基于容积约束Power图的图像分片逼近

给出一种在容积约束Power图结构上的图像分片多项式逼近方法.将Power图的权重与图像颜色信息相关联,设计了一种带容积约束Power图的顶点位置与权值交替优化的图像逼近算法.该算法运用误差反馈机制以及图像显著性检测等方法生成密度函数图像,并根据原始图像的颜色信息和得到的密度函数图像分两次来指导初始化点集生成,通过构建最终的Power图来逼近目标图像.利用Power图对目标图像进行区域分割,定义了度量逼近误差的带容积约束的优化能量函数,分别计算能量函数关于位置和权重的梯度,将原问题分解为两个子问题分而治之,借助密度函数图像生成的高效初始化点分布,通过不断更新Power图的顶点位置和权值得到相对较优的Power图,最终拟合出逼近图像.实验结果表明,该算法能够较好地逼近彩色图像,并有效保持了图像显著区域的特征.     

基于双随机场能量函数的区域化图像分割*

为了提高图像分割算法的抗噪性,并充分利用特征场和标号场在能量函数分割模型中的作用,提出基于双随机场能量函数的区域化图像分割方法.首先,利用几何划分将图像域划分为一系列子区域.在此基础上,采用多值高斯分布的负对数定义区域化特征场能量函数,用于描述同质区域内像素颜色的统计分布一致性.扩展传统建模邻域像素标号关系的Potts模型至邻域子区域,定义区域化标号场能量函数,用于表征各子区域标号之间的相关性.联合特征场和标号场,采用KL散度定义异质性能量函数,用于刻画同质区域间颜色统计分布异质性.利用非约束吉布斯表达式将定义的特征场和标号场能量函数转换为描述图像分割的概率分布函数.最后,在最大化上述概率分布函数准则下,设计合适的M-H采样算法,获得最优图像分割.在合成图像、遥感图像和自然纹理图像上进行分割实验,验证文中方法的有效性和准确性.     

图像抽象化的实时增强型绘制

现有的图像抽象化绘制算法主要采用基于图像分割或边缘保持的平滑滤波技术,导致所生成的抽象化图像经常存在明暗对比度较低、画质昏暗模糊、画面色彩表现力不强等问题,为此提出一种增强对比度的图像抽象化绘制算法.首先利用结构张量平滑技术生成光滑连续、显著特征保持的特征流场,然后基于该流场对图像进行沿边缘切向流方向的自适应平滑和沿梯度方向的对比度增强处理,最后使用改进的基于流场的双边滤波或者Kuwahara滤波算法实现图像抽象化的实时绘制.实验结果表明,该算法可显著改善已有抽象化方法的绘制质量,抽象化图像的边界特征明显增强,画质更清晰、层次感更分明.     

显著特征融合的主颜色聚类分割算法*

针对颜色密度聚类分割模型容易产生误分割的问题,提出基于视觉显著性调节的主颜色聚类分割算法.首先,根据空间颜色信息和Mean-shift算法平滑结果分别计算图像的全局显著特征和区域显著特征,并融合2类显著特征作为特征空间聚类的约束项.然后,采用核密度估计方法计算图像主颜色作为初始类,并将显著特征作为调节因子进行聚类分割.最后,进行区域合并.在标准的分割图像库上进行实验并与多种算法对比,结果表明,文中算法具有更高的区域轮廓准确度,并且有效利用图像显著特征,降低密度聚类形成的区域不一致性,提高像素聚类的精度和分割的鲁棒性.     

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法对图像纹理特征不敏感的不足,利用图像纹理特征的独特性,提出了一种基于颜色纹理的均值漂移分割算法.结合欧式距离和高斯函数计算当前像素点与其周围像素点的颜色相似度,再使用Gabor变换提取图像不同方向、尺度上的纹理特征,结合颜色的相似度,对该像素点均值漂移的过程加权.该算法充分考虑了图像纹理的周期性、尺度性以及图像颜色的关联性.实验结果表明,算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果,也会提高彩色图像分割结果的准确性.分割算法用于大型水上桥梁识别,能够提高桥梁识别率.     

一种基于图像的快速点画法

点画法是将微小而密集的点均匀而随机地排列,以点的疏密产生明暗色调和纹理,手工完成点画通常需要耗费艺术家相当长的时间,由计算机生成点画效果是非常有必要的,而其中关键问题就是如何快速合理地产生点的分布。提出一种由数字图像快速生成点画效果的算法,算法能够在不规则区域快速地产生均匀而随机的点。首先根据灰度值将图像划分为多个区域,然后利用密度函数在不同的区域产生不同密度的点,为了能够突出图像特征,对图像的特征区域和非特征区域采用不同的处理方法。实验结果表明利用算法可以快速产生接近人类手工作品的点画。     

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.     

