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基于显著性图的自然图像水墨风格化算法研究

孙娜娜  
【摘要】:自然图像水墨风格化研究将计算机相关技术与中国传统的绘画艺术相结合,利用计算机将图像转换成具有水墨画效果的图像。这对于拓展计算机应用领域、推动计算机艺术仿真技术的发展,弘扬中华民族文化,都具有重要的理论和现实意义。 水墨画绘制并非是对现实的真实写照,而是通过对现实景物的抽象描绘,来展现一种意境美。水墨画绘制过程中,其笔法的使用,墨色的描绘,以及水墨在宣纸上的渗透,都是水墨画的特色。因此,本文以真实风景图像作为输入,采用图像处理的方法,针对水墨画的特点,进行了仿真算法探索。其研究工作主要从6个方面进行。 (1)基础理论研究。对计算机非真实感绘制,特别是水墨画仿真的研究背景和近年来的研究成果进行了探究。对中国水墨画的笔法和墨法等相关知识进行了学习。通过阅读文献,了解了现阶段国内外关于水墨画仿真研究的现状,并结合水墨画的特点,构建了本文的算法框架。 (2)显著性模型的学习。针对水墨画的抽象化特点,进行了图像显著性图的学习,了解了显著性图的概念和显著性模型的基础知识,掌握了Itti显著性模型构建显著性图的过程,并将显著性图用于本文算法中。 (3)图像抽象化。利用图像显著性图和双边滤波对图像进行抽象化处理,减少图像的细节信息,让图像符合水墨画抽象化的特点。 (4)图像扩散、脱色处理。对图像中的像素进行色彩扩散处理,使图像具有水墨画绘制过程中墨在宣纸上产生的扩散效果,然后对扩散后的图像进行灰度化及灰度增强处理,使图像符合水墨画的墨色效果。 (5)边缘线计算。提取图像的边缘信息,然后对边缘进行显著性、灰度调整、扩宽、高斯滤波等操作,产生近似水墨画中的边缘效果,然后将边缘合成到脱色处理后的图像中,最后对合成图像进行宣纸效果处理,得到最终符合水墨画效果的图像。 (6)算法仿真实验工作。利用Matlab软件平台,编写仿真程序,进行算法的仿真实现,并展示效果图。 本文的创新之处体现在以下两个方面。 (1)将显著性图引入图像水墨画的仿真。显著性图可以增强图像高对比度的地方,减弱低对比度的地方,让图像抽象化和边缘提取的过程,更符合人类视觉特征,符合画家在绘制前对景物观察记忆的特点,能够实现更好的水墨画仿真效果。 (2)图像边缘的计算。相较建立毛笔模型进行边缘绘制和纹理映射等方法,直接采用图像处理的方法进行边缘的计算,算法简单,易于实现,而且具有水墨画的效果。 本文算法的不足之处是,通过灰度增强产生的图像,在墨色仿真上还没有做到墨分五色的效果;边缘线计算过程中受到山体上树木、花草等景物的影响,会产生一些多余的线条,外部山体轮廓仍会产生不连续性;对于图像中比较小的景物,仿真效果并不理想。今后的研究工作重点是,深化水墨画绘制技法的研究,改进边缘计算的算法,增强仿真的效果。


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