多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法

雨天等恶劣天气将造成图像质量的严重退化,进而影响计算机视觉算法的准确性.为了更好地提取多尺度雨痕特征,恢复图像含有的重要细节信息,提出一种基于多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法.首先利用混洗操作将单一分辨率输入图像转化为多空间分辨率的输入图像,在低空间分辨率中使网络迅速扩大接受场,而在高空间分辨率下提取更加精细的...     

运用流体模拟的油画生成方法

与真实感绘制技术关注于传统的3D图形学不同,非真实感绘制技术更加强调艺术表现力、主观意识与情绪的传递以及强化重要信息、忽略非关键信息等方面.提出了一种自动的、基于流体模拟的方法来生成具有凡高后期风格的油画图像.提出以流体线条参考图颜色梯度的法线方向作为画笔方向,对原图进行多层绘制;同时,提出一种改进的多光源局部光照模型,以有效地反映不同光照条件下艺术图像的不同表征力.另外,设计了一种在光照条件下模拟画笔物理特征的方法,该方法通过bump-mapping增强绘制图像的涂料层叠感.为了使生成的绘制图像具有凡高油画的色彩风格,采用了一种颜色转换方法,将特定的艺术原画色彩特征转换到绘制图像上.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凡高后期艺术风格的油画.     

流线形风格化图像生成算法

流线形风格化图像是印象派风格的典型代表,其艺术特点是通过流线条表现狂野与活泼的流动感,又通过色彩的层叠感表现时空的凝滞性.提出一种流线形风格化图像绘制算法,通过提取目标图像的结构矢量场,利用欧拉弹性模型进行光顺化得到流线场;通过结合凹凸映射的多源光照渲染和色彩扰动得到色彩层叠感强的纹理图;然后利用线积分卷积方法对流线场和纹理图进行合成,并利用样本梵高图像进行颜色传输得到最终的绘制结果.实验结果表明该算法自动化程度高,绘制结果具有较好的流线流动感和色彩层叠感.     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行.提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围.实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果.     

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.     

基于计算机辅助绘制算法的壁画线描画图像提取研究

本文基于计算机辅助绘制算法提出了壁画线描画图像提取算法,基于F.范数全局平滑处理图像,并通过高频滤波、构建边缘切向流场,以优化改进的FDoG滤波器提取具备一定增强效果的线条图,此算法在局部区域中笔道灰度值比背景灰度值小时,可生成定位精确,且保留壁画既有风格的笔道.基于此算法设计了壁画线描画图像计算机辅助绘制系统,系统基于Surface pro平台进行开发,利用触摸笔与手彼此交互的模式,保证操作灵活性.测试结果表明,此系统灵活性、实时性、稳定性基本可以满足用户具体需求.     

图像特征保持的圆点绘制方法

图像圆点绘制问题指用圆点去逼近图像得到近似马赛克填充的效果.点画是在世界范围内流行的艺术形式,图像圆点绘制算法就是受艺术家创作的点画作品启发而提出的一种非真实感渲染算法.首先对图像进行分割,提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线,生成图像上的方向场,使得图像的每个像素点位置都存在一个方向值;之后设计密度函数,刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化;最后结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域.此外,后续的补洞优化使得画面更加饱满.采用上述算法在大量图片上进行实验的结果表明,图像圆点绘制算法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果,圆点的排列与原图片的特征保持了高度的一致,而且画面整体颜色与原图像十分接近.     

一种基于梯度的健壮的指纹方向场估计算法

作为指纹的全局特征,指纹方向场在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用.提出了一种基于梯度的健壮的指纹方向场估计算法,新算法首先归一化点梯度向量并计算块梯度向量及相应的块一致性;然后估计噪声区域;最后采用基于迭代的方法,重新估计所有块梯度向量并将梯度向量场转化为方向场.实验结果表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,新算法具有更高的准确性及抗噪性能,并能较好地估计大块噪声内的方向场,是一种较为健壮的指纹方向场估计算法.     

方向场和频率场约束的结构光条纹图像增强算法

条纹图像增强在指纹图像处理与识别、结构光三维重建中有重要应用。针对结构光三维重建的条纹图像处理,提出了一种基于图像方向场与频率场约束的条纹图像增强算法,设计了图像方向场与频率场的计算方法,构造了方向场与频率场的约束的Gabor滤波器。算法首先对条纹图像进行高斯滤波,去除图像亮度不均匀的影响;然后计算条纹图像的方向场与频率场;最后在图像方向场与频率场的约束下对图像进行Gabor滤波。实验结果表明,算法可有效消除图像光照不均匀的影响,较好地增强结构光图像的条纹信息。     

