CN104063888B - 一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法，采用将输入的静态二维图像转换为灰度图像，并采用泊松数字抠图的方法进行图像分割，提取灰度图像中的主体；对灰度图像采用阈值分割的方法获得黑白两种色调的图像，并采用滤波的方法对黑白两种色调的图像进行滤波平滑；删除白色区域，保留黑色区域的象素点产生最终的前景图像；选取具有彩色纹理的图像作为纹理样本，采用纹理合成的方法合成最终的背景图像；最后将前景图像和背景图像进行融合，获得最终的彩色的波谱艺术效果图像；本发明的优点在于：更符合人们的审美观，应用范围广，处理速度快，灵活性好，是非真实感模拟不同艺术效果的一种有益补充。

Description

一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法

技术领域

本发明涉及一种计算机图形处理方法，尤其涉及一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法。

背景技术

非真实感绘制(NPR:Non Photorealistic Rendering)建立在人类感知的基础上，结合了艺术的绘画规则与科学的技术方法，利用计算机生成具有卡通、油画、水彩等手绘风格的图形，主要在于表现图形的艺术特质、模拟艺术作品，善于表现人的主观情感，在自然艺术风格的模拟，图像信息的增强，动画的生成，数据的艺术表现以及医学、建筑学、教育学等方面都发挥着越来越重要的作用。此外，NPR适应图像内容，忽略次要细节，有效地将用户的注意力吸引到关键或者重要的部分；能节省大量的人力、物力和时间来完成动画的制作、艺术效果的生成过程，在影视作品、景点漫游、广告宣传、游戏娱乐等领域中，扮演着越来越重要的角色。

非真实感绘制技术侧重模拟具有各种不同风格的艺术作品，如水彩画、钢笔画、铅笔画、抽象画等风格作品，现实中具有的艺术风格作品举不胜举，利用计算机仿真具有波谱艺术风格的绘画作品，是非真实感绘制效果的有益补充，是非真实感艺术特质模拟的一项重要技术。波谱艺术风格代表了20世纪60年代工业设计追求形式上的娱乐化表现主义，反映了战后成长起来的青年一代的社会与文化价值观，力图表现自我，追求标新立异的心理，在设计中强调新奇与独特，追求新颖和奇特的艺术品质。在公知的技术中，刘英芹(<山东师范大学硕士论文，2010>)采用图像分割技术将静态图像渲染为卡通风格的艺术效果；赵彬如(<电子科技大学硕士论文，2009>)基于光照明模型实现了卡通风格和黑白钢笔风格化的非真实感效果，采用轮廓提取、描影和纹理合成方法实现了单色的树形躯干；艾立超(<华南理工大学硕士论文，2010>)设计了卡通风格艺术风格渲染系统；钱文华(<云南大学博士论文，2010>)设计了铅笔画、流体艺术风格的渲染系统；陈钊针对具体场景设计了地形处理部分和地形水墨渲染两个模块，设计了写意水墨画绘制系统(<吉林大学硕士论文，2011>)；Meng等人对人脸等结构特征进行了研究，采用变形、数据库构建实现了人物肖像画的剪纸效果(<吉林大学博士论文，2012>)；Peng构建了剪纸图案单元数据库，通过对数据库中不同单元图案的组合，实现了剪纸艺术效果的表现形式(<the Fourth InternationalConference on Image and Graphics，2007:892-896>)；陈圣国设计了计算机辅助乱针刺绣艺术效果模拟过程(<计算机学报，2011，34(3):526-532>)；钟秋月从网格和纹理贴图的风格化两方面模拟皮影的风格特征，设计了具有皮影风格的人影三维模型(<电子科技大学硕士毕业论文，2012>)；黄华等(<专利CN200910023002.1>，2009)根据素描以及人眼视觉的特点，生成素描风格化的艺术效果；李云夕等(<专利CN2001110210312.1>，2011)公开了一种计算机素描画的生成方法及系统；董立新公开了一种基于图像的水墨画画风图像生成方法(<专利CN201110208739.8>，2011)；郝雯公开了一种带特征线风格化的三维风格模型非真实感渲染方法(<专利CN201010541055.5>，2011)。

相对公知的计算机非真实感艺术效果模拟方法，本发明突出目标图像的主体特征，以图像抠图和阈值分割技术为基础，提出一种基于非真实感的波谱艺术效果绘制方法。经文献检索，未见与本发明相同的公开报道。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

本发明包括以下步骤：

(1)输入图像去色：将输入图像Input(x,y)转换到灰度图像Gray(x,y)：

Gray(x,y)＝0.299×Input_R(x,y)+0.587×Input_G(x,y)+0.114×Input_B(x,y)；

(2)输入图像数字抠图：对灰度图像Gray(x,y)采用泊松数字抠图的方法进行图像数字抠图，提取灰度图像中的主体，获得前景图像Fore(x,y)：

$\mathrm{Fore}(x,y)=\underset{a}{\arg \min }\underset{x\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_x}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{y\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_y}{\mathrm{\&Sigma;}}{(\&dtri;a(x,y)-\frac{1}{F(x,y)-B(x,y)}\&dtri;\mathrm{Gray}(x,y))}^2;$

