一种改进的铅笔画的生成方法

给出了一种改进的根据真实2D图像自动生成相应的非真实感铅笔画的方法。首先将彩色图像进行霓虹处理,再进行反相计算和灰度化,就可以产生铅笔画中的轮廓效果。其次,为了更好地产生铅笔画的光照效果及其局部走势纹理,采用线积分卷积(LIC)的方法来生成类似的效果,并且用适当的图像分割方法来获取进行LIC处理的有意义的区域。实验结果表明,本文的方法与以往的方法相比,能生成具有不同风格的效果,并且生成的速度更快。     

非真实感铅笔画艺术效果研究

改进了非真实感铅笔画艺术效果的绘制算法,利用图像分割、线积分卷积技术确定线条纹理的方向,模拟得到局部区域铅笔画的笔划纹理。采用轮廓线增强、灰度色调控制最终铅笔画艺术效果的边缘信息和灰度色调。通过色彩传输技术得到具有彩色铅笔画的艺术效果。     

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。     

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。     

基于图像的铅笔画绘制技术的研究现状与展望

非真实感绘制(Non-Photorcalistic Rendcring,NPR)是计算机图形学领域的一个分支,旨在使用计算机来生成具有某种艺术效果的作品。目前,非真实感绘制技术已经能够成功地模拟油画、水彩画、卡通画、铅笔画等艺术风格,在许多领域得到很广泛的应用。铅笔素描是艺术造型的基础。作为一种最简单的艺术表现形式,铅笔画凭借其简洁流畅的特点深受广大艺术爱好者的喜爱。如今,基于图像的铅笔画绘制技术已经是NPR领域的一个重要组成部分,受到诸多研究人员的关注,但该技术仍处于成长阶段,算法的通用性还无法满足现实应用的需求。     

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。     

基于图像的铅笔画模拟绘制技术综述

铅笔画运用画笔在平面上表现出万物的形态、结构、色调、空间、位置、明暗,是造型艺术的基础,是科学、哲学、美学的世界。近年,随着计算机技术及软件技术的进步,铅笔画逐步走上了数字领域。从非真实感铅笔画绘制技术的研究现状出发,根据不同的分类方法分析目前铅笔画模拟绘制技术的优缺点,并对未来的研究方向进行展望。     

基于图像的铅笔画模拟绘制技术综述

铅笔画运用画笔在平面上表现出万物的形态、结构、色调、空间、位置、明暗,是造型艺术的基础,是科学、哲学、美学的世界。近年,随着计算机技术及软件技术的进步,铅笔画逐步走上了数字领域。从非真实感铅笔画绘制技术的研究现状出发,根据不同的分类方法分析目前铅笔画模拟绘制技术的优缺点,并对未来的研究方向进行展望。     

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。     

基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成

为了更好地模拟素描的笔画和突显肖像素描中五官的部分,提出基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成方法.首先进行人脸分割,由人脸特征点确定GrabCut算法中每个特征的初始trimap,然后根据分割结果使用线积分卷积算法绘制肖像素描.文中使用了基于分割结果的多分辨率白噪声和方向场,并提出了基于分割结果的自适应性边界提取算法.实验结果表明,该算法改善了肖像素描的生成效果.     

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。     

基于纹理和草图的图像铅笔画绘制

针对目前铅笔画生成方法中的线条不够灵活、纹理缺少方向感的问题,提出了一种基于带方向的纹理和线条草图将一幅图像转换为铅笔画风格的方法。首先,对输入图像进行直方图匹配得到图像的色调图,并将图像分割为多个区域,对每个区域,根据其颜色和形状计算其色调和方向,以此决定铅笔纹理的色调和方向;然后,通过可调整的线性卷积方法得到铅笔画的线条草图;最后,将纹理和草图结合得到铅笔画效果。运用提出的方法对不同类型的自然图像进行了铅笔画的转换,并与已有的线卷积积分方法和基于色调的方法进行了对比。实验结果表明带方向的区域纹理能更好地模拟手工铅笔画纹理的方向,可调整的线条能够更好地模拟手工铅笔画的线条的随意性和灵活性。     

改进的自然图像铅笔画效果生成

目的现有的自然图像素描画效果生成算法存在容易造成画面细节丢失,笔画线条单一等问题。针对这些问题,提出一种改进的自然图像素描画效果生成算法。方法通过模拟艺术家创作素描画过程,采用多层次多尺度方法提取图像中不同层次的细节信息,并使用不同长度不同粗细的笔画来模拟艺术家在创作过程中不同力度的绘画效果,分层绘制画面中不同细节层次,然后融合各层次笔画效果形成最终的素描画笔画效果,最后合并素描画笔画效果和素描画图像底纹。结果通过本文算法,可以得到与原输入自然图像内容一致,色调与艺术家绘制的素描画效果相同,笔画和底纹形式与实际素描画相似,真实感较强的素描画效果输出图像。结论大量实验结果表明,本文算法可以生成高质量的自然图像素描画效果,与现有成熟的铅笔画生成技术相笔,该算法具有较强的可比性。     

一种铅笔滤镜生成算法及其在GPU上的实现

提出了一种基于卷积算子的铅笔滤镜生成算法,通过分析真实铅笔纹理的结构特征,抽象出铅笔笔画的简单数学模型.根据该模型可以方便地确定其对应的笔刷模板(卷积算子),进而获得用户所需要的铅笔纹理.本文将该算法与图形处理单元(GPu)相结合,借助于GPU的硬件加速功能成功地实现了对视频图像的实时铅笔画风格绘制.     

Observational Models of Graphite Pencil Materials

This paper presents models for graphite pencil, drawing paper, blenders, and kneaded eraser that produce realistic looking pencil marks, textures, and tones. Our models are based on an observation of how lead pencils interact with drawing paper, and on the absorptive and dispersive properties of blenders and erasers interacting with lead material deposited over drawing paper. The models consider parameters such as the particle composition of the lead, the texture of the paper, the position and shape of the pencil materials, and the pressure applied to them. We demonstrate the capabilities of our approach with a variety of images and compare them to digitized pencil drawings. We also present image-based rendering results implementing traditional graphite pencil tone rendering methods.     

基于形状演化的线条画风格转换与变形

根据线条画和线条画中笔画的形状特征,运用平面形状演化理论对线条画和笔画的形状进行平滑或增强,并对宽度进行相应的调整,最后得到不同风格的线条画．该风格转换水需要任何样本,而且能够控制转换的程度,提高了线条画风格转换的自由度．