基于参考图像的色粉画模拟

色粉画是一种极具表现力的绘画方式。提出一种基于参考图像色粉画效果模拟的非真实感绘制方法,其模拟过程分为铺底和细化两个阶段。在铺底阶段,利用mean-shift分割方法对参考图像进行分割获得区域和色调信息,并通过矢量场计算确定所得区域内笔画方向,在上述信息约束下通过对色粉画线画法以及侧面画法的模拟完成铺底工作;在细化阶段,针对参考图像所需突出的重要特征细节利用一致线条绘制方法获取,并通过色粉画点画法对其进行模拟。实验结果表明,通过上述两个阶段的模拟,本文方法能够快速高效的将参考图像转化为色粉画艺术化效果。     

基于参考图像的色粉画模拟方法（CIDE 2013）

色粉画是一种极具表现力的绘画方式,本文提出一种基于参考图像色粉画效果模拟的非真实感绘制方法,其模拟过程分为铺底和细化二个阶段。在铺底阶段,利用mean-shift分割方法对参考图像进行分割获得区域和色调信息,并通过矢量场计算确定所得区域内笔画方向,在上述信息约束下通过对色粉画线画法以及侧面画法的模拟完成铺底工作;在细化阶段,针对参考图像所需突出的重要特征细节利用一致线条绘制方法获取,并通过色粉画点画法对其进行模拟。实验结果表明,通过上述二阶段模拟,本文所提方法能够快速高效的将参考图像转化为色粉画艺术化效果。     

三维烟雾的实时模拟

提出了一种基于流体力学方程并采取欧拉法实时模拟三维真实感烟雾的算法。通过Navier-Stokes方程建立烟雾流场的物理模型,以保证视觉的真实感。为了保证运算的实时性,烟雾流场划分为三维网格空间,并将烟雾速度场的分布定义于每个立方网格单元的中心点;通过线性插值获取整幅图像中每个像素的烟雾浓度。将烟雾模拟技术用于图像的显示特技中,以产生图像消散成烟雾的视觉效果,得到了比较满意的模拟效果。     

矢量画刷的设计与实现

在计算机上模拟现实中美术工作者使用的画刷一直是二维矢量编辑器必备的功能,本文介绍了如何在计算机上模拟绘图画刷的算法,其思想是将用户通过鼠标输入的一组离散的点转换成具有画刷风格的矢量图形,先对多边形画刷的外形定义,再对画刷的连续移动进行轨迹合成,最后实现特定的形状的画刷的轨迹。在此基础上实现了矩形、斜四边形、圆形画刷的算法设计。本文亦针对稠密的轨迹出现的自环绕现象,提出了反锯齿算法,并减少了自环绕圈数。实验测试结果表明,该算法效果良好,达到了预期目标。     

基于分段函数的中国画风格渲染新方法

通过结合物理模拟中随机浓度的思想和分段处理方法,对中远距离分段的扩散浓度采取随机处理,从而提出一种新的分段水墨扩散函数,用于模拟水墨扩散效果,根据其实现要点选取适当算法设计了中国画风格绘制的总体算法框图。该算法首先对图像用均值滤波进行平滑预处理;然后应用K means聚类算法进行图像分割,用以模拟中国画用水墨浓淡表达色调层次的效果;接着,算法采用形态学方法检测图像的边缘点,对检测出来的边缘点应用自定义的分段处理函数模拟水墨边缘扩散的效果,得出中国画风格渲染图像;最后,用HTML5实现了该算法。该算法所生成的中国画风格在用墨模拟和水墨扩散上都能够得到较逼真的效果。     

拼贴一幅“画中画”

仔细看看下面这幅画，就会惊奇的发现，这幅画竟是由很多幅不同的小图片拼合而成的！画中有画，效果相当奇特，但如何才能做这种效果呢？我们用拼贴画大师——PhotoMosaic,通过简单的几步，就可以用自己所珍藏的藏精美图片拼出这样一幅效果奇特的“画中画”。     

数码晕染墨荷

水墨画是中国最古老的艺术形式芝一，有着上千年的历史。直至今天，它仍然具有鲜活的生命力，很多数码摄影人依然渴望通过后期制作，将自己的照片制作成水黑画效果，下面，我们就来介绍一下水黑荷花的后期制作方法。     

