我们的“卡通”

"卡通"——Cartoon,英语的音译,在字典里解释为动画、漫画。我国的卡通艺术曾经辉煌过,但如今却乏善可陈。从纵向的角度看,中国卡通艺术的落后有历史的原因;从横向看,中国卡通同发达国家相比有资金缺乏、软硬件落后的各种原因。找出原因,能更好地解决问题,发展中国的卡通艺术。随着政府的重视、经济的发展、人才培养的加强,我国卡通艺术的发展正步入正轨。     

卡通文化的流动与发展

文章重点探讨卡通文化的流动与发展问题,分析了卡通文化于当代社会环境变革中所发生的一系列变化,认为:(1)卡通文化的发展是社会环境变革的时代产物。(2)卡通文化流动的基础在于其蕴涵的传播功能。(3)卡通文化在对大众娱乐全面渗透的过程中,涵盖了与之有关的各种知识产权,以及更广泛的商品生产、服务和流通。因此卡通文化发展的关键在于其观念品格的建立,将娱乐文化向观念文化进行最佳转化。     

基于几何结构的2.5D卡通建模

二维卡通制作技术大致分为计算机辅助2D卡通动画制作和利用3D建模技术渲染生成动画。将两者结合,提出一种2.5D卡通制作模型,通过几何结构的旋转进行纹理贴图,并构造卡通的旋转过程。在2D动画中,一个卡通形象本身隐含几何结构,将卡通形象定义为由只含一个典型几何结构卡通元素构成的卡通对象,利用典型几何结构二维投影变化规律,构建相应结构卡通元素的变形算法,分析长方体和球体卡通元素在转动时投影的变化规律,给出基于这些规律实现相应结构卡通元素伪3D转动效果的算法。通过长方体、球体、圆柱体进行旋转的实验结果证明了算法的有效性。     

为生命代言:吉祥物的卡通形式意味

卡通吉祥物是一种有生命的艺术形式,内涵积极的情感意味。本文从卡通表现手法之一的拟人化角度出发,试图阐释卡通吉祥物与所代言对象之间的形式"意味",以及卡通形式在吉祥物的生命形态特征的作用与意义。     

暑假特推九部动漫剧

在PCD的读者中，有不少卡通迷。那么本期“B梯队”就来给大家推荐几部轻松、好玩还长知识的卡通剧集吧!     

电子衍生品的美丽童话——“迪士尼”旋风

面对来势汹汹的洋卡通，缺乏品牌的中国卡通只能将偌大的卡通衍生市场供手相让。[编者按]     

成人接受卡通形式的心理探源

卡通"全龄化"的状况在国外早已经形成。中国由于长期以来都有"卡通是儿童的专利"的狭隘观念,导致成人卡通创作水平落后且发展缓慢。发展成人卡通是补足现今国产卡通市场定位偏颇的一块基石。要发展中国的成人卡通,必须对卡通成人受众进行研究。本文论述了"为什么成人能够接受卡通形式,以及成人接受卡通形式的主要心理特点",对这个问题的分析,能帮助理解成人为何对某种类型卡通形式的审美接受有较普遍的倾向性。     

搜店先锋任我行

韦萍第一次来到嘉年华B-4手机吧的时候，就被店里琳琅满目的卡通手机彩壳给吸引住了：叭叭熊、流氓兔、机器猫、Snoopy、Hello-Kitty、麦兜猪……女孩子们最哈的卡通精灵几乎都能在这家店搜罗得到。嘉年华B-4手机吧最大的特点就是不经营其它的手机挂饰，而是专业更换卡通手机彩壳。     

表演驱动的矢量化二维表情动画

为了方便快捷生成生动的卡通表情动画,提出将表情数据重定向到卡通形象上的算法.该算法由用户在卡通形象上标记出与表情数据相对应拓扑结构的控制点,以此控制点集合与表情数据首帧控制点集合做比对;使用得到的比例关系将后续表情数据重定向到卡通形象上,从而形成针对卡通形象的表情数据.实验结果表明,运用文中算法可以制作出较为生动形象的卡通表情动画.     

保色调的黑白卡通图像着色方法

图像彩色化是给黑白图像或者视频上色,对黑白卡通图像上色能够大幅度地提高卡通图像的表现力.卡通图像的色调是人们感知的第一印象,为此提出一种保色调的黑白卡通图像着色方法.首先使用保持边界的图像分解技术得到卡通图像的色调,可很好地解决卡通图像灰度不连续的问题;然后使用Gabor特征向量计算出一个模式能量来防止边界处的泄露;最后将图像色调能量和模式能量加入最优化着色方法,得到较好的着色结果.该方法利用少量的人工标色自动上色,不需要分割就能够得到卡通图像保色调着色效果.大量的实验结果表明,文中方法对各种卡通图像都能够取得更好的着色效果.     

