基于Android手机的铅笔画生成方法研究

根据Android系统手机的特性以及真实铅笔画纹理的特点,提出一种基于快速线积分卷积(FLIC)的铅笔画自动生成方法。首先将用户输入的彩色图像进行灰度化处理,并利用Sobel算法进行轮廓提取,产生铅笔画中的轮廓效果;然后对图像进行分层处理,提出了适用于图层的白噪声生成方法;最后采用快速积分卷积(FLIC)替代传统线积分卷积(LIC)进行模拟纹理,并将各层结果以及图像轮廓进行叠加生成最终铅笔画。试验结果表明:该方法在Android系统的手机中生成速度快,并且结果接近于手绘铅笔画。     

一种铅笔画仿真新方法

通过分析铅笔画的艺术特点,提出一种基于图像的铅笔画仿真方法。首先对用户输入的图像进行Unsharp Mask（USM）锐化提取细节信息,并进行颜色放大处理以增强对比度,然后采用基于点的向量场技术生成笔画方向,最后应用线积分卷积（LIC）得到具有素描风格的结果图像。为了更好地模拟铅笔纹理,改进了传统的纹理生成方法,提出将锐化后的结果图像代替白噪声图作为LIC的输入。实验结果表明,该方法的生成效果更接近于手绘风格,且无需用户交互,适合于动画制作等很多领域的应用。     

一种有效的基于区域的铅笔画方法

提出了一种新的基于线性卷积积分（Line Integral Convolution）自动铅笔画生成方法。已有的基于LIC的铅笔画方法通过图像的分割和纹理方向的检测技术来获得图像的合理区域划分和各个区域笔画的方向。铅笔画的结果很大程度上依赖于纹理的方向和区域的白噪声。如果分析得到的纹理方向和白噪声和输入的图像不相一致,生成铅笔画的效果就很差。本文提出的方法改进了已有的铅笔画生成方法,首先利用基于图的图像分割方法实现快速有效的区域分割,其次提出一种新的基于区域的白噪声和纹理方向生成方法。实验表明提出的方法更接近于真实的铅笔画效果。     

绘制内容指导的铅笔画风格实现

为了让铅笔画纹理的色调更接近画家的绘制效果,提出一种内容指导的铅笔画色调生成算法,以改进铅笔画纹理的生成效果.首先对大量绘制内容不同的铅笔画分类后进行色调直方图统计,拟合出适合每种类别的直方图曲线,并对输入图像用与之同类别的直方图曲线进行色调匹配,得到对应的铅笔画色调图;然后用与输入图像大小相同的随机噪声图为基底,对噪声图的每个像素进行不同次数的迭代相乘后产生与色调图匹配且分布一致的噪声场;最后对输入图像进行区域分割,在与分割区域对应的噪声场中用LIC算法生成卷积长度及卷积方向不同的铅笔纹理图,实现分区域不同方向的铅笔纹理的绘制.实验结果表明,由于采用内容指导的分类绘制,该算法生成的铅笔画在色调上更加贴近真实画家绘制的铅笔画,且纹理形式多样,整体效果较好.     

铅笔画的自适应LIC绘制方法

提出一种非真实感铅笔画的绘制方法,通过对图像的亮度分量计算切矢量场,获得图像的结构矢量场。根据矢量场和图像分割后的局部特征产生可变的积分步数和纹理走势。利用线积分卷积方法,自适应地处理图像。将绘制结果和通过霓虹处理得到的轮廓效果相结合。实验结果表明,该方法能够根据图像的细节丰富情况模拟铅笔画的艺术风格,并且生成速度较快。     

一种改进的铅笔画生成方法

该文提出了一种改进的铅笔画生成方法。该文改进了用于提取轮廓的霓虹算法,改进方法能够在保证效果的前提下,降低算法的复杂度,提高了图像处理的效率。提出了一种新的纹理产生方法,根据亮度将图像分层,然后对每一层添加噪声并进行适当的USM锐化,最后应用运动模糊对每一层图像生成不同方向的纹理。实验结果表明,该方法相比传统的铅笔画生成方法能够更快速的将输入图像转换为铅笔画,并能取得令人满意的效果。     

一种流体艺术风格的自适应LIC绘制方法

把LIC算法应用到非真实感绘制中,提出一种自适应流体艺术图的LIC绘制方法.对源图像亮度分量计算切矢量场,然后对其进行增强、平滑处理获得结构矢量场;通过随机扰动源图像获得纹理参考图像;根据结构矢量场和纹理参考图像的局部特征产生可变的LIC积分步长和步数,自适应地处理纹理参考图像;最后对绘制效果进行颜色渲染,生成具有丰富颜色特征的流体艺术图.实验表明,该方法能够较好地模拟诸如梵高画的流体艺术风格,呈现生动、灵活的波动感.     

