CN110349239A - 图像特征保持的圆点绘制方法 - Google Patents

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Abstract

图像特征保持的圆点绘制方法，涉及图像的非真实感渲染。首先对图像进行分割，提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线，生成图像上的方向场，使得图像的每个像素点位置都存在一个方向；设计密度函数，刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化；结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域；进行补洞优化填补画面中空白区域。本发明的图像上圆点绘制方法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果，结果十分具有艺术性。

Description

图像特征保持的圆点绘制方法
技术领域
本发明涉及图像的非真实感渲染，尤其是涉及在图像上进行圆形排样的技术，是基于图像向量场和梯度场进行反映图像特征、梯度变化以及颜色的图像特征保持的圆点绘制方法。
背景技术
图像的非真实感渲染有很多种，但是用圆点进行绘制的几乎没有，现有的大多数相关的非真实感渲染都是用正方形、矩形、椭圆或者单纯的点进行图像重绘。现有的马赛克模拟方法不能同时具备反映图像特征、反映图像梯度变化的能力，而点刻画方法又不能自适应大小，只能用统一大小的圆点重绘图像。
发明内容
本发明的目的在于提供不仅能反映图像的特征信息和颜色，还能反映梯度信息的图像特征保持的圆点绘制方法。
本发明包括以下步骤：
1)输入图像(RGB彩色图像)，设置参数m，n，σ，应用(Chen Z,Chen W,Guo J,etal.Orientation field guided line abstraction for 3D printing[J].ComputerAided Geometric Design,2018,62:253-262)方法生成图像上的方向场；所述m为用户指定的圆点最大半径，n为用户指定的圆点最小半径，σ为控制圆点重叠率的阈值；
2)计算图像梯度，利用其大小计算密度函数f(x)参数xl,xh，其中，f(x)为圆点半径大小关于图像梯度的函数；
3)在图像覆盖的有界连续平面上随机生成一个位置p，加入点的集合U；求出p对应的像素点q，将q处梯度大小代入密度函数计算该点处的圆点半径大小r，计算以p为圆心，r为半径的圆覆盖的像素，将这些像素颜色的平均值作为当前圆的颜色c；所述p为图像区域的某位置点，U为起始点的集合，q为图像上的像素点，r为点p处圆点的半径，c为点p处圆点颜色；
4)以p为圆心，画出半径大小为r，颜色为c的圆点，获取像素点q处的方向场的方向t，在t方向上，根据一定的规则摆放圆点；当t方向上的圆摆放达到停止条件，则开始t反方向圆的摆放，当反方向也达到停止条件，则完成了一条线的生成，上述过程中每生成新的圆点都将其圆心加入点集U；t为点p处的方向场；
5)从集合U中选出一个点，在其两侧产生新的有效起始点作为新的p，并将选出的点从U中去除，计算p处的像素点作为新的q，类似步骤3)，计算该处圆点半径r和颜色c，重复步骤4)和5)的过程，直至U为空；
6)补洞。
在步骤4)中，所述根据一定的规则是指根据步骤1)的方向场和步骤2)的密度函数计算出圆点位置和大小(假设前一个圆点半径大小为r，根据局部相似原理，估计新的圆点圆心位置为方向场方向上与前一个圆点相距2r处)，根据估计的新圆点与前一个圆的位置关系，调整至相切，计算相切位置的圆点区域的像素颜色平均值作为圆点颜色；所述停止条件是指新计算出的圆点超出图像区域边界或者与已经绘制完成的圆点的重叠率超过阈值。
