CN105096358A - 一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，包括如下步骤：S1、前景图像亮度信息提取；S2、边缘提取；S3、线条增强；S4、输入背景纹理；S5、图像融合。本发明采用DOG边缘检测方法获取前景图像的边缘信息，并对边缘信息进行细节增强处理，提取了更多的边缘细节，增强了边缘的连贯性和流畅性，提高了模拟算法的效率。输入不同前景图像，同时通过输入不同的材质图像作为背景图像，将前景图像与背景图像的融合，提高了灵活性，扩展了最终烙画艺术效果的创作题材。

Description

一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法

技术领域

本发明涉及计算机图形图像处理中线条增强的、烙画艺术效果的仿真绘制方法，属信息技术领域，具体为一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法。

背景技术

近年来，非真实感绘制(NPR：NonPhotorealisticRendering)技术成为图形学的研究热点。非真实感绘制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，是计算机图形学的有益补充。该技术主要通过计算机模拟生成具有卡通、油画、水彩等不同手绘风格的图像。它的特点在于表现图形的艺术特质、模拟艺术作品，甚至能表现出人的主观情感信息，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，非真实感绘制能适应图像内容信息，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区域；能节省大量的人力、物力、时间来完成用户的意图，例如动画的制作、艺术效果的生成等过程，提高绘制效率，在影视作品、景点漫游、广告宣传、游戏娱乐、网络传输等领域中，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，如油画、水彩画、钢笔画、铅笔画、抽象画等艺术风格作品，然而，千百年来形成了众多的艺术风格作品，具有中国民族特色的艺术作品包括：剪纸画、重彩画、烙画、版画等，利用计算机仿真具有烙画艺术风格的绘画作品，是非真实感艺术特质模拟的一项重要技术，同时，也是非真实感绘制效果的有益补充。

烙画艺术作品主要产于河南、河北、江苏、安徽等地，同时，在云南省武定和丽江地区也为其主要生产基地，具有民族和地域特色。烙画作品用烙铁为笔，高温为墨，待烙铁烧热后，在竹木、葫芦、扇骨、梳篦、纸、绢等材质上进行艺术创作，作品中具有突出的线条、光滑的边缘等特点，作品一般呈焦、黑、褐、黄色，古朴典雅，清晰秀丽，其特有的高低不平的肌理变化具有一定的浮雕效果，在把握火候、力度的同时，注重“意在笔先、落笔成形”，别具一格。其悠悠古韵和现代人们的审美追求融会贯通，相得益彰，成为中国民族艺术的一朵奇葩，并以其淳厚的艺术内涵和生动的历史痕迹受到人们的喜爱。

在非真实感绘制公知的技术中，王东等人采用纹理合成和纹理传输的方法将静态图像渲染为烙画风格的艺术效果(<系统仿真学报，2010，22(12):2929-2933>)；此外，王东等人采用动态权重控制的变形及纹理传输方法模拟了葫芦烙画艺术风格(<计算机应用，2010，30(9):2473-2478>)；钱文华等人采用背景纹理合成及偏离映射的方法获得了烙画艺术风格(<中国图像图形学报，2013，18(7):836-843>)；曹毅采用基于图像的方法模拟绘制了中国水墨画艺术效果(<吉林大学博士毕业论文，2012>)；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>)；周杰等人采用参数化方法模拟了乱针刺绣艺术效果(<计算机辅助设计与图形学学报，2014，26(3):436-444>)；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)。钱文华公开了一种基于非真实感的艺术插画效果绘制方法(<专利CN201210135344.4>，2012)，之后，钱文华公开了一种基于非真实感的钢笔淡彩效果绘制方法(<专利CN201210105833.5>，2012)。

相对公知的计算机非真实感烙画等艺术效果模拟方法，本发明突出目标图像的线条特征，以边缘提取和细节增强为基础，结合图像滤波、图像融合技术，提出一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，包括如下步骤：

S1、前景图像亮度信息提取

求取输入前景图像I(x,y)的亮度图像L(x,y)：

L(x,y)＝0.299×I_R(x,y)+0.587×I_G(x,y)+0.114×I_B(x,y)

式中：(x,y)表示象素的坐标位置，I_R(x,y)，I_G(x,y)，I_B(x,y)表示输入图像I(x,y)的红、绿、蓝三通道值；

S2、边缘提取

求取亮度图像L(x,y)的梯度，沿梯度方向使用高斯差分DoG滤波器进行滤波，对L(x,y)中不同象素位置进行滤波后，累积滤波响应得到F(x,y)：

$F(x,y)={\&Integral;}_{x-T,y-T}^{x+T,y+T}\&dtri;L(x,y)f(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，▽为对亮度图像L(x,y)求梯度操作，f(x,y)表示高斯函数的滤波器，参数T表示滤波器的大小(2＜T＜10)，d(x,y)表示求偏导过程；

