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。     

基于径向基函数与B样条曲线的三维人脸重建方法

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题.采用立体视觉重建三维特征点,通过人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,利用B样条曲线进行三维人脸曲面重构;然后运用拉普拉斯金字塔法得到近似的人脸全视角纹理图;再将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感的人脸模型.实验结果表明,该方法计算简单,生成特定人脸模型效果逼真,可用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模.     

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。     

一种基于左右斜侧面照片的三维人脸重建方法*

创建逼真的三维人脸模型一直以来都是计算机图形学领域一个极富有挑战性的课题。利用左右斜侧面照片生成具有纹理信息的三维人脸。分别对两张左右斜侧面人脸照片通过纹理三角剖分和仿射变换映射至标准纹理模板,再利用计算机视觉和facegen生成的人脸数据库上应用中的算法生成一个三维真实几何模型,最后将纹理映射三维模型生成具有纹理信息的三维人脸。结果表明方法的合成结果与真实人脸在模型以及纹理方面具有较好的相似性。     

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.     

一种全自动铅笔画生成方法研究

铅笔画是一种发展迅速并受人喜爱的绘图风格,通常由画师手工绘制,但受画手绘画功底限制很大,且用时很长,因此无法满足目前大量平面设计的需求,而利用图像处理技术,可以将自然图像方便、快速地转化为铅笔画。为此,提出一种全自动的铅笔画生成算法,融合自然图像中可变局部边缘模式提取的梯度信息和色调值生成的色调信息,获得包含重要笔画特征的线条画和色度画,并将二者有效融合,生成素描或彩色铅笔画。实验结果显示,该方法不仅能够生成视觉感逼真、信息丰富的铅笔画,同时对噪声、强纹理信息和光照变化不敏感。     

单张照片输入的人脸动画系统

人脸动画不仅包括表情的变化,同时涉及眼睛和头部的动作.为了方便、逼真地生成这些丰富的动画效果,提出一个基于单张照片的人脸动画系统.首先利用梯度场修改的方法将样本表情映射到输入人脸上,为了避免样本人脸上斑点等非表情信息的映射,采取WLS算子对样本表情进行滤波;然后对输入图像的眼睛部分进行纹理合成处理,利用合成的眼球和眼白纹理来生成眼睛的动作;最后借助一个3D人脸模型来实现输入图像头部姿态的改变.实验结果表明,该系统能够实时地生成逼真、自然的动画效果.     

局部回归模型驱动的人脸素描自动生成

为了兼顾生成人脸素描与对应照片间的相像性和艺术性,提出一种利用局部回归模型学习照片-素描间的映射关系自动生成人脸素描的方法.首先在图像局部区域上采用回归技术获得照片-素描对应局部区域之间的映射关系;然后将映射关系应用到输入的人脸照片上,考虑结构性特征并模拟铅笔素描笔触来合成对应的素描图像.在CUFS数据库上的实验结果表明,采用该方法合成的素描保持了原始人脸照片的身份信息,并且体现出较好的铅笔素描纹理.     

基于等密度映射和纹理重构的分层图像变换

图像变换包括图像映射和图像重构两个重要部分,而现有重构方法存在计算量较大、容易产生视觉误差等问题,并不能真正快速有效地实现图像变换。本文通过建立等密度映射的方式将重构转化为一个可以依赖纹理硬件快速完成的纹理映射过程,从而改进了传统的图像变换模型,并在此模型基础上设计了一种分层图像变换的方法。分层图像变换,首先将参考像素以相近的分辨率映射到对应的密度层以避免形成大量空洞,然后通过背景层设置、密度层合并等操作将对应的目的像素存储在一个可控长度的双向链表上,最后从后向前遍历链表逐层生成和合成纹理得到目的图像。实验结果表明,分层图像变换在有效避免视觉误差的基础上,大大提高了计算效率。     

艺术化立体图像的渲染

目前的艺术化渲染算法会使结果图像具有较强的随机性,因此无法直接应用于立体图像的渲染.文章针对虚拟三维场景,给出了一个通用的艺术风格立体图像的渲染框架.首先对单个物体渲染包括双眼视域范围的艺术风格图像,在投影过程中同时记录模型顶点对应的纹理坐标;然后将艺术风格图像映射到物体表面生成艺术化效果的三维模型;最后将艺术化三维模型直接投影到左右眼相机生成立体图像.为创建用于纹理映射的艺术化纹理图像,提出了在透视投影中颠倒像素遮挡关系的方法来获取模型的双眼视域范围图像.该文提出的艺术化立体图像生成方法不仅可保证双眼图像的一致性,而且具有良好的通用性,可适用于各类已有的艺术化渲染算法.     

基于GPU的实时线绘制及水墨仿真研究

为了由简单三维输入自动生成水墨仿真风格图像,提出了一种基于GPU的实时线绘制算法及水墨仿真算法。提出的微分几何线绘制算法结合了视点相关和视点无关两类特征线的绘制,利用了多种曲率信息和风格化纹理。由于GPU加速和风格化纹理的设计,该算法达到实时且风格化可控,方便了国画仿真,仿真计算将水墨看作二维流体,利用LB方法模拟水墨在宣纸中的边缘扩散。通过对比大量的绘制结果以及和其他方法的比较,结果表明,该方法的绘制结果更加清晰逼真,绘制实时完成且完全自动化。     

描述凸凹纹理的改进方法

凸凹映射是仿真物体表面粗糙细节,使其在光照下具有三维显示效果的一种纹理映射技术,其中高度图描述了物体的粗糙质感.而现有高度图生成过程中,为了得到纹理图像像素高度值的正确描述,需要反复实验得到一些经验值,计算量比较复杂;且又过分地夸大纹理的凸凹表现.降低了绘制效果的真实感.为此,文中提出一种简便的描述图像凸凹细节信息的方法,引入"凸凹图"的概念,代替高度图用于凸凹映射.实验证明,"凸凹图"用于凸凹映射得到的绘制效果比传统凸凹纹理映射绘制的效果更贴近原始图像的视觉效果.     

