滤波器对图像进行预处理,模糊边缘内部的图像,并保留清晰的边缘信息。而图像的边缘信息包含有物体的特征,将有助于笔画方向的确定。为了提高画面的明暗层次,本发明对灰度图中不同灰度范围的情况分别处理,生成白噪声图,目的是控制噪声点在图像中产生的几率。
(2) 构建结构矢量场
为了使笔画方向符合物体的特征,本发明提出一种基于边缘正切流构建结构矢量场的方法。根据物体自身所固有的特征,在梯度场基础上进行边缘正切流的处理。对于亮度变化不明显的区域,设定阈值提取,把该区域的笔画方向设置为45°±5°,从而使笔画方向符合物体的特征,提升铅笔画的立体感和明暗关系。
(3) 生成铅笔纹理图层
对白噪声图和结构矢量场进行线积分卷积处理,生成铅笔纹理图层。
(4) 生成铅笔素描画
在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,采用线积分卷积算法生成背景纹理图层。最后将背景纹理图层与铅笔纹理图层叠加,调节明暗关系生成铅笔素描画。
本发明与已有技术相比具有如下特点:
(1) 本发明提供的实现算法流程清晰,实现效果好。
(2) 图像预处理采用双边滤波器,模糊物体微小细节和噪声,并保留了物体的边缘信息,为实现高效的笔画方向确定提供了保证。
(3) 笔画方向的确定采用边缘正切流算法,使笔画方向更能符合物体的特征,增强物体的立体感和明暗对比关系。
(4) 在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,生成背景纹理图层。该图层与铅笔纹理图层叠加,很好得模仿了笔画交叉的效果,更接近手工绘画的风格。
附图说明
图1是基于边缘正切流的铅笔素描画生成方法程序框图。
图2是双波滤波处理后的效果图。
图3是白噪声图。
图4是边缘正切流处理后的效果图。
图5是铅笔纹理图层。
图6是背景纹理图层。
图7是生成的模拟铅笔素描画。
具体实施方式
本发明的实施例结合附图说明如下:
实施例一:
参见图1,基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,具体操作步骤如下:
(1) 对原始图像进行预处理:分为双边滤波处理和生成白噪声图;
(2) 构建结构矢量场:在梯度场的基础上进行边缘正切流的计算,对亮度变化不明显的区域进行提取,将此区域的笔画方向设定为45°±5°,去除漩涡流。
(3) 生成铅笔纹理图层:对白噪声图和结构矢量场进行线积分卷积处理,生成铅笔纹理图层。
(4) 生成铅笔素描图:在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,采用线积分卷积算法生成背景纹理图层。将该图层与铅笔纹理图层进行叠加,调节明暗关系生成铅笔素描画。
实施例二:
参见图2-图7,本实施例与实施例一基本相同,结合附图说明如下:
所述步骤(1)中的对原始图像进行预处理,主要分为两个部分:(1)双边滤波处理,(2)生成白噪声图,如图2、图3所示。
所述步骤(2)中的构建一个结构矢量场,所述步骤(3)的采用线积分卷积算法,生成铅笔纹理图层,如图4,图5所示。
所述步骤(4)的生成铅笔素描画,如图6,图7所示。
Claims (5)
1.一种基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,具体操作步骤如下:
对原始图像进行预处理:分为双边滤波处理和生成白噪声图;
构建结构矢量场:在梯度场的基础上进行边缘正切流的计算,对亮度变 化不明显的区域进行提取,将此区域的笔画方向设定为45°±5°,去除漩涡流;
生成铅笔纹理图层:对白噪声图和结构矢量场进行线积分卷积运算,生成铅笔纹理图层;
生成铅笔素描画:在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,采用线积分卷积算法生成背景纹理图层;将该图层与铅笔纹理图层进行叠加,调节明暗关系生成铅笔素描画。
2.根据权利要求1所述的基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,其特征在于所述步骤(1)中的对原始图像进行预处理,主要分为两个部分:(1)双边滤波处理,(2)生成白噪声图;
(1)双边滤波处理
图像中一些噪声和细节会造成梯度场方向的凌乱,影响笔画方向的计算,所本算法采用双边滤波对图像进行平滑;双边滤波是一种非线性各向异性的滤波技术,不仅考虑了图像中两个像素点间的几何空间距离信息,同时还考虑了它们的像素差值;通过两者的结合,从而可以保留边缘信息,同时有效地对图像微小细节进行平滑,并去除噪声;设 为输入图像,为输出图像,则双边滤波器的定义如下:
(1)
式中,和是两相邻像素的位置向量;和是参数,是双边滤波器核半径的大小,决定了图像上边缘信息被平滑的强烈程度;
(2)生成白噪声图
白噪声图是一种以某种随机方式生成的黑白噪声图,其灰度值影响着后续的处理效果;首先将经过双边滤波处理后的效果图灰度化,然后对图像中不同灰度范围的情况进行分别处理,控制噪声点在图像中产生的几率,生成具有明暗层次对比的白噪声图。
3.根据权利要求2所述的基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,其特征在于所述步骤(2)中的构建一个结构矢量场:先在梯度场的基础上进行边缘正切流的计算,然后对于亮度变化不明显的区域,铅笔纹理会产生漩涡流;为了去除漩涡流,采用基于梯度幅值的方法,设定阈值提取亮度变化不明显的区域,将提取出的区域笔画方向设定为45°±5°;处理流程如下:
用33Sobel梯度算子,对灰度图像在水平和垂直方向上的像素进行卷积生成梯度场,得到水平和垂直方向的梯度,,即
, (2)
Sobel梯度算子为:
,
则图像中在点(x, y)的向量为: (3)
该向量的幅值是: (4)
向量的方向是: (5)
在梯度场的基础上进行边缘正切流处理,ETF滤波器的定义如下:
(6)
式中,代表的相邻像素,k是归一化的参数,为空间权重函数,以像素为中心建立一个边长为2r的正方形窗口,在窗口内进行矢量场平滑,
(7)
为梯度权重函数,起到保留图像结构主要特征的作用,定义如下:
(8)
式中,,表示归一化后的梯度幅值;公式(8)表明,以像素为中心,若相邻像素的梯度权重大于中心像素的权重,则会增强该权重,从而使向量保留图像结构的主要特征;
为方向权重函数,定义如下:
(9)
式中,,表示归一化后,的梯度方向,此外,为了避免出现漩涡流,使用公式(10)对向量的方向进行反向:
(10)
ETF滤波器可以通过调整迭代参数i和窗口大小参数r,控制矢量场的平滑程度;