(3)前景图像阈值分割：采用阈值分割方法对前景图像Fore(x,y)进行图像分割，获得只有黑白两种色调的前景图像Er(x,y)：

$\mathrm{Er}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}255& \mathrm{Fore}(x,y)\&GreaterEqual;h\\ 0& \mathrm{Fore}(x,y)<h\end{array}\right.;50\&le;h<200;$

(4)前景图像滤波平滑：对黑白色调的前景图像Er(x,y)进行滤波平滑处理，获得滤波结果图像Lv(x,y)：

$\mathrm{Lv}(x,y)=\frac{\underset{x,y\&Element;W}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}\mathrm{Er}(x,y)\mathrm{Weight}(x,y)}{\underset{x,y\&Element;W}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}\mathrm{Weight}(x,y)}$

$d(x,y)=\sqrt{{(x-x^{\&prime;})}^2+{(y-y^{\&prime;})}^2};$

(5)黑色区域保留：删除滤波结果图像Lv(x,y)中的白色区域，保留黑色区域，获得最终的前景图像Front(x,y)：

Front(x,y)＝Lv(x,y)-White(x,y)；

(6)样本图像选取及合成：选取具有色彩的样本图像S(x,y)，对样本图像S(x,y)进行纹理合成，从样本图像中选取纹理块填充到结果图像中，在纹理块中保留重叠区域，在不同纹理块之间采用最佳缝合线的方法缝合纹理块，获得背景图像Back(x,y)：

$\mathrm{Back}(x,y)=\underset{l\&Element;N}{\min }\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}(R_{\mathrm{Color}}^k{(x,y)}^2+R_{\mathrm{Geometry}}^k(x,y))$

$\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{Geometry}}^k(x,y)=-2\&times;S(x-1,y+1)+2\&times;S(x+1,y+1)-S(x-1,y)+S(x+1,y)\\ -2\&times;S\&times;(x-1,y-1)+2\&times;S(x+1,y-1)\end{array};$

(7)前景图像和背景图像融合：将最终的前景图像Front(x,y)与背景图像Back(x,y)融合，得到具有波谱艺术效果的结果图像Bo(x,y)：

Bo(x,y)＝p×Front(x,y)+q×Back(x,y) 0＜p,q＜1。

本发明的有益效果在于：

本发明是一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法，与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1.利用计算机对输入图像进行处理，能获得非真实感的波谱艺术效果，在阈值分割的基础上,利用纹理合成方法产生不同的背景图像，最终的彩色艺术效果更符合人们的审美观。

2.采用图像抠图的方法提取前景主体对象，对前景图像进行灰度处理、阈值分割以及滤波平滑等处理，由于针对主体进行处理，与公知的计算机绘制非真实感艺术效果方法相比，提高了处理速度，减少了绘制时间。

3.仅仅保留黑色区域作为最终的前景图像，更加符合波谱艺术效果的特点，并通过与不同彩色背景图像的融合，满足不同用户对最终艺术效果背景的需求，能产生不同背景的波谱艺术效果，提高了灵活性。

4.建立了一种计算机模拟非真实感波谱艺术效果的绘制方法，是非真实感模拟不同艺术效果的一种有益补充，在影视作品、游戏动画、及广告宣传领域具有较大的潜在需求。为波谱艺术作品模拟提供了一种新的绘制方法，也为蜡染、刺绣、及扎染等不同艺术效果的计算机模拟提供了有力的技术支持。

附图说明

图1是本发明的实施流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

如图1所示：本发明包括以下步骤：

(1)输入图像去色：将输入图像Input(x,y)转换到灰度图像Gray(x,y)：

Gray(x,y)＝0.299×Input_R(x,y)+0.587×Input_G(x,y)+0.114×Input_B(x,y)；

式中：Input_R(x,y)，Input_G(x,y)，Input_B(x,y)表示输入图像Input(x,y)的红绿蓝三通道值，(x,y)表示输入图像和灰度图像中的某一象素位置；

(2)输入图像数字抠图：对灰度图像Gray(x,y)采用泊松数字抠图的方法进行图像数字抠图，提取灰度图像中的主体，获得前景图像Fore(x,y)：

$\mathrm{Fore}(x,y)=\underset{a}{\arg \min }\underset{x\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_x}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{y\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_y}{\mathrm{\&Sigma;}}{(\&dtri;a(x,y)-\frac{1}{F(x,y)-B(x,y)}\&dtri;\mathrm{Gray}(x,y))}^2;$