在步骤6)中，所述补洞的具体方法可为：
6.1第一遍补洞：遍历图像上的像素，计算圆心在像素中心，半径为自适应大小(通过密度函数计算)的圆点能否被放进画面，若可以，则放下；若不行，则舍弃；判断能否放进画面的依据还是重叠率，为了保证补洞环节不带来过多的重叠，阈值设置得非常小。
6.2通过第一遍补洞后还是会有一些洞，所以进行第二遍补洞：统一用半径比较小的圆点去填补，该半径大小用户可自行设置。
以下给出本发明的工作原理：
1、本发明由用户指定圆点绘制中的最大圆点半径以及最小圆点半径。
2、本发明采用方向场用于指导圆点的排列，该方向场采用(Chen Z,Chen W,GuoJ,et al.Orientation field guided line abstraction for 3D printing[J].ComputerAided Geometric Design,2018,62:253-262)的方向场设计，在每个图像像素位置产生一个方向。本发明采用该方向场而不直接采用图像梯度场是因为图像梯度场在某些位置梯度值为0，没有方向，而(Chen Z,Chen W,Guo J,et al.Orientation field guided lineabstraction for 3D printing[J].Computer Aided Geometric Design,2018,62:253-262)的方向场能保证在每个位置都有方向值；
3、本发明设计了一种密度函数，刻画圆点大小随着图像梯度大小的变化，该密度函数能够使得图像梯度值大的位置绘制的圆点比较小，而梯度值小的位置绘制的圆点比较大，从而刻画图像的像素变化，具体表达式如下：
其中，自变量是图像在某点p处的梯度，xl＝min(mingrad,0.5*avggrad)，xh＝min(maxgrad,1.5*avggrad)，mingrad为图像梯度最小值，avggrad为图像梯度平均值，maxgrad为图像梯度最大值。
4、本发明在根据上述的方向场和密度函数计算出圆点大小和位置之后，摆放圆点，摆放过程中为了保证圆点之间不重叠，需要手动调整圆点位置，移动即将摆放的圆点位置使其与上一个圆点相切；每次生成一个新的圆点需要判断该点与画面中的圆点重叠率是否超过设定阈值σ或者超出边界，若超过，则停止该点的生成，在集合U重新挑选新线起始点，如果该点生成成功，则将该点放入集合U。
5、本发明在摆放圆点之后画面可能还有部分空白，所以采取后续补洞环节填补空白。以保证画面的饱满性。补洞环节的重叠率阈值比上述小很多，是为了不引入更多的圆点重叠。
6、本发明的圆点颜色由该圆点所覆盖图像区域像素的平均值计算获得。
7、本发明根据方向场排列圆点，根据梯度大小设计圆点大小，根据图像局部区域计算圆点颜色，能够生成和图像特征适应，与图像梯度自适应以及和图像颜色匹配的圆点绘制结果。与现有技术相比，本发明具有以下突出优点：
1、本发明生成的圆点绘制结果可以反映图像的特征。
2、本发明生成的绘制结果可以反映图像的梯度变化。
3、本发明生成的绘制结果可以反映图像的颜色。
附图说明
图1为本发明实施例的工作流程图。
图2为本发明实施例采用的图像原图，其分辨率为1000×1000。
图3为原图计算出的方向场可视化结果，体现像素位置的变化方向。
图4为原图计算出的梯度可视化结果，越白梯度越大，越黑梯度越小。
图5为原图进行圆点绘制的初步结果。
图6为二次补洞后的圆点绘制结果。
具体实施方式
以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明实施例包括以下步骤：