基于增量Voronoi序列的即时彩色点画算法

作为流行的图像风格化技术之一,数字点画是具有吸引力的一项研究课题.现有的大部分工作针对黑白点画,而彩色点画作为一种多类别采样问题,其计算成本较大,为此提出一种即时彩色点画算法,采用离线计算的方式得到蓝噪声性质的点集,以此构建增量Voronoi序列;然后将单类别阈值策略扩展到多类别阈值策略来确定各个采样点的颜色;最后根据采样点的颜色生成彩色点画.通过与其他合成策略在不同颜色空间中的对比,结果表明文中确定性算法可以在保证效率和鲁棒性的同时,生成与当前最先进算法质量相当的结果.     

一种基于笔刷的非真实感绘制算法的研究

非真实感绘制是计算机图形学的一个分支,基于笔刷的非真实感绘制是非真实感绘制的重要内容.给出一种基于笔刷的多重非真实感绘制算法.算法运用源图像灰度图像的颜色梯度法线方向作为笔刷的方向,以颜色空间距离来控制笔刷的绘制.实验结果表明,对于给定的输入图像,该算法能够有效地生成具有油画艺术风格的图像.     

基于样例图像的颜色传输函数设计

体绘制是颜色混合的过程,用户很难通过直接编辑颜色传输函数来得到期望的颜色混合效果.为了能更直观地为体绘制图像设置颜色,提出一种基于样例图像的颜色传输函数设计方法.首先使用颜色迁移方法,基于样例图像对初始体绘制图像进行颜色迁移,使得迁移后的体绘制图像与样例图像有类似的着色风格;然后还原体绘制的颜色混合过程,使用最优化的框架将迁移后的体绘制图像反推到三维建立颜色传输函数,在该颜色传输函数下的绘制结果与样例图像尽可能保持一致,样例图像可以是任意符合用户期望颜色效果的图像.与传统的传输函数设计方法相比,文中方法利用了已有图像资源和人类对图像的感知能力,更简单直观,易于使用,且该方法是有效的.     

Feature‐guided Image Stippling

This paper presents an automatic method for producing stipple renderings from photographs, following the style of professional hedcut illustrations. For effective depiction of image features, we introduce a novel dot placement algorithm which adapts stipple dots to the local shapes. The core idea is to guide the dot placement along ‘feature flow’ extracted from the feature lines, resulting in a dot distribution that conforms to feature shapes. The sizes of dots are adaptively determined from the input image for proper tone representation. Experimental results show that such feature‐guided stippling leads to the production of stylistic and feature‐emphasizing dot illustrations.     

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。     

有限色彩空间下的线稿上色

目的 线稿上色是由线条构成的黑白线稿草图涂上颜色变为彩色图像的过程,在卡通动画制作和艺术绘画等领域中是非常关键的步骤。全自动线稿上色方法可以减轻绘制过程中烦琐耗时的手工上色的工作量,然而自动理解线稿中的稀疏线条并选取合适的颜色仍较为困难。方法 依据现实场景中特定绘画类型常有固定用色风格偏好这一先验,本文聚焦于有限色彩空间下的线稿自动上色,通过约束色彩空间,不仅可以降低语义理解的难度,还可以避免不合理的用色。具体地,本文提出一种两阶段线稿自动上色方法。在第1阶段,设计一个灰度图生成器,对输入的稀疏线稿补充线条和细节,以生成稠密像素的灰度图像。在第2阶段,首先设计色彩推理模块,从输入的颜色先验中推理得到适合该线稿的色彩子空间,再提出一种多尺度的渐进融合颜色信息的生成网络以逐步生成高质量的彩色图像。结果 实验在3个数据集上与4种线稿自动上色方法进行对比,在上色结果的客观质量对比中,所提方法取得了更高的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity index measure,SSIM）值以及更低的均方误差;在上色结果的色彩指标对比中,所提方法取得了最高的色彩丰富度分数;在主观评价和用户调查中,所提方法也取得了与人的主观审美感受更一致的结果。此外,消融实验结果也表明了本文所使用的模型结构及色彩空间限制有益于上色性能的提升。结论 实验结果表明,本文提出的有限色彩空间下的线稿自动上色方法可以有效地完成多类线稿的自动上色,并且可以简单地通过调整颜色先验以获得更多样的彩色图像。     

基于多尺度笔刷的分层油画风格化

基于图像的油画风格化绘制是计算机图形学领域非真实感绘制研究的热点之一.为了进一步提高图像油画风格化的质量,提出了一种基于多尺度笔刷的分层图像油画风格化绘制算法.该算法模拟艺术家的油画绘制过程,采用不同尺度的笔刷按照从粗到细的顺序逐层绘制.在每层笔刷绘制中,首先使用增量Voronoi序列采样点和图像切线方向场确定笔刷流线,然后结合笔刷形状与笔刷高度场进行纹理贴图,得到最终的图像油画风格化绘制结果.通过与现有算法比较,文中算法不仅能模拟真实的油画绘制过程,而且生成的油画效果层次感更强,充分体现了图像的结构特征和油画细节.     