式中：(x,y)表示图像中的某一象素，Gray(x,y)表示灰度图像，a表示泊松数字抠图中的掩模图像，F(x,y)是掩模图像中的前景区域，B(x,y)是掩模图像中的背景区域，▽为求梯度操作，d表示求偏导过程，▽α表示掩模图像的梯度，Ω表示掩模图像中的未知区域，Ω_x表示掩模图像中未知区域的横坐标，Ω_y表示掩模图像中未知区域的纵坐标；

(3)前景图像阈值分割：采用阈值分割方法对前景图像Fore(x,y)进行图像分割，获得只有黑白两种色调的前景图像Er(x,y)：

$\mathrm{Er}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}255& \mathrm{Fore}(x,y)\&GreaterEqual;h\\ 0& \mathrm{Fore}(x,y)<h\end{array}\right.;50\&le;h<200;$

式中：(x,y)表示图像中的某一象素，Fore(x,y)表示采用数字抠图方法得到的前景图像，h表示阈值大小(50<＝h<＝200)；

(4)前景图像滤波平滑：对黑白色调的前景图像Er(x,y)进行滤波平滑处理，获得滤波结果图像Lv(x,y)：

$\mathrm{Lv}(x,y)=\frac{\underset{x,y\&Element;W}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}\mathrm{Er}(x,y)\mathrm{Weight}(x,y)}{\underset{x,y\&Element;W}{\mathrm{\&Sigma;}}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}\mathrm{Weight}(x,y)}$

$d(x,y)=\sqrt{{(x-x^{\&prime;})}^2+{(y-y^{\&prime;})}^2};$

式中，(x,y)表示某一象素位置，(x',y')表示滤波窗口中(x,y)的某一邻域象素位置，W表示滤波器窗口的大小(5<W<30)，d(x,y)表示图像Er(x,y)中位置为(x,y)的象素与滤波窗口邻域象素之间的距离，Weight(x,y)表示盒式滤波器；

(5)黑色区域保留：删除滤波结果图像Lv(x,y)中的白色区域，保留黑色区域，获得最终的前景图像Front(x,y)：

Front(x,y)＝Lv(x,y)-White(x,y)；

式中，(x,y)表示某一象素位置，White(x,y)表示滤波结果图像Lv(x,y)中的白色区域(白色区域中象素点的值为255)；

(6)样本图像选取及合成：选取具有色彩的样本图像S(x,y)，对样本图像S(x,y)进行纹理合成，从样本图像中选取纹理块填充到结果图像中，在纹理块中保留重叠区域，在不同纹理块之间采用最佳缝合线的方法缝合纹理块，获得背景图像Back(x,y)：

$\mathrm{Back}(x,y)=\underset{l\&Element;N}{\min }\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}(R_{\mathrm{Color}}^k{(x,y)}^2+R_{\mathrm{Geometry}}^k(x,y))$

式中：(x,y)表示某一象素位置，M表示重叠区域的象素高度(5<M<20)，N表示不同纹理块之间重叠区域的宽度(l表示某一条缝合线，4<N<10)，表示相邻纹理块重叠区域内对应象素的颜色差值，表示相邻纹理块重叠区域内对应象素的结构差值，采用如下的公式进行计算；

$\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{Geometry}}^k(x,y)=-2\&times;S(x-1,y+1)+2\&times;S(x+1,y+1)-S(x-1,y)+S(x+1,y)\\ -2\&times;S\&times;(x-1,y-1)+2\&times;S(x+1,y-1)\end{array};$

式中：S(x-1,y+1)、S(x+1,y+1)、S(x-1,y)、S(x+1,y)、S(x-1,y-1)、S(x+1,y-1)表示样本图像S(x,y)中的不同坐标位置的象素值；

(7)前景图像和背景图像融合：将最终的前景图像Front(x,y)与背景图像Back(x,y)融合，得到具有波谱艺术效果的结果图像Bo(x,y)：

Bo(x,y)＝p×Front(x,y)+q×Back(x,y) 0＜p,q＜1。

式中：(x,y)表示某一象素位置，p、q表示混合系数。

综上所述的方法可以概括为：首先，将输入的静态二维图像转换为灰度图像，并采用泊松数字抠图的方法进行图像分割，提取灰度图像中的主体；接着，对灰度图像采用阈值分割的方法获得黑白两种色调的图像；然后，为了平滑图像的边缘，采用滤波的方法对黑白两种色调的图像进行处理，并删除白色区域，保留黑色区域的象素点产生最终的前景图像；再次，选取具有彩色纹理的图像作为纹理样本，采用纹理合成的方法合成最终的背景图像；最后，将前景图像和背景图像进行融合，获得最终的彩色的波谱艺术效果图像。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种基于非真实感的波谱艺术风格绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)输入图像去色：将输入图像Input(x,y)转换到灰度图像Gray(x,y)：

