基于轮廓线的非真实感绘制技术

从NPR技术的形成和特点出发，详细论述了NPR中轮廓线的检测和绘制技术等问题。轮廓线在NPR中占有重要地位，它的表现不仅关系到NPR最终效果的好坏，而且也是实时绘制中一个提高速度的关键。重点介绍了NPR中流行的和最新的轮廓线检测与绘制技术，并对这些算法和技术进行了分类与分析，总结了其优缺点和适用场景。     

非真实感绘制中轮廓线检测技术综述

轮廓线技术在非真实感绘制中占有重要地位。它的表现不仅关系到非真实感绘制最终效果的好坏,而且也是实时绘制应用中一个提高速度的关键。本文介绍了非真实感绘制中流行的和最新的轮廓线检测技术,结合可见性问题来讨论轮廓线检测的算法和技术,并对这些算法和技术进行了分类与分析,总结了其优缺点和适用场景。     

笔式三维草图绘制中的轮廓线技术研究*

详细介绍了三维模型轮廓线技术及其检测算法,并深入分析了轮廓线技术在三维草图绘制中的作用;然后设计并实现了一个三维草图绘制系统。该系统提供了用笔绘制三维模型的交互环境,通过轮廓线将三维模型与二维交互手势联系起来,使用户可以自由灵活地操纵和控制三维模型,获得自然、高效的交互体验。     

基于图形硬件的光滑线条绘制(英文)

线条能够以相当少的可视信息来有效地表示一个三维模型的形状.利用图形硬件的高度并行处理能力,文中提出了一种新的基于物体空间的线条绘制方法.对于一个光滑物体形状,新型的Suggestive轮廓线能够结合侧影轮廓线来生成非常好的视点相关的线条效果.并且,最新被引入到Direet3D 10流水线的几何着色器能处理三角形图元数据及输出零个或多个线条图元.文中提出了一种并行化的线条绘制方法,能够直接在几何着色器中抽取三维的特征线条.该方法能根据视点与模型的距离自动地选取合适比例的线条进行绘制,绘制的线条平滑,绘制速度快.在文章最后给出的许多实验示例证实了该方法的效果.     

三维模型轮廓线抽取算法

虽然三维模型的轮廓线在图形交流中起着重要的作用,但由于轮廓线是视点依赖的,当物体在空间运动时,用现有算法从复杂的三维模型中抽取轮廓线需耗费大量时间,为了提高抽取轮廓线的速度,提出了两种新的抽取三维模型轮廓线算法,这两种算法是先利用轮廓线的局部极值特性来获得部分轮廓边,然后利用轮廓线的连通性,通过简单的比较运算,即可获得三维模型的外部轮廓线,实验结果表明,该两种算法都可快速获得三维模型的外围轮廓线,最后还将本算法与相关算法进行了详细的比较分析。     

GPU加速的光滑轮廓线绘制

轮廓线的高效提取是非真实感绘制的一个关键问题。提出了一个完全利用GPU生成光滑轮廓线的高效算法。在几何处理阶段,先根据相邻三角形的法向量与视向量的关系检测出轮廓线,然后对轮廓线进行宽度扩充,同时对轮廓线顶点设置相应的渐变因子;在像素处理阶段把渐变因子转化为相应的alpha值,通过光照生成卡通渲染,最后通过alpha混合得到光滑轮廓线。算法完全在GPU里实现,能满足实时的绘制要求。     

基于图像的铅笔画绘制技术的研究现状与展望

非真实感绘制(Non-Photorcalistic Rendcring,NPR)是计算机图形学领域的一个分支,旨在使用计算机来生成具有某种艺术效果的作品。目前,非真实感绘制技术已经能够成功地模拟油画、水彩画、卡通画、铅笔画等艺术风格,在许多领域得到很广泛的应用。铅笔素描是艺术造型的基础。作为一种最简单的艺术表现形式,铅笔画凭借其简洁流畅的特点深受广大艺术爱好者的喜爱。如今,基于图像的铅笔画绘制技术已经是NPR领域的一个重要组成部分,受到诸多研究人员的关注,但该技术仍处于成长阶段,算法的通用性还无法满足现实应用的需求。     

点模型的快速高质量绘制

针对点模型的快速高质量绘制问题,提出一种单遍绘制算法.首先根据构造的移动最小二乘曲面计算采样点的表面几何属性,然后根据协方差分析确定点元在其切平面上的椭圆表示,最后采用椭圆加权平均滤波从远到近单遍绘制各点元.此外,根据表面几何属性确定点模型的轮廓线,实现了点模型的非真实感绘制.实验结果表明,该算法能够实现点模型的快速绘制且绘制效果令人满意.     

Windows95中字符轮廓线的提取和显示

本文介绍在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境中,利用ＭＦＣ函数提取字符