基于局部二值模式的抽象绘画方向检测

抽象画图像的自动方向检测由于其内容的含蓄性与自然图像相比会比较困难。为了提高抽象画图像方向自动检测的准确率,将每一幅绘画图像逆时针旋转四个角度(0°,90°,180°,270°),提取四幅图像的非旋转不变等价局部二值模式(nri-uniform-LBP)描述符作为特征,通过AdaBoost算法进行自动方向检测,将绘画分为“向上”和“不向上”两类。实验结果表明,该方法能有效提高抽象画图像方向自动检测的准确率,也为抽象绘画图像研究提供了一个新的研究视角。     

A CAD System for Color Design of a Car

We have developed a color CAD system which enables a color designer to evaluate and create body colors of a car on a graphic display and put this system into practical use. The system has three features; generating realistic images comparable to photography to satisfy the car designer's needs, through close analysis of the physical phenomena taking place in the real environment, reproducing the desired colors very accurately on a CRT monitor, through analysis of the CRT colorimetric characteristics of reproducing the specified colors in response to the input signals, and utilizing a parallel computer to generate realistic images at a high speed and to control colors through interactive operation. Application of the CAD system reported here to the field of color design made it possible to fully evaluate and create body colors by means of computer graphics, replacing the conventional method which requires the painting of clay models or prototype cars.     

线积分卷积与双色调映射相结合的彩色素描模拟方法

目的 目前学者已经设计了很多模拟油画、水彩、水墨等风格的非真实感绘制方法,而能够生成彩色素描的算法还不是很多。针对这一课题,在前人工作的基础上,结合线积分卷积与双色调映射技术,改进了一种彩色素描模拟方法。方法 首先基于K-means聚类对彩色图像进行分割,通过计算色彩差异性为每个区域指定两种基本色,并利用双色调映射技术计算每种颜色的密度。而后利用线积分卷积分别生成两个基本色层的素描纹理,并将两层纹理相融合来生成彩色纹理。与此同时,利用霓虹变换生成素描轮廓线。最后,将轮廓与彩色纹理相融合来得到彩色素描效果。结果 实验结果表明,本文方法能够实现由彩色图像到彩铅画的自动、实时转化。结论 本文方法从轮廓和纹理两个角度模拟了真实的彩铅绘画过程。基于K-means聚类的分割方法得到的结果能够更好地反映彩色图像的颜色分布特性。通过色彩差异性计算指定基本色的策略提高了该环节的效率,满足了实时性要求。由于粉笔、蜡笔等绘画风格的调色与彩铅画类似,本文不同颜色层上下叠加的方式可以扩展到对其他介质绘画的模拟当中。     

粉笔画艺术风格模拟

目的 对不同艺术风格的模拟和绘制是非真实感绘制技术的主要任务之一,目前非真实感绘制技术已对油画、水彩画、中国书法等国内外艺术风格进行了模拟,然而对粉笔化艺术风格的模拟方法并不多见。本文提出了一种基于滤波扩散和线积分卷积（LIC）的粉笔画艺术风格绘制技术。方法 首先输入2维目标图像,通过对目标图像二值化处理、边缘提取操作,获得连续、光滑的边缘信息,并采用滤波扩散技术对边缘图像进行扩散处理,模拟粉笔画中笔划的毛糙效果,同时通过采用图像增强方法增强了笔划的细节信息;其次,由于真实粉笔画在创作时,粉笔颜料黏附在图像局部区域,形成具有方向的笔刷纹理效果,算法通过在目标图像中添加白噪声,基于线积分卷积LIC产生具有方向的粉笔画笔刷纹理,并通过形态学膨胀处理获得粉笔画的笔划纹理,模拟出粉笔画中笔划的笔触特征。再次,真实的粉笔画艺术效果往往在黑板、木材等材质中创作,算法将产生的笔刷纹理图像、色彩信息以及边缘图像通过图层映射方法,映射到黑板材质等输入背景图像中,产生最终的粉笔画艺术效果图像。结果 通过对输入2维图像进行实验,模拟出具有粉笔画艺术效果的结果图像,突出了粉笔画的线条细节信息和笔划艺术特征。结论 提出了一种粉笔画艺术效果模拟算法,非真实感绘制领域的有效补充,算法简单有效,能模拟出真实的粉笔画艺术效果,增强了艺术表现力。