动漫素材创作中引入壁画技法

壁画是人们直接画在墙面上的画,是人类历史上最早的绘画形式之一。我们的祖先用烧焦的树枝（木炭）、黄色的泥土在洞壁上刻画各种图形,以记录其狩猎、舞蹈、祭祀和战争等事件,形成了最早的壁画。随后,我国敦煌莫高窟中的壁画和埃及金字塔中的壁画,围绕不同主题展示了高超的壁画艺术,成为世界知名的历史文化遗产。该项目瞄准这一历史久远、表现能力很强的艺术形式,将它用于动漫形象的创作。在二维图像平面上通过独立设计的图像融合和图像移色算法,将常规数码图像改造成为视觉上具有仿古效果的多种款式的壁画,使用户可以DIY出具有奇特视觉效果的动漫素材。     

基于时变纹元的真实感草地枯萎模拟

对表示复杂自然物体的纹元(texel)方法进行扩展,提出时变纹元的概念,以模拟草叶、毛发等自然物体随时间而变化的真实感效果.时变纹元内存储着自然物体随时间变化的纹元数据,从而可用于构建时变三维数据场,实现物体时变效果的模拟.采用一种纹元变形算法来生成时变纹元,该算法首先将基本纹元结构转化为点模型,然后对点模型进行动态模拟来生成时变数据,再将时变的点模型数据进行转化而得到时变纹元结构.运用时变纹元方法实现了草地随时间逐渐枯萎效果的真实感模拟.为了能够模拟草地枯萎变化过程中真实的形态、材质变化,基于物理学以及     

基于Gdiplus的笔迹回放系统

针对当前使用计算机创作的书法、绘画作品只能静态地展现最终效果,而无法记录中间创作过程的现状,设计开发一个基于Gdiplus的笔迹回放系统,能对创作过程中的运笔路线、运笔轻重、运笔缓急进行记录与回放。采用纹理融合技术为创作者提供炭精笔、水墨笔等多种笔触效果,以一种自定义的笔迹记录文件来保存整个创作过程。应用结果表明,该系统适用于教育领域,提供了一种保存艺术创作过程的解决方案。     

A portrait photo-to-tattoo transform based on digital tattooing

Tattooing portraits of loved ones is a popular form of love expression and tribute. Tattooing portraits is complicated and challenging because of detailed facial expressions and unique characters of each person. Currently, it is hard for clients to give clear instructions on tattoo designs to tattooists, because there is no effective way to see a portrait tattoo before putting it on the body. In this paper, an algorithm which transforms a given portrait photo to a portrait tattoo is proposed. It takes a portrait photo, a reference portrait tattoo image, a skin image and a set of parameters as inputs. The portrait photo is the person’s face whom the client wants to put on his/her skin. The reference portrait tattoo image is used to control the color and style of the synthetic portrait tattoo. The skin image is taken from the skin region where the client wants to tattoo. By adjusting the parameters, portrait tattoos with different characteristics can be generated. The proposed algorithm uses a series of tailor-made image processing methods and a digital tattoo needle model to perform digital tattooing on the skin image. Comparing with the state-of-the-art style transfer methods, the proposed algorithm produces more realistic portrait tattoos.

     

Automatic portrait oil painter: joint domain stylization for portrait images

Everyone has the dream of being in the center of famous art paintings, admired by numerous future generations. However, the dream came true at a huge cost of the painter’s commission in old days. In our paper, another practical choice is provided for everyone to achieve that dream – an automatic portrait oil painter transferring some artistic styles from one single reference painting. To address this issue, we propose a joint-domain image stylization approach, particularly for portrait oil paintings. From the view of artistic appreciation, we analyze an amount of oil painting art works and summarize three critical factors to depict the figure, i.e. color, structure and texture. Based on this point, we separate and represent an artistic work into these three domains. Then, considering their intrinsic properties and following an art creation route, we propose the corresponding approaches to jointly model and transfer the features in these domains. First, a swatch-based color adjustment is proposed to recolor the tone of the input image based on semantic regions corresponding to the references. Second, the main structures of the input image is maintained by sparse reconstruction. Third, a coarse-to-fine texture synthesis is used to enhance the detail oil painting patterns. Extensive experimental results demonstrate that the proposed method achieves desirable results compared with state-of-the-art methods in not only transferring the styles from references but also keeping consistent contents with the given portrait.     