将F(x,y)沿梯度方向积分以增强线条的连续性，得到结果图像A(x,y)：

$A(x,y)={\&Integral;}_{x-s,y-s}^{x+s,y+s}{G}_{\mathrm{\&sigma;}}(x,y)F(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，G_σ(x,y)是标准差为σ的一维高斯函数(0＜σ＜4)，参数s控制线条平滑的程度(2＜s＜12)，d(x,y)表示求偏导过程；

通过(1+tanh(A(x,y)))与阈值τ比较(0＜τ＜3)，二值化后得到一幅黑白的边缘图像E(x,y)：

S3、线条增强

对边缘图像E(x,y)进行双边滤波处理，采用r(1＜r＜6)的半径大小对象素位置为(x,y)的邻域Sur(1＜Sur＜9)进行双边滤波，得到滤波结果图像S(x,y)：

$S(x,y)=\frac{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)*E(x,y)d(x,y)}{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)d(x,y)}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，w(x,y)表示象素位置为(x,y)的象素值与周围邻域象素的误差值，l表示象素位置为(x,y)的象素与周围邻域象素之间的欧式距离，d(x,y)表示求偏导过程；

计算边缘图像E(x,y)与滤波结果图像S(x,y)的差值，累计到边缘图像E(x,y)中，获得线条增强的结果图像R(x,y)；

R(x,y)＝(E(x,y)-S(x,y))×c+E(x,y)

式中，(x,y)表示某一象素位置，c控制细节增强的程度(1＜c＜6)；

S4、输入背景纹理

选取具有木纹、竹子、纸张等材质的输入图像B(x,y)，作为最终线条增强的、烙画艺术效果的背景图像；

S5、图像融合

将输入图像B(x,y)从RGB色彩空间转换到LAB色彩空间，采用正片叠底的方法，将线条增强的结果图像R(x,y)与输入图像B(x,y)的亮度信息进行图像融合，获得灰度的烙画艺术效果图像P(x,y)：

$P(x,y)=\frac{B_L(x,y)\&times;R(x,y)}{255}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_L(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中L通道的值；

在LAB色彩空间中，将输入图像B(x,y)的色彩值B_A(x,y)、B_B(x,y)传输到灰度的烙画艺术效果图像中：

$\left\{\begin{array}{c}{O}_L(x,y)=P(x,y)\\ O_A(x,y)=B_A(x,y)\\ O_B(x,y)=B_B(x,y)\end{array}\right.$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_A(x,y)、B_B(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中A通道和B通道的值，O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)表示最终的烙画艺术效果图像在LAB色彩空间中L、B、A通道的值，将O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)从LAB色彩空间转换回RGB色彩空间，获得最终的线条增强的烙画艺术效果图像O(x,y)。

本发明以数字图像处理技术中的边缘提取、细节增强技术为基础，模拟出具有线条增强的烙画艺术效果，针对输入的目标图像，给出了对彩色图像进行边缘提取、图像滤波等方法，提出了将线条前景图像融合到纹理背景图像中的方法。本发明基于非真实感绘制技术，需要两幅输入图像，其中一幅作为前景图像，用于提取线条，另一幅作为背景图像，输入木材、竹子、纸张等纹理图像，整个的绘制方法工艺流程为：首先，对输入的前景图像进行亮度信息提取，获得灰度图像；接着，采用边缘检测方法提取灰度图像的边缘信息，接着，对边缘信息进行图像增强；然后，输入具有纹理信息的背景图像；最后，将增强的线条图像融合到背景图像中，获得不同背景的烙画效果。

本发明提出一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，利用计算机对输入图像进行处理，能获得非真实感的、线条增强的烙画艺术效果，针对输入不同的前景图像和背景图像，可获得不同的烙画艺术效果，线条增强的特点更符合烙画的艺术品质。采用DOG边缘检测方法获取前景图像的边缘信息，并对边缘信息进行细节增强处理，提取了更多的边缘细节，增强了边缘的连贯性和流畅性，提高了模拟算法的效率。输入不同前景图像，同时通过输入不同的材质图像作为背景图像，将前景图像与背景图像的融合，提高了灵活性，扩展了最终烙画艺术效果的创作题材。建立了一种计算机模拟非真实感线条增强的、烙画艺术效果绘制方法，符合真实烙画线条的特点，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，是非真实感模拟不同艺术效果的一种有益补充。为线条增强的烙画艺术作品模拟提供了一种新的绘制方法，也为扎染、刺绣、及蜡染等不同艺术效果的计算机模拟提供了有力的理论基础和技术支持。