结合模糊支持向量机的曲线类比在书法风格仿真中的研究

通过学习有限的输入字帖,实时全自动地独立创作出风格迥异的书法作品是计算机艺术仿真研究领域中的一个重要方向。提出了一种结合模糊支持向量机（FSVM）的曲线类比学习算法,能够根据用户设定的参数生成各种风格的书法作品。首先将字帖图像转换为层次化的笔画结构模型,通过FSVM检索骨架结构相似点的序列进而对其进行曲线类比与演化,最后经过处理选择得到新风格的字体。仿真实验结果表明,基于FSVM的曲线类比算法能根据输入的不同风格书法图像和用户的参数设定生成大量新颖的书法风格。     

自适应的线条画绘制

目的 基于参考图像的线条画生成是非真实感绘制最为常见的应用之一。尽可能模拟艺术家的创作风格生成疏密得当、具有层次感的线条画是这类工作的主要目标和挑战。本文提出一个自适应线画图绘制算法。方法 首先,将场景图像分割成若干个区域,分别计算每个区域亮度的方差以及每个像素到边界的最小距离,将每个区域的方差和面积的比值作为该区域的复杂度。然后,计算能反映其显著视觉特征的边缘切向流场。最后,使用基于流的各向异性高斯差分滤波生成线条画。在构造边缘切向流时,每个位置的切向量由其邻域的切向量加权而得到。文中增加了一个新的系数项,对于邻域的任意一个位置,如果它和参考位置在区域分类中属同一个类别。则该位置的权值更大。基于流的高斯差分自适应滤波过程中,高斯差分滤波的尺度参数和复杂度以及到区域边界距离有关。细节越丰富,离边界越近,尺度参数取值越小,这样得到的边缘比较细,同时可以防止将相邻小细线条连接成粗线条。然后,将高斯差分滤波结果沿着流线方向进行高斯滤波,对于细节丰富的区域,边缘比较多,尺度参数取值比较小,所连接边缘比较短,可以减少错误边缘可能。结果 对生物、树林、建筑、山河等具有代表性的图像,采用本文算法进行自动实时进行线条绘制,实验结果表明,采用本文算法所生成的线条随着区域场景的复杂程度呈现不同粗细和浓淡的变化,具有一定的层次感。因而本文算法能生成视觉特征鲜明、风格化效果突出的线条画,且能处理各种复杂场景的图像。结论 本文自适应参数的线条画生成算法,其算法参数调节以及算法效果优于固定参数的算法,本文算法在处理日常生活中各类主题场景的图像时均能取得良好效果。     

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。     

新的蜡笔画风格生成方法

对真实蜡笔画的艺术特征和纹理结构分析,模拟了蜡笔画的颜色、纹理特点,提出了一种基于彩色图像的蜡笔画风格自动生成算法,实现了基于区域的均值漂移对输入图像迭代运算,完成了图像的色彩风格转换。在此基础上,提出了多噪声纹理模拟方法,分别实现了对图像色彩区域和轮廓区域的纹理模拟与添加,生成蜡笔画风格,从而达到计算机辅助生成蜡笔画的目的。该算法生成的结果图和手绘效果非常相似,适合教育、漫画插图和娱乐等领域的应用。     

Reference-based Screentone Transfer via Pattern Correspondence and Regularization

Adding screentone to initial line drawings is a crucial step for manga generation, but is a tedious and human-laborious task. In this work, we propose a novel data-driven method aiming to transfer the screentone pattern from a reference manga image. This not only ensures the quality, but also adds controllability to the generated manga results. The reference-based screentone translation task imposes several unique challenges. Since manga image often contains multiple screentone patterns interweaved with line drawing, as an abstract art, this makes it even more difficult to extract disentangled style code from the reference. Also, finding correspondence for mapping between the reference and the input line drawing without any screentone is hard. As screentone contains many subtle details, how to guarantee the style consistency to the reference remains challenging. To suit our purpose and resolve the above difficulties, we propose a novel Reference-based Screentone Transfer Network (RSTN). We encode the screentone style through a 1D stylegram. A patch correspondence loss is designed to build a similarity mapping function for guiding the translation. To mitigate the generated artefacts, a pattern regularization loss is introduced in the patch-level. Through extensive experiments and a user study, we have demonstrated the effectiveness of our proposed model.     