Gray(x,y)＝0.299×Input_R(x,y)+0.587×Input_G(x,y)+0.114×Input_B(x,y)

式中：Input_R(x,y)，Input_G(x,y)，Input_B(x,y)表示输入图像Input(x,y)的红绿蓝三通道值，(x,y)表示输入图像和灰度图像中的某一象素位置；

(2)输入图像数字抠图：对灰度图像Gray(x,y)采用泊松数字抠图的方法进行图像数字扣图，提取灰度图像中的主体，获得前景图像Fore(x,y)：

$Fore(x,y)=\underset{a}{\arg \min }\underset{x\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_x}{\&Sigma;}\underset{y\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_y}{\&Sigma;}{(\&dtri;a(x,y)-\frac{1}{F(x,y)-B(x,y)}\&dtri;Gray(x,y\left)\right)}^2$

式中：(x,y)表示图像中的某一象素，Gray(x,y)表示灰度图像，a表示泊松数字抠图中的掩模图像，F(x,y)是掩模图像中的前景区域，B(x,y)是掩模图像中的背景区域，为求梯度操作，d表示求偏导过程，表示掩模图像的梯度，Ω表示掩模图像中的未知区域，Ω_x表示掩模图像中未知区域的横坐标，Ω_y表示掩模图像中未知区域的纵坐标；

(3)前景图像阈值分割：采用阈值分割方法对前景图像Fore(x,y)进行图像分割，获得只有黑白两种色调的前景图像Er(x,y)：

$Er(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}255& Fore(x,y)\&GreaterEqual;h\\ 0& Fore(x,y)<h\end{array}\right.;50\&le;h\&le;200$

式中：(x,y)表示图像中的某一象素，Fore(x,y)表示采用数字抠图方法得到的前景图像，h表示阈值大小；

(4)前景图像滤波平滑：对黑白色调的前景图像Er(x,y)进行滤波平滑处理，获得滤波结果图像Lv(x,y)：

$Lv(x,y)=\frac{\underset{x,y\&Element;W}{\&Sigma;}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}Er(x,y)Weight(x,y)}{\underset{x,y\&Element;W}{\&Sigma;}{e}^{-\frac{d(x,y)}{2}}Weight(x,y)}$

$d(x,y)=\sqrt{{(x-x^{\&prime;})}^2+{(y-y^{\&prime;})}^2}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，(x',y')表示滤波窗口中(x,y)的某一邻域象素位置，W表示滤波器窗口的大小，5<W<30，d(x,y)表示图像Er(x,y)中位置为(x,y)的象素与滤波窗口邻域象素之间的距离，Weight(x,y)表示盒式滤波器；

(5)黑色区域保留：删除滤波结果图像Lv(x,y)中的白色区域，保留黑色区域，获得最终的前景图像Front(x,y)：

Front(x,y)＝Lv(x,y)-White(x,y)

式中，(x,y)表示某一象素位置，White(x,y)表示滤波结果图像Lv(x,y)中的白色区域，白色区域中象素点的值为255；

(6)样本图像选取及合成：选取具有色彩的样本图像S(x,y)，对样本图像S(x,y)进行纹理合成，从样本图像中选取纹理块填充到结果图像中，在纹理块中保留重叠区域，在不同纹理块之间采用最佳缝合线的方法缝合纹理块，获得背景图像Back(x,y)：

$Back(x,y)=\underset{l\&Element;N}{\min }\underset{k=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}(R_{Color}^k{\left(x,y\right)}^2+R_{Geometry}^k(x,y\left)\right)$

式中：(x,y)表示某一象素位置，M表示重叠区域的象素高度，5<M<20，N表示不同纹理块之间重叠区域的宽度，l表示某一条缝合线，4<N<10，表示相邻纹理块重叠区域内对应象素的颜色差值，表示相邻纹理块重叠区域内对应象素的结构差值，采用如下的公式进行计算，

$\begin{array}{c}{R}_{Geometry}^k(x,y)=-2\&times;S(x-1,y+1)+2\&times;S(x+1,y+1)-S(x-1,y)+S(x+1,y)\\ -2\&times;S(x-1,y-1)+2\&times;S(x+1,y-1)\end{array}$

式中：S(x-1,y+1)、S(x+1,y+1)、S(x-1,y)、S(x+1,y)、S(x-1,y-1)、S(x+1,y-1)表示样本图像S(x,y)中的不同坐标位置的象素值；

(7)前景图像和背景图像融合：将最终的前景图像Front(x,y)与背景图像Back(x,y)融合，得到具有波谱艺术效果的结果图像Bo(x,y)：

Bo(x,y)＝p×Front(x,y)+q×Back(x,y) 0<p,q<1

式中：(x,y)表示某一象素位置，p、q表示混合系数。