1)输入图像(RGB彩色图像)，设置参数m，n，σ，应用(Chen Z,Chen W,Guo J,etal.Orientation field guided line abstraction for 3D printing[J].ComputerAided Geometric Design,2018,62:253-262)方法生成图像上的方向场；所述m为用户指定的圆点最大半径，n为用户指定的圆点最小半径，σ为控制圆点重叠率的阈值；
2)计算图像梯度，利用其大小计算密度函数f(x)参数xl,xh，其中，f(x)为圆点半径大小关于图像梯度的函数；
3)在图像覆盖的有界连续平面上随机生成一个位置p，加入点的集合U；求出p对应的像素点q，将q处梯度大小代入密度函数计算该点处的圆点半径大小r，计算以p为圆心，r为半径的圆覆盖的像素，将这些像素颜色的平均值作为当前圆的颜色c；所述p为图像区域的某位置点，U为起始点的集合，q为图像上的像素点，r为点p处圆点的半径，c为点p处圆点颜色；
4)以p为圆心，画出半径大小为r，颜色为c的圆点，获取像素点q处的方向场的方向t，在t方向上，根据一定的规则摆放圆点；当t方向上的圆摆放达到停止条件，则开始t反方向圆的摆放，当反方向也达到停止条件，则完成了一条线的生成，上述过程中每生成新的圆点都将其圆心加入点集U；t为点p处的方向场；
所述根据一定的规则是指根据步骤1)的方向场和步骤2)的密度函数计算出圆点位置和大小(假设前一个圆点半径大小为r，根据局部相似原理，估计新的圆点圆心位置为方向场方向上与前一个圆点相距2r处)，根据估计的新圆点与前一个圆的位置关系，调整至相切，计算相切位置的圆点区域的像素颜色平均值作为圆点颜色；所述停止条件是指新计算出的圆点超出图像区域边界或者与已经绘制完成的圆点的重叠率超过阈值。
5)从集合U中选出一个点，在其两侧产生新的有效起始点作为新的p，并将选出的点从U中去除，计算p处的像素点作为新的q，类似步骤3)，计算该处圆点半径r和颜色c，重复步骤4)和5)的过程，直至U为空；
6)补洞，具体方法为：
6.1第一遍补洞：遍历图像上的像素，计算圆心在像素中心，半径为自适应大小(通过密度函数计算)的圆点能否被放进画面，若可以，则放下；若不行，则舍弃；判断能否放进画面的依据还是重叠率，为了保证补洞环节不带来过多的重叠，阈值设置得非常小。
6.2通过第一遍补洞后还是会有一些洞，所以进行第二遍补洞：统一用半径比较小的圆点去填补，该半径大小用户可自行设置。
以下给出具体实施例。
在对本实施例进行详细描述之前，需要指出的是，本实施例所演示的一种图像特征自适应的圆点绘制过程，基本上全自动。
参见图1，本发明实施例包括以下步骤：
1、输入图像(RGB图像)，参见图2，设置参数：m＝9，n＝6，初始绘制环节σ＝0.1，补洞绘制环节σ＝0.02，计算出图像上的方向场，参见图3。
2、计算图像梯度，参见图4。利用梯度大小计算密度函数f(x)参数xl,xh用于后续圆点半径大小的计算。
3、随机从一个可行位置开始圆点摆放，根据方向场和梯度场计算圆点的大小和位置，直至达到一条线的生成迭代停止条件。
5、选取合适的新线起始点重新开始迭代过程，直至起始点集合为空则停止。对输入图像获得的初步圆点绘制结果参见图5。
5、进行两次补洞优化，补洞优化后的绘制结果参见图6。
本发明首先对图像进行分割，提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线，生成图像上的方向场，使得图像的每个像素点位置都存在一个方向；设计密度函数，刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化；结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域；进行补洞优化填补画面中空白区域。本发明的图像上圆点绘制方法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果，结果十分具有艺术性。

