基于纹理合成的水墨山水画自动绘制

通过分析中国山水画的一般创作技法,提出了基于纹理合成的水墨山水画绘制方法.将一幅图像作为控制图像,用于控制要绘制的区域轮廓和明暗色调;采集画家的手稿作为样本图像,通过纹理合成绘制出国画绘画中的各种皴、染笔触;在传统的纹理合成方法上,提出了一种目标控制的多级纹理合成算法,该算法能利用控制图像有效地控制纹理合成的结果.从而可以将一幅数字照片或简单的手绘图自动地转换成各种中国水墨画效果的图像.仿真结果证明了该方法对于各种山水画的绘制具有良好的效果.     

具有织物真实感的图案绘制

针对图案在织物上视觉效果的模拟问题,提出了一种织物真实感图案绘制算法．以纹理合成技术为基础,采用多样图对方式表示织物特性,通过类比的方法获得目标图案在多样图对所代表织物上的视觉效果．实验结果表明,该算法具有良好的通用性,较高的织物真实感．     

基于匹配相容性的高效纹理合成

文中提出一种新的基于纹理块操作的纹理合成方法.对于每个纹理块,该方法根据样本纹理生成可与它进行拼接的纹理块邻接集合,并根据多步合成计算时纹理块之间的可拼接性(即匹配相容性)对邻接集合进行优化处理,即舍弃那些在多步操作后会引起匹配冲突的块.这样,合成计算时,可节省大量的关于邻接块之间的相似性度量计算,减少合成过程中的匹配冲突,由此提高纹理合成的效率.其合成质量,可与目前合成质量最好的纹理优化方法相媲美;而在合成速度方面,新方法的时间复杂度基本上是与目标纹理的大小成线性关系的,并经实验表明,新方法能以交互绘制的速度合成1024×1024像素的大纹理,而这是已有合成方法难以达到的.     

基于流线纹理合成的2D矢量场可视化

针对科学试验数据可视化问题,提出了一种2D矢量场可视化的方法－流线纹理合成方法,即通过将1D纹理映射到流线上,再利用流线纹理来合成可视化图象,因为移动1D纹理很容易形成矢量场动画。该方法是利用局部区域内流线的近似平行性,首先依据临界点来设定流线宽度,然后把流线绘制成多条平行流线,再分别将多条不同的1D纹理映射到流线上,从而能够加快计算。实际结果表明,由于流线纹理合成的纹理图象上清楚地显示了流线,因而反映了矢量场的方向信息,同时,该方法计算速度快,可以达到交互可视化的要求。     

基于自相似的风格化线条纹理合成方法

针对动画风格化线条渲染中需要权衡线条纹理滑动和线条纹理缩放两种不同的走样现象,提出了一种新的线条纹理(自相似样图),从而避免了这两种走样现象。自相似样图的纹理可以连续地无限放大,并且可以从单一样本自动生成。自相似样图可替代传统笔画纹理用于2D插图和动画。此外,自相似样图应用新的简单的方法,可以连贯地渲染3D路径,适用于交互式应用程序。     

自相似性匹配的纹理合成

基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。     

基于特征匹配的渐变纹理图像合成算法

近年来发展起来的纹理合成算法可以由小块纹理样图合成任意大小的纹理图像。合成的纹理图像虽然和样本纹理在视觉上相似且连续,但是缺少变化,因此需要有算法能使合成纹理图像产生需要的变化。文中借助输入样本图像的MIP图像和基于块的纹理合成,在边界的合成过程中加入了特征匹配以提高合成纹理图像的质量。实验结果表明,该算法可以在沿着纹理合成的方向上产生渐变的纹理图像,并通过特征匹配能够使合成的纹理图像在视觉是平滑过渡的。     

基于对象的图案表示模型与设计方法的研究

提出了一种基于色片对象的图案表示模型,解决了大幅面、高精度图案存储量大且设计效率低的难题,针对不同的应用领域,如印染、丝织、广告设计、专色印刷、陶瓷、艺术图案创作等行业,图案具有不同数据视图的特点,形成了面向行业的设计概念,在图案表示模型基础上,定义了对图案色片对象的３种操作：色片加（＋）、色片减（－）、色片替换（＠）,图案的设计与工艺处理通过对色片对象施加这３种操作完成,便于图案设计与创作人员对     

使用可变大小的邻域进行纹理合成

在许多采用马尔可夫随机场模型的基于样图的纹理合成算法中,邻域的大小决定着这些合成算法的纹理合成质量和合成速度。目前很多纹理合成算法都是在合成前人为选择或通过一定算法来选择邻域尺寸,在合成过程中就使用这个固定大小的邻域来合成纹理,但是固定大小的邻域通常会造成纹理特征混乱。本文提出一种新的纹理合成算法,该算法在合成过程中动态改变邻域大小来避免这个问题。针对每一个输出像素,它的邻域尺寸与这个邻域结构所有像素都相关,是动态改变的。实验表明,在一个较宽的纹理范围内,该算法能够自动为每一输出点自动地识别出理想的邻域大小,生成令人满意的纹理合成效果。     

基于结构的纹理合成

提出一个简单有效的基于样图的纹理合成新方法．现有纹理合成算法仅考虑两块待匹配块之间对应元素的颜色差别作为评价相似性的量度,对于一些纹理图象,找到的不一定是最相似的匹配块,因此合成后,没有得到令人满意的效果．为此,提出一个新的纹理合成算法,不仅考虑了两个匹配块之问的颜色相似性,还充分考虑了结构的差别,把结构的相似性作为匹配块之间相似性量度的重要因素之一．具体作法是：从样本图象产生一个基于结构的新的特征映射,降低结构上不连续的程度,从而获得比较理想的合成结果．     