附图说明

图1为本发明提出的一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法的流程图。

图2为输入图像经过图像去色得到的结果图像。

图3为边缘提取获得的结果图像。

图4为对边缘图像进行细节增强获得的结果图像。

图5为输入的木材纹理图像。

图6为细节增强的线条图像和纹理图像进行融合以后获得的结果图像。

图7为前景图像和背景图像融合之后获得的彩色的烙画艺术效果图像。

具体实施方式

如图1-7所示，图1为本发明提出的一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法的流程图；图2为输入图像经过图像去色得到的结果图像；图3为边缘提取获得的结果图像；图4为对边缘图像进行细节增强获得的结果图像；图5为输入的木材纹理图像；图6为细节增强的线条图像和纹理图像进行融合以后获得的结果图像；图7为前景图像和背景图像融合之后获得的彩色的烙画艺术效果图像。

参照图1-7，本发明提出的一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，将输入的二维前景图像和背景图像，处理为线条增强的烙画艺术风格效果，包括如下步骤：

S1、前景图像亮度信息提取

如图2所示，求取输入前景图像I(x,y)的亮度图像L(x,y)：

L(x,y)＝0.299×I_R(x,y)+0.587×I_G(x,y)+0.114×I_B(x,y)

式中：(x,y)表示象素的坐标位置，I_R(x,y)，I_G(x,y)，I_B(x,y)表示输入图像I(x,y)的红、绿、蓝三通道值；

S2、边缘提取

求取亮度图像L(x,y)的梯度，沿梯度方向使用高斯差分DoG滤波器进行滤波，对L(x,y)中不同象素位置进行滤波后，累积滤波响应得到F(x,y)：

$F(x,y)={\&Integral;}_{x-T,y-T}^{x+T,y+T}\&dtri;L(x,y)f(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，▽为对亮度图像L(x,y)求梯度操作，f(x,y)表示高斯函数的滤波器，参数T表示滤波器的大小(2＜T＜10)，根据经验，我们将T设置为5，d(x,y)表示求偏导过程；

将F(x,y)沿梯度方向积分以增强线条的连续性，得到结果图像A(x,y)：

$A(x,y)={\&Integral;}_{x-s,y-s}^{x+s,y+s}{G}_{\mathrm{\&sigma;}}(x,y)F(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，G_σ(x,y)是标准差为σ的一维高斯函数(0＜σ＜4)，根据经验，我们取σ值为2，

参数s控制线条平滑的程度(2＜s＜12)，根据经验，我们取s值为6，d(x,y)表示求偏导过程；

通过(1+tanh(A(x,y)))与阈值τ比较(0＜τ＜3)，根据经验，我们取τ值为2，二值化后得到一幅黑白的边缘图像E(x,y)，如图3所示：

S3、线条增强

对边缘图像E(x,y)进行双边滤波处理，采用r(1＜r＜6，根据经验，我们取值为4)的半径大小对象素位置为(x,y)的邻域Sur(1＜Sur＜9，根据经验，我们取值为6)进行双边滤波，得到滤波结果图像S(x,y)：

$S(x,y)=\frac{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)*E(x,y)d(x,y)}{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)d(x,y)}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，w(x,y)表示象素位置为(x,y)的象素值与周围邻域象素的误差值，l表示象素位置为(x,y)的象素与周围邻域象素之间的欧式距离，d(x,y)表示求偏导过程；

计算边缘图像E(x,y)与滤波结果图像S(x,y)的差值，累计到边缘图像E(x,y)中，获得线条增强的结果图像R(x,y)，如图4所示；

R(x,y)＝(E(x,y)-S(x,y))×c+E(x,y)

式中，(x,y)表示某一象素位置，c控制细节增强的程度(1＜c＜6)，根据经验，我们取值为3；

S4、输入背景纹理

选取具有木纹、竹子、纸张等材质的输入图像B(x,y)，作为最终线条增强的烙画艺术效果的背景图像，如图5所示；

S5、图像融合

将输入图像B(x,y)从RGB色彩空间转换到LAB色彩空间，采用正片叠底的方法，将线条增强的结果图像R(x,y)与输入图像B(x,y)的亮度信息进行图像融合，获得灰度的烙画艺术效果图像P(x,y)，如图6所示：

$P(x,y)=\frac{B_L(x,y)\&times;R(x,y)}{255}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_L(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中L通道的值；