基于特征跟踪和融合的人脸风格化动画的研究

文中为人脸图片或视频的风格化生成提出一种新方法.首先,通过主动外观模型(AAM)识别人脸的轮廓及五官,记录这些特征点的位置;然后,从现有样图中提取风格化因子,通过几何变形等手段映射到任意一张输入人脸图片上,合成具有样图风格化效果的人脸图片.本方法可以与许多应用结合,如电子贺卡、网上聊天等,可实现自动生成具有表情变化的风格化视频.此方法还有易于训练、速度快、扩展性强等特点.     

带约束的基于样图地表纹理合成技术研究

在传统的视景仿真开发过程中,研究人员需要将海量的航空影像照片经过数字化等一系列处理变成可使用的地表纹理,映射在地形表面,生成地景数据库.此法耗费大量人力,而且地景库一经生成就不可再改变,真实性降低.提出一种新的地表纹理的生成方法,以随机生成的高度信息作为约束,不同的地表纹理单元作为样图,采用带约束的基于样图纹理合成算法合成出真实地表纹理图像.实验中,通过改变高程约束和对多种地表纹理进行组合,可以方便快速地合成高质量的二维地表纹理图像.提出的纹理合成的方法,为今后与数字地图相结合开发地景数据库,积累一定的经验.对提高视景数据库的真实性具有实际意义.     

面向单幅图像的逼真3D人脸重建方法EI北大核心CSCD

针对3DMM参数拟合方法生成的纹理过于粗糙、结果不够逼真的问题,提出一种基于深度学习的单幅图像逼真3D人脸重建方法.首先构建RP-Net回归网络和包含5万幅人脸图像的数据集,从输入图像中学习参数,并拟合人脸模型生成3D人脸几何;然后通过构造多层次的损失函数进行弱监督学习,包括低水平的像素损失、地标损失和高水平的身份损失;最后通过纹理映射的方式生成逼真的人脸纹理.在2个通用人脸数据集和1个人工生成的人脸数据集上与最近的3D人脸重建方法进行对比实验,并对影响重建的光照、表情和转向等因素进行实验,根据SSIM和PSNR对3D重建结果进行量化分析.实验结果表明,所提方法面向单幅图像可以生成准确的3D人脸形状和逼真的人脸纹理;与最近的3D人脸重建方法相比,该方法的训练时间和迭代次数分别降低了6%和13%,SSIM值增加0.005~0.010,PSNR值平均提高0.03~0.08 dB.     

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

采用几何模型切分的人脸纹理图像生成算法

为了克服传统的照片图像拼接方法中利用特征线进行不同照片之间公共交界线定位不准确的缺点,提出一种“几何模型切分”的人脸纹理图像生成算法。通过对人脸几何模型进行切分,以切分后模型图片的轮廓作为边界线裁剪相应的人脸照片,实现不同照片之间交界线的准确对接,并采用柱面纹理映射方法将生成的纹理图像映射到特定人脸几何模型上。实验结果表明,采用提出的“几何模型切分”算法生成的人脸纹理图像进行纹理映射可以得到较好的真实感三维人脸模型,是一种生成人脸纹理图像的有效方法。     

运用层次纹理映射的基于图像绘制算法

提出一种基于图像绘制(image-basedrendering,简称IBR)的算法,以发挥图形卡的纹理映射功能,并能表现物体表面的三维凹凸细节.首先将深度图像的像素按其相关深度分为多层纹理图像,然后利用纹理映射的硬件支持,将这些层次纹理图像依次投影到与视点相关的成像面上,以得到所需目标图像.为了避免目标图像上出现空洞,在生成时,将纹素在深度层次上进行扩展.由于层次纹理图像需要较大的存储空间,并且在装入纹理缓冲时要花费大量时间,为此还提出一种基于压缩层次纹理图像的目标图像生成算法.实验表明新算法是有效的,尤其适于处理与整个物体大小相比深度层次不太多的三维景物,如有表面凹凸纹理(浮雕、门窗等)的建筑物表面等.     

融合边缘检测和自注意力的图像修复方法

针对修复后图像边界模糊、图像纹理不清晰、视觉效果差的问题,提出了一种融合边缘检测和自注意力机制的生成式对抗修复模型.通过边缘检测可提取出图像的轮廓信息,避免了修复后边界模糊的问题;利用自注意力机制能够捕获图像全局信息并生成图像精确细节的能力,设计出融合自注意力机制的纹理修复网络.该模型由边缘补全网络和纹理修复网络组成,首先,设计的边缘补全网络对受损图像的边缘进行补全,得到边缘补全图像;其次,利用纹理修复网络联合补全的边缘图像对缺失区域的纹理进行精确修复.在CelebA和Place2两个图像数据集上对本文所建模型进行了训练和测试.实验结果表明:本文所建模型与现有图像修复方法相比,大幅提高了图像修复的精确度,且生成的图像更加逼真.     

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.