亮度变化不明显的区域多为背景,或物体特征不明显的区域,设定阈值提取该类区域,将笔画方向选取为45°±5°,去除漩涡流;提取方法如下:梯度幅值是像素点最大变化率的数值,可以反映区域变化的剧烈程度,基于梯度幅值设定一个较低的阈值,当某个像素的梯度幅值小于该阈值时,确定该点为亮度变化不明显;阈值定义为:
(11)
(12)
式中,,分别为在点x处的梯度幅值与方向,为图像梯度幅值的均值,T为设定的阈值。
4.根据权利要求3所述的基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,其特征在于所述步骤(3)的采用线积分卷积算法,生成铅笔纹理图层:输入一幅白噪声图和一个矢量场,基于指定像素沿矢量正、反方向对称伸展得到局部流线,流线所经过的像素内的直线段平行于该像素中心点的矢量方向,将流线上所有像素所对应的噪声值按卷积核参与卷积,结果作为输出纹理的像素值;线积分卷积公式定义如下:
(13)
式中,为输出图像中点处的像素值,为流线正方向上第i段处的像素值,为流线反方向上第i段处的像素值,h i 为流线正方向上卷积核在第i段上的积分结果,为反向上卷积核在第i段上的积分结果,
(14)
式中, S i 是流线在第i段上走过的实际距离,是卷积核函数;在这里选择汉宁窗口函数,因为它能满足对低通滤波的要求,具体的表达式定义为:
(15)
式中,c和d是两个汉宁函数的扩大系数,β是汉宁函数的相移。
5.根据权利要求4所述的基于边缘正切流的模拟铅笔素描画方法,其特征在于所述步骤(4)的生成铅笔素描画:在结构矢量场的基础上,将笔画方向逆时针旋转90°,采用线积分卷积生成背景纹理图层;将该图层与铅笔纹理图层进行叠加,调节明暗关系生成铅笔素描画,叠加公式定义如下:
(16)
式中,为生成的铅笔素描画,为背景纹理图层,为铅笔纹理图层,r为参数;
明暗调节公式定义如下:
(17)
式中,叠加后的图像为,对其进行明暗调整,调整后的图像则为 ,m和n为参数。
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---|---|
CN (1) | CN103914862A (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915976A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-16 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种模拟铅笔素描的图像处理方法和系统 |
CN105574834A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-05-11 | 小米科技有限责任公司 | 图像处理方法及装置 |
CN107067458A (zh) * | 2017-01-15 | 2017-08-18 | 曲阜师范大学 | 一种增强纹理平流的可视化方法 |
CN108154467A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 昆明冶金高等专科学校 | 一种线性壁刻模拟方法及系统 |
CN108646969A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-12 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 图像显示调节方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110070495A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-30 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图像的处理方法、装置和电子设备 |
CN111010605A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-14 | 杭州东信北邮信息技术有限公司 | 一种视频画中画窗口的显示方法 |
CN112819733A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-18 | 成都国科微电子有限公司 | 一种定向双边图像滤波方法及装置 |
CN113128614A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-16 | 西安微电子技术研究所 | 基于图像梯度的卷积方法、基于方向卷积的神经网络及分类方法 |
CN114612355A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 影石创新科技股份有限公司 | 一种图像的油画风格化方法、装置、设备及介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7061501B1 (en) * | 2000-11-07 | 2006-06-13 | Intel Corporation | Rendering a pencil-sketch image |
CN102289831A (zh) * | 2011-09-27 | 2011-12-21 | 深圳市万兴软件有限公司 | 一种彩色铅笔画的生成方法和系统 |
CN102509357A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-06-20 | 中国科学院自动化研究所 | 基于笔触的铅笔素描模拟和绘制系统 |
CN103413340A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-11-27 | 长安大学 | 深度增强的图像线条画生成算法 |
-
2014
- 2014-03-10 CN CN201410084829.4A patent/CN103914862A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7061501B1 (en) * | 2000-11-07 | 2006-06-13 | Intel Corporation | Rendering a pencil-sketch image |