面向语义属性查询的动画场景图像检索系统

设计并实现了一个交互式检索动画场景图像的系统。通过从动画场景图像中自动提出三种语义属性信息（类别、时间以及复杂度）,用户可以输入例如“一幅不复杂的傍晚的天空”作为查询来找到满意的检索结果。该系统是全自动的,并且是可扩展的。所有的语义属性特征计算在后台完成,从而保证系统的实时检索。此外,还设计了针对用户的几种不同交互式检索界面,极大地增强了检索的灵活性及正确性。     

多通道CartoonGAN下的图像风格动漫化

为解决真实图像转换为动漫风格图像出现的参数量大、图像纹理和颜色损失的问题,提出了一种多通道卡通生成对抗网络(MC_CartoonGAN).首先,使用HSCNN+(advanced CNNs for the hyperspectral reconstruction task)和遗传算法重新构建多通道图像数据集,丰富图像信息.其次,利用DenseNet网络进行特征复用减少参数的内存占用率及缓解梯度消失的问题.最后,引入多通道颜色重建损失函数,在保证了生成图像内容完整的情况下,降低了生成图像的颜色损失.实验结果表明,提出的多通道卡通生成对抗网络将真实图像转换成动漫风格图像的质量更优.     

A novel multi-focus image fusion approach based on image decomposition

Multi-focus image fusion is an effective technique to integrate the relevant information from a set of images with the same scene, into a comprehensive image. The fused image would be more informative than any of the source images. In this paper, a novel fusion scheme based on image cartoon-texture decomposition is proposed. Multi-focus source images are decomposed into cartoon content and texture content by an improved iterative re-weighted decomposition algorithm. It can achieve rapid convergence and naturally approximates the morphological structure components. The proper fusion rules are constructed to fuse the cartoon content and the texture content, respectively. Finally, the fused cartoon and texture components are combined to obtain the all-in-focus image. This fusion processing can preserve morphological structure information from source images and performs few artifacts or additional noise. Our experimental results have clearly shown that the proposed algorithm outperforms many state-of-the-art methods, in terms of visual and quantitative evaluations.     

基于范例匹配的卡通形象设计方法研究

针对动画卡通形象的特点,选取典型卡通形象范例,并分割出范例图元形成图元库。利用傅里叶形状描述方法统一描绘用户输入草图和范例图元的轮廓特征,用输入草图的特征检索图元库,得到相似的范例图元,通过交互方式调整和修改图元,进而生成个性化的卡通形象。实验结果表明,该方法生成的卡通形象基本符合用户的设计意图。     

基于图像分解和稀疏表示的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的不足,提出了一种基于图像分解的多聚焦图像融合算法.首先,源图像采用卡通纹理图像分解得到卡通部分和纹理部分;其次,卡通部分采用卷积稀疏表示的方法进行融合,纹理部分采用字典学习进行融合;最后,将卡通和纹理部分融合得到融合图像.实验建立在标准的融合数据集中,并与传统和最近的融合方法进行比较.实验结果证明,该算法所获得的融合结果在方差和信息熵上具有更好的表现,该算法能够有效克服多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的缺点,同时有更好的视觉效果.     

图像适应算法中非冗余显著图的计算

近些年为了将大尺寸数字图像的内容自适应地显示在手机、PDA（掌上电脑）等屏幕较小的显示终端上以得到更好的显示效果,图像适应得到了很大的关注。现有的大量方法使用了不同的重要度映射来得到最优的图像缩放结果。图像适应算法就是为了去除图像中的不重要信息,为此提出在图像适应方法中使用非冗余显著图的计算来分析不重要信息的位置。首先,引入了图像分解,提出图像高梯度区域的冗余信息。然后,提出纹理梯度的概念,并进一步针对细节信息建立了纹理冗余度分析机制。纹理梯度非常适合卡通图像分析,从而将现有图像适应方法推广到非真实图像。大量实验结果显示,本文方法并不受图像适应算子的影响,该方法对具有复杂背景和包含多目标物体等的图像适应问题都比较鲁棒。     

Free form deformation based face cartoon stylization

A novel free form based face cartoon stylization method is presented in this paper. First, a face cartoon library with marked feature points is constructed. And then select the input image as the target image and an appropriate cartoon image from cartoon library as the reference image, apply the deformation between the corresponding feature points of the images to the target image. Finally, we apply an image stylization process to the result image. As an alternative method, we also choose an appropriate cartoon image as the target image and the input image as the reference image to apply the free form deformation. The experimental results show that our method is straightforward and quick with diversified styles, delivering more infection.     

卡通纹理分解和全变分梯度算法实现图像恢复

为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基于全变分的广义加速临近梯度算法进行图像去模糊和去噪,卡通部分选择较小的正则化参数,纹理部分选择较大的正则化参数,将恢复的卡通部分和纹理部分进行合成得到恢复图像。通过对两张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法不仅收敛速度快而且效果比一般的临近梯度算法要好,尤其适合于恢复模糊度不是很高的图像。