飞行器表面矢量场数据动态纹理可视化方法

面向飞行器表面流场数据可视化的应用需求,提出一种基于线性卷积（LIC）及纹理平流（IBFVS）相结合的动态纹理可视化方法。算法通过将IBFVS方法的背景随机噪声替换为LIC纹理方式,结合了LIC纹理结果对比度高及IBFVS方法生成速度快的优势;针对LIC绘制速度慢的不足,利用GPU对曲面矢量场投影并插值,生成规则矢量数据场;用GPU对LIC部分进行并行加速,有效提高了LIC纹理图像产生速度;将LIC结果图像加入到IBFVS进行平流,生成纹理图像,最后加入颜色映射,丰富流场信息。实验结果表明,该方法生成的飞行器表面动态纹理图像对比度高,清晰度强,实时绘制性能好。     

基于HTML5平台的铅笔画风格渲染

通过改进基于运动模糊滤镜的铅笔纹理仿真算法,提出了一种新的非真实感铅笔画风格渲染方法。对输入图像进行基于高斯模糊的虚光蒙版（Unsharp Mask,USM）锐化得到铅笔画基图,采取自主实现的运动模糊算法根据基图生成铅笔纹理,进行锐化滤波处理并与边缘提取处理图融合,得到铅笔画风格绘制效果,同时在HTML5平台实现了铅笔画风格渲染的方法。实验结果表明,该方法生成速度快,渲染效果逼真而且有层次感,适合于Web应用领域。     

用小波分层模拟铅笔画纹理

基于原图像根据亮度分层的思想,提出了一种应用小波变换得到不同分层的新方法。采用小波将一幅灰度化后的图像分解并分别对低高频信息进行重构,提取重构后的三幅高频信息,添加高斯噪声,应用运动模糊生成不同方向的纹理。将彩色图像进行霓虹处理,再进行反相计算和灰度化,生成铅笔画中的轮廓。将不同的纹理方向和轮廓图按照一定的方法进行叠加,得到铅笔画图像。实验结果表明,与以往算法相比,能够更快速地将输入图像转换为铅笔画,取得令人满意的效果。     

Pencil Drawing Video Rendering Using Convolutional Networks

Traditional pencil drawing rendering algorithms when applied to video may suffer from temporal inconsistency and shower‐door effect due to the stochastic noise models employed. This paper attempts to resolve these problems with deep learning. Recently, many research endeavors have demonstrated that feed‐forward Convolutional Neural Networks (CNNs) are capable of using a reference image to stylize a whole video sequence while removing the shower‐door effect in video style transfer applications. Compared with video style transfer, pencil drawing video is more sensitive to the inconsistency of texture and requires a stronger expression of pencil hatching. Thus, in this paper we develop an approach by combining a latest Line Integral Convolution (LIC) based method, specializing in realistically simulating pencil drawing images, with a new feed‐forward CNN that can eliminate the shower‐door effect successfully. Taking advantage of optical flow, we adopt a feature‐map‐level temporal loss function and propose a new framework to avoid the temporal inconsistency between consecutive frames, enhancing the visual impression of pencil strokes and tone. Experimental comparisons with the existing feed‐forward CNNs have demonstrated that our method can generate temporally more stable and visually more pleasant pencil drawing video results in a faster manner.     

A Stylized Approach for Pencil Drawing from Photographs

We present a stylized scheme that produces pencil drawings in a range of styles from an image. To produce controllable pencil drawing effects and remedy the problems of existing convolution‐based schemes, we develop a swing bilateral LIC (SBL) filter. Our first approach to express the styled pencil drawings is to control the directions of pencil strokes that depicts both shapes and smooth tone. Another approach is to produce colors of pencil drawings by sampling colors from real color pencils. The third approach is to mimic the artistic technique that increases the details of drawings in a progressive manner. We present drawings in several styles and compare some of them directly with illustrations taken from an artists' work.     

利用形体特征的铅笔素描画生成

铅笔素描是以单色线条来表现物体的艺术。画家观察物体的形体结构,以线塑型表现物体明暗层次和形体特征。为了表现物体的立体感,提出一种利用形体特征的铅笔素描画生成方法。首先对图像进行双边滤波处理,去除图像微小细节;然后由亮度图像计算其向量场,根据物体的形体特征对向量进行平滑,使其符合原图像的形体特征;最后利用线积分卷积的方法生成铅笔素描纹理,调整明暗对比后得到铅笔素描的效果。实验结果表明,该方法能有效地绘制铅笔素描的立体感和明暗关系。     

一种改进的图像素描生成算法

本文给出一种改进的图像素描生成算法。首先对图像进行梯度和反相处理,再将图像灰度化,从而产生图像素描结果,实验证明该算法快速有效。     

试论动画素描教学的专业指向性

动画专业是培养动画艺术作品设计与制作专门人才的教学学科,具有较强的专业性。作为这一专业的基础课程,动画素描的教学必然在一定程度上相应地体现出与传统绘画素描和现代设计素描不同的、与动画专业特点相对应的明显的专业指向性。因而,如何构建与动画专业教学相适应的素描教学体系,从而使动画素描教学适应动画专业教学、真正为动画专业教学与动画创作奠定基础,是当前动画专业教学亟待解决的问题,是一个值得我们去探讨的课题。