CN102289831A (zh) * | 2011-09-27 | 2011-12-21 | 深圳市万兴软件有限公司 | 一种彩色铅笔画的生成方法和系统 |
CN102509357A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-06-20 | 中国科学院自动化研究所 | 基于笔触的铅笔素描模拟和绘制系统 |
CN103413340A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-11-27 | 长安大学 | 深度增强的图像线条画生成算法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
BRIAN CABRAL,LEITH (CASEY) LEEDOM: "Imaging Vector Fields Using Line Integral Convolution", 《SIGGRAPH "93 PROCEEDINGS OF THE 20TH ANNUAL CONFERENCE ON COMPUTER GRAPHICS AND INTERACTIVE TECHNIQUES》, 31 December 1993 (1993-12-31) * |
任小康,肖云松,陈争宝: "一种改进的铅笔画生成方法", 《电脑知识与技术》, vol. 9, no. 04, 28 February 2013 (2013-02-28) * |
桑桑, 郝鹏翼, 丁友东, 石蕴玉: "基于纹理和轮廓的铅笔素描画生成方法", 《上海大学学报(自然科学版)》, vol. 16, no. 3, 30 June 2010 (2010-06-30) * |
莫晓斐,丁友东: "利用形体特征的铅笔素描画生成", 《中国图象图形学报》, vol. 18, no. 2, 28 February 2013 (2013-02-28) * |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915976A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-16 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种模拟铅笔素描的图像处理方法和系统 |
CN105574834B (zh) * | 2015-12-23 | 2018-09-04 | 小米科技有限责任公司 | 图像处理方法及装置 |
CN105574834A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-05-11 | 小米科技有限责任公司 | 图像处理方法及装置 |
CN107067458B (zh) * | 2017-01-15 | 2020-07-21 | 曲阜师范大学 | 一种增强纹理平流的可视化方法 |
CN107067458A (zh) * | 2017-01-15 | 2017-08-18 | 曲阜师范大学 | 一种增强纹理平流的可视化方法 |
CN108154467A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 昆明冶金高等专科学校 | 一种线性壁刻模拟方法及系统 |
CN108646969A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-12 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 图像显示调节方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110070495A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-30 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图像的处理方法、装置和电子设备 |
CN110070495B (zh) * | 2019-02-20 | 2021-09-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图像的处理方法、装置和电子设备 |
CN111010605A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-14 | 杭州东信北邮信息技术有限公司 | 一种视频画中画窗口的显示方法 |
CN111010605B (zh) * | 2019-11-26 | 2021-08-17 | 杭州东信北邮信息技术有限公司 | 一种视频画中画窗口的显示方法 |
CN112819733A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-18 | 成都国科微电子有限公司 | 一种定向双边图像滤波方法及装置 |
CN112819733B (zh) * | 2021-01-29 | 2024-04-16 | 成都国科微电子有限公司 | 一种定向双边图像滤波方法及装置 |
CN113128614A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-16 | 西安微电子技术研究所 | 基于图像梯度的卷积方法、基于方向卷积的神经网络及分类方法 |
CN113128614B (zh) * | 2021-04-29 | 2023-06-16 | 西安微电子技术研究所 | 基于图像梯度的卷积方法、基于方向卷积的神经网络及分类方法 |
CN114612355A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 影石创新科技股份有限公司 | 一种图像的油画风格化方法、装置、设备及介质 |
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Legal Events
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---|---|---|---|
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C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140709 |