中国肖像画的风格转移算法

风格转移技术能快速生成目标艺术作品,但直接用在中国画上通常会存在特征分布不协调、人脸辨识不一致等问题.针对上述问题,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的中国肖像画风格转移算法.首先,针对中国肖像画中写意和工笔两种绘画技法,提出笔触控制约束,指导图像的纹理分布.然后,提出国画特征移动距离,用于度量内容与风格特征,并将参考的中国画风格协调部署在肖像照上.最后,针对中国画的水墨色调和留白特点,提出水墨留白约束改进损失网络.实验表明,文中算法生成的结果不仅保证人脸辨识的一致性,而且在中国画艺术风格上表现更优.     

数字图像处理课程实验教学过程设计

根据"数字图像处理"课程理论性与实用性的特点,在分析其课程教学体系结构的基础上,充分利用现代新技术和教学理念,文章介绍综合多层项目教学法的设计,以及在"数字图像处理"课程实验教学过程的实践。结果显示,该方法结合武汉大学国家电工电子实验教学示范中心教改项目的实践获得较好效果。     

融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法

针对人像分割精度不高、效率不佳的问题,提出一种融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法,以实现对人像半身图进行分割.在编码器-解码器的U型网络结构的基础上,通过将MobileNetv2作为骨干网络,精简上采样过程,有效地减少了网络的参数量,有助于网络的迁移和训练.融合注意力机制的网络结构可更有效地学习...     

基于套色浮雕的动漫素材创作技术

浮雕是雕塑与绘画相结合的产物。艺术家可以在平面上雕刻出具有三维观感的作品,并华丽地贴附在墙面或器皿的表面,因此它十分普及地用于建筑设计或用具装帧中。该项目瞄准这一历史久远、表现能力很强的艺术形式,将它用于动漫形象的创作。在二维图像平面上通过独立设计的自适应色彩融合和图像投影算法,将常规数码图像改造成为视觉上具有高低层次...     

Exemplar‐Based Portrait Photograph Enhancement as Informed by Portrait Paintings

This paper proposes an approach to enhance the regional contrasts in snap‐shot style portrait photographs by using pre‐modern portrait paintings as aesthetic exemplars. The example portrait painting is selected based on a comparison of the existing contrast properties of the painting with those of the photograph. The contrast organization in the selected example painting is transferred to the photograph by mapping the inter‐ and intra‐regional contrasts of the regions, such as the face and skin areas of the foreground figure, the non‐face/skin part of the foreground and the background region. A piecewise non‐linear transformation curve is used to achieve the contrast mapping. Finally, the transition boundary between regions is smoothed to achieve the final results. The experimental results and user study demonstrate that, by using this proposed approach, the visual appeal of the portrait photographs is effectively improved, and the face and the figure become more salient.     

基于双流循环映射网络的肖像漫画化

肖像风格迁移旨在将参考艺术肖像画中迁移到人物照片上,同时保留人物面部的基本语义结构。然而,由于人类视觉对肖像面部语义结构的敏感性,使得肖像风格迁移任务比一般图像的风格迁移更具挑战性,现有的风格迁移方法未考虑漫画风格的抽象性以及肖像面部语义结构的保持,所以应用到肖像漫画化任务时会出现严重的结构坍塌及特征信息混乱等问题。为此,提出了一个双流循环映射网DSCM。首先,引入了一个结构一致性损失来保持肖像整体语义结构的完整性;其次,设计了一个结合U2-Net的特征编码器在不同尺度下帮助网络捕获输入图像更多有用的特征信息;最后,引入了风格鉴别器来对编码后的风格特征进行鉴别从而辅助网络学习到更接近目标图像的抽象漫画风格特征。实验与五种先进方法进行了定性及定量的比较,该方法均优于其他方法,其不仅能够完整地保持肖像的整体结构和面部的基本语义结构,而且能够充分学习到风格类型。