在LAB色彩空间中，将输入图像B(x,y)的色彩值B_A(x,y)、B_B(x,y)传输到灰度P(x,y)中：

$\left\{\begin{array}{c}{O}_L(x,y)=P(x,y)\\ O_A(x,y)=B_A(x,y)\\ O_B(x,y)=B_B(x,y)\end{array}\right.$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_A(x,y)、B_B(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中A通道和B通道的值，O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)表示最终的烙画艺术效果图像在LAB色彩空间中L、B、A通道的值，将O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)从LAB色彩空间转换回RGB色彩空间，获得最终的线条增强的烙画艺术效果图像O(x,y)，如图7所示。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种线条增强的烙画艺术效果模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、前景图像亮度信息提取

求取输入前景图像I(x,y)的亮度图像L(x,y)：

L(x,y)＝0.299×I_R(x,y)+0.587×I_G(x,y)+0.114×I_B(x,y)

式中：(x,y)表示象素的坐标位置，I_R(x,y)，I_G(x,y)，I_B(x,y)表示输入图像I(x,y)的红、绿、蓝三通道值；

S2、边缘提取

求取亮度图像L(x,y)的梯度，沿梯度方向使用高斯差分DoG滤波器进行滤波，对L(x,y)中不同象素位置进行滤波后，累积滤波响应得到F(x,y)：

$F(x,y)={\&Integral;}_{x-T,y-T}^{x+T,y+T}\&dtri;L(x,y)f(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，▽为对亮度图像L(x,y)求梯度操作，f(x,y)表示高斯函数的滤波器，参数T表示滤波器的大小(2＜T＜10)，d(x,y)表示求偏导过程；

将F(x,y)沿梯度方向积分以增强线条的连续性，得到结果图像A(x,y)：

$A(x,y)={\&Integral;}_{x-s,y-s}^{x+s,y+s}{G}_{\mathrm{\&sigma;}}(x,y)F(x,y)d(x,y)$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，G_σ(x,y)是标准差为σ的一维高斯函数(0＜σ＜4)，参数s控制线条平滑的程度(2＜s＜12)，d(x,y)表示求偏导过程；

通过(1+tanh(A(x,y)))与阈值τ比较(0＜τ＜3)，二值化后得到一幅黑白的边缘图像E(x,y)：

S3、线条增强

对边缘图像E(x,y)进行双边滤波处理，采用r(1＜r＜6)的半径大小对象素位置为(x,y)的邻域Sur(1＜Sur＜9)进行双边滤波，得到滤波结果图像S(x,y)：

$S(x,y)=\frac{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)*E(x,y)d(x,y)}{{\&Integral;}_{x-Sur,y-Sur}^{x+Sur,y+Sur}{e}^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{l}{r}\right)}^2}w(x,y)d(x,y)}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，x表示象素的横坐标，y表示象素的纵坐标，w(x,y)表示象素位置为(x,y)的象素值与周围邻域象素的误差值，l表示象素位置为(x,y)的象素与周围邻域象素之间的欧式距离，d(x,y)表示求偏导过程；

计算边缘图像E(x,y)与滤波结果图像S(x,y)的差值，累计到边缘图像E(x,y)中，获得线条增强的结果图像R(x,y)；

R(x,y)＝(E(x,y)-S(x,y))×c+E(x,y)

式中，(x,y)表示某一象素位置，c控制细节增强的程度(1＜c＜6)；

S4、输入背景纹理

选取具有木纹、竹子、纸张等材质的输入图像B(x,y)，作为最终线条增强的、烙画艺术效果的背景图像；

S5、图像融合

将输入图像B(x,y)从RGB色彩空间转换到LAB色彩空间，采用正片叠底的方法，将线条增强的结果图像R(x,y)与输入图像B(x,y)的亮度信息进行图像融合，获得灰度的烙画艺术效果图像P(x,y)：

$P(x,y)=\frac{B_L(x,y)\&times;R(x,y)}{255}$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_L(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中L通道的值；

在LAB色彩空间中，将输入图像B(x,y)的色彩值B_A(x,y)、B_B(x,y)传输到灰度的烙画艺术效果图像中：

$\left\{\begin{array}{c}{O}_L(x,y)=P(x,y)\\ O_A(x,y)=B_A(x,y)\\ O_B(x,y)=B_B(x,y)\end{array}\right.$

式中，(x,y)表示某一象素位置，B_A(x,y)、B_B(x,y)表示输入图像B(x,y)在LAB色彩空间中A通道和B通道的值，O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)表示最终的烙画艺术效果图像在LAB色彩空间中L、B、A通道的值，将O_L(x,y)、O_A(x,y)、O_B(x,y)从LAB色彩空间转换回RGB色彩空间，获得最终的线条增强的烙画艺术效果图像O(x,y)。