边缘跟踪算法的图像线条画生成

给出一种基于边缘跟踪算法的图像线条画生成算法。该算法由边缘跟踪和线条画绘制两部分组成。在边缘跟踪中,提出基于相异性度量的边缘跟踪算法,以使利用边缘检测算子得到的边缘能够归类、连接;在线条画绘制过程中,引入非均匀B样条对不连续边缘进行插值并使用高斯平滑以获得连续光滑的边缘线条,然后以线条的曲率为依据,生成画笔,实现线条画的绘制。实验给出了本文方法生成的图像线条画的结果,实验结果表明,本文方法能够迅速快捷的生成较高质量的线条画。     

A generative sketch model for human hair analysis and synthesis

In this paper, we present a generative sketch model for human hair analysis and synthesis. We treat hair images as 2D piecewise smooth vector (flow) fields and, thus, our representation is view-based in contrast to the physically-based 3D hair models in graphics. The generative model has three levels. The bottom level is the high-frequency band of the hair image. The middle level is a piecewise smooth vector field for the hair orientation, gradient strength, and growth directions. The top level is an attribute sketch graph for representing the discontinuities in the vector field. A sketch graph typically has a number of sketch curves which are divided into 11 types of directed primitives. Each primitive is a small window (say 5 /spl times/ 7 pixels) where the orientations and growth directions are defined in parametric forms, for example, hair boundaries, occluding lines between hair strands, dividing lines on top of the hair, etc. In addition to the three level representation, we model the shading effects, i.e., the low-frequency band of the hair image, by a linear superposition of some Gaussian image bases and we encode the hair color by a color map. The inference algorithm is divided into two stages: 1) We compute the undirected orientation field and sketch graph from an input image and 2) we compute the hair growth direction for the sketch curves and the orientation field using a Swendsen-Wang cut algorithm. Both steps maximize a joint Bayesian posterior probability. The generative model provides a straightforward way for synthesizing realistic hair images and stylistic drawings (rendering) from a sketch graph and a few Gaussian bases. The latter can be either inferred from a real hair image or input (edited) manually using a simple sketching interface. We test our algorithm on a large data set of hair images with diverse hair styles. Analysis, synthesis, and rendering results are reported in the experiments.     

抑制光照不均匀影响的图像特征点提取算法

为解决在光照不均匀情况下图像特征点提取算法表现效果不佳的问题,提出了一种改进的尺度不变特征转换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法抑制光照不均的影响。该方法在尺度空间构造中对输入的图像进行频域上的高斯高通滤波处理来滤除光照成分,并结合Top-hat变换弱化高斯滤波器参数选取难度,利用高斯卷积构建基于光照滤除与参数弱化的高斯差分金字塔,融合SIFT算法生成具有良好光照不变性的GT-SIFT描述子,进行特征点提取与匹配。实验结果表明,与传统算法相比改进算法在光照不均匀条件下具有更好的鲁棒性,图像特征点提取与匹配效果更好。     

A simple mechanism for curvature detection

This paper presents a simple and biologically plausible algorithm for detecting and discriminating between line features of various curvatures. The algorithm involves filtering the input image with a set of directional filters, and computing the filter response energy (local energy). The curvature information is obtained from analysing the local energy information. The algorithm is insensitive to noise (up to 64 dB) and the orientation of the features present in the input image.     

Expressive line drawings of human faces from range images

We propose a novel technique to extract features from a range image and use them to produce a 3D pen-and-ink style portrait similar to a traditional artistic drawing. Unlike most previous template-based,component-based or example-based face sketching methods,which work from a frontal photograph as input,our system uses a range image as input. Our method runs in real-time for models of moderate complexity,allowing the pose and drawing style to be modified interactively. Portrait drawing in our system makes use of occluding contours and suggestive contours as the most important shape cues. However,current 3D feature line detection methods require a smooth mesh and cannot be reliably applied directly to noisy range images. We thus present an improved silhouette line detection algorithm. Feature edges related to the significant parts of a face are extracted from the range image,connected,and smoothed,allowing us to construct chains of line paths which can then be rendered as desired. We also incorporate various portrait-drawing principles to provide several simple yet effective non-photorealistic portrait renderers such as a pen-and-ink shader,a hatch shader and a sketch shader. These are able to generate various life-like impressions in different styles from a user-chosen viewpoint. To obtain satisfactory results,we refine rendered output by smoothing changes in line thickness and opacity. We are careful to provide appropriate visual cues to enhance the viewer’s comprehension of the human face. Our experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of our approach,and further suggest that our approach can be extended to other 3D geometric objects.     

面向FT-M7002的高斯滤波算法优化实现

国产自主研发的飞腾系列高性能DSP处理器在图像处理领域的应用,对面向该平台的高性能图像处理算法提出了强烈需求.高斯滤波作为图像处理的基础算法,能有效滤除图像中的高斯噪声,在图像处理领域具有广泛应用.针对飞腾高性能DSP的体系结构特点与高斯滤波算法特性,实现了面向飞腾高性能DSP的高斯滤波算法优化.通过手工向量化、控制流...