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．     

偏离映射的烙画风格绘制

针对非真实感绘制烙画艺术风格模拟技术中可能存在的背景单一、绘制速度慢以及缺少细节及写意效果等问题,提出一种自动的、基于偏离映射的烙画风格绘制方法。算法采用对烙画的前景和背景图像分别处理再进行融合的方法,首先通过边界扩充、种子点填充、L2距离优化等改进的纹理合成算法,将样本合成为烙画背景图像,扩展了背景题材;其次,采用各向异性滤波平滑前景图像的结构张量场,并沿张量场局部曲线方向进行线积分卷积计算的方法突出了烙画前景写意风格的特点,同时通过图像增强技术增强了局部细节和结构信息。此外,采用改进的Phong光照明模型将前景图像偏离映射到背景图像中。最终的实验结果突出了细节信息和写意效果,增强了艺术表现力,提高了绘制速度,能模拟出真实的烙画艺术效果。     

非真实感绘制技术研究现状与展望

非真实感绘制技术（non-photorealistic rendering, NPR）主要用于模拟艺术风格、表现艺术特质和传达用户情感等,是计算机图形学的重要组成部分,其研究对象逐渐丰富,研究方法不断创新。本文从基于图像建模的绘制方法、基于深度学习的绘制方法、中国特有艺术作品的数字化模拟、非真实感情感特征识别以及非真实感视频场景绘制等5个方面概述目前研究进展,然后从扩展非真实感研究对象、增强视频绘制帧间连贯性、提取艺术风格情感特征以及评价非真实感绘制结果等4个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出提高算法的通用性和绘制效率,以及提高深度学习网络的泛化性,有助于扩展研究对象,模拟艺术风格的多样性,同时减小视频场景的帧间跳变;对艺术风格作品具有的情感特征、内在机理特征进行模拟,有助于提高绘制结果与艺术风格图像的相似度;结合主观和客观评价模型,可以更准确地对绘制结果进行评价,同时有利于优化网络模型参数,提高绘制效率。非真实感绘制在计算机视觉、文化遗产保护等领域具有重要的应用前景,但其研究对象、绘制算法、绘制效率仍然存在很多亟待解决的问题,随着硬件设备的不断改进,综合运用学科交叉知识、扩展应用领域将进一步推动非真实感绘制技术的发展。     

一种应用GA的墨扩散效果仿真新方法

对中国水墨画进行仿真研究是非照片真实感绘制领域的一个具有挑战性的课题。通过分析中国水墨画作画工具特性及水墨笔迹扩散的机制,提出一种基于遗传算法的水墨画墨扩散仿真方法,用以实现墨扩散艺术效果。该方法借鉴种群个体,二进制编码,基因变异等遗传算法基本概念,完成输入笔迹仿真模型的构建,并提出多级明考夫斯基距离-变异率映射表,使得种群个体自适应产生基因变异率,从而自动完成笔迹的墨扩散模拟。而且归纳出群体规模,纸元纤维门限等模型控制参数,通过参数的任意设定,用户可以得到丰富多样的扩散效果;为了增强扩散效果的真实感,从宣纸的物理特性进行分析建模,利用Ashikhmin纹理合成算法和高斯分布函数分别模拟了宣纸的宏观结构纹理和微观纤维随机特性,并应用霓红处理和图像分割等方法将两种特性整合统一,得到了更加逼真的仿真结果。实验结果表明,该方法较成功地模拟了中国水墨画的典型效果。     

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。     

基于图像的流体型风格画仿真研究

为了模拟艺术家的流体型风格绘画,提出了一种新的流体型风格化图像绘制算法。提取图像中的流体信息,通过随机扰动生成纹理参考图,再运用小波技术的融合方法,使得输出图像具有流体效果,最后采用色彩转换的方法,将颜色参考图中的色彩特征转换到绘制图像上。实验结果表明,该算法自动化程度高,复杂度低,渲染效果更接近于流体型风格绘画。     

粒子系统模型在水彩画上的应用

粒子系统是一种可以有效模拟不规则运动的景象或现象的图形生成算法。将粒子系统的关键方法和OpenGL纹理映射技术相结合,设计了一种水彩画的模拟生成算法,利用鼠标实现用户交互。该算法利用纹理映射技术模拟颜料粒子,通过粒子的扩散作用模拟水彩画的绘制过程。实验结果表明,提出的水彩画模拟算法具有简单快速的特点,并且达到了较好的逼真度。     

基于图像空间的素描效果生成技术

目前大部分非真实感绘制技术都利用各种不同大小及形状的笔画模拟人工绘画的过程,实现起来比较复杂。提出了一种基于图像空间的无笔画的素描效果生成算法,只需将一幅数字图像作为输入,然后对其进行滤波处理,使得处理后的图像在去噪的同时可以消除光照所带来的影响,同时可以将特征像素进行分离;在此基础上再分别进行边缘检测和二值化;最后将边缘检测结果和二值图像相结合,从而得到相应的素描效果。实验结果表明,该算法可以快速有效地生成素描效果,且实现简单。     

基于装饰纹样的剪纸图案设计方法

以传统剪纸图案为研究对象,分解出构成剪纸图案的纹样,将这些纹样分为独立纹样和复合纹样。通过对二维图形进行布尔运算等方法构建丰富的独立纹样库。以独立纹样为基础,应用扩大对称、渐变等图案设计技术建立复合纹样库,同时,对折叠剪纸效果进行模拟。实验结果表明,该方法能够根据需要生成不同形式的折叠剪纸图案。