Claims (4)

1.图像特征保持的圆点绘制方法，其特征在于包括以下步骤：
1)输入图像，设置参数m，n，σ，应用方法生成图像上的方向场；所述m为用户指定的圆点最大半径，n为用户指定的圆点最小半径，σ为控制圆点重叠率的阈值；
2)计算图像梯度，利用其大小计算密度函数f(x)参数xl,xh，其中，f(x)为圆点半径大小关于图像梯度的函数；
3)在图像覆盖的有界连续平面上随机生成一个位置p，加入点的集合U；求出p对应的像素点q，将q处梯度大小代入密度函数计算该点处的圆点半径大小r，计算以p为圆心，r为半径的圆覆盖的像素，将这些像素颜色的平均值作为当前圆的颜色c；所述p为图像区域的某位置点，U为起始点的集合，q为图像上的像素点，r为点p处圆点的半径，c为点p处圆点颜色；
4)以p为圆心，画出半径大小为r，颜色为c的圆点，获取像素点q处的方向场的方向t，在t方向上，根据一定的规则摆放圆点；当t方向上的圆摆放达到停止条件，则开始t反方向圆的摆放，当反方向也达到停止条件，则完成了一条线的生成，上述过程中每生成新的圆点都将其圆心加入点集U；t为点p处的方向场；
5)从集合U中选出一个点，在其两侧产生新的有效起始点作为新的p，并将选出的点从U中去除，计算p处的像素点作为新的q，类似步骤3)，计算该处圆点半径r和颜色c，重复步骤4)和5)的过程，直至U为空；
6)补洞。
2.如权利要求1所述图像特征保持的圆点绘制方法，其特征在于在步骤4)中，所述根据一定的规则是指根据步骤1)的方向场和步骤2)的密度函数计算出圆点位置和大小，根据估计的新圆点与前一个圆的位置关系，调整至相切，计算相切位置的圆点区域的像素颜色平均值作为圆点颜色。
3.如权利要求1所述图像特征保持的圆点绘制方法，其特征在于在步骤4)中，所述停止条件是指新计算出的圆点超出图像区域边界或者与已经绘制完成的圆点的重叠率超过阈值。
4.如权利要求1所述图像特征保持的圆点绘制方法，其特征在于在步骤6)中，所述补洞的具体方法为：
6.1第一遍补洞：遍历图像上的像素，计算圆心在像素中心，半径为自适应大小(通过密度函数计算)的圆点能否被放进画面，若可以，则放下；若不行，则舍弃；判断能否放进画面的依据还是重叠率，为了保证补洞环节不带来过多的重叠，阈值设置得非常小；
6.2通过第一遍补洞后还是会有一些洞，所以进行第二遍补洞：统一用半径比较小的圆点去填补，该半径大小用户自行设置。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105737832A (zh) * 2016-03-22 2016-07-06 北京工业大学 基于全局最优数据融合的分布式slam方法
CN106952342A (zh) * 2017-03-29 2017-07-14 厦门大学 基于重心Voronoi剖分的点云均一化方法
CN108509846A (zh) * 2018-02-09 2018-09-07 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质
US20180299698A1 (en) * 2017-04-13 2018-10-18 Novartis Ag Colored Contact Lenses and Method of Making the Same
CN108846827A (zh) * 2018-04-16 2018-11-20 江南大学 一种基于多圆快速分割眼底视盘的方法
CN109859284A (zh) * 2019-01-04 2019-06-07 广东智媒云图科技股份有限公司 一种基于圆点的绘画实现方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105737832A (zh) * 2016-03-22 2016-07-06 北京工业大学 基于全局最优数据融合的分布式slam方法
CN106952342A (zh) * 2017-03-29 2017-07-14 厦门大学 基于重心Voronoi剖分的点云均一化方法
US20180299698A1 (en) * 2017-04-13 2018-10-18 Novartis Ag Colored Contact Lenses and Method of Making the Same
CN108509846A (zh) * 2018-02-09 2018-09-07 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108846827A (zh) * 2018-04-16 2018-11-20 江南大学 一种基于多圆快速分割眼底视盘的方法
CN109859284A (zh) * 2019-01-04 2019-06-07 广东智媒云图科技股份有限公司 一种基于圆点的绘画实现方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
VICTOR S. LEMPITSKY 等: "Learning To Count Objects in Images", 《ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 23: 24TH ANNUAL CONFERENCE ON NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 2010》 *
余丽娟 等: "改进区域划分的圆Packing变分算法", 《计算机辅助设计与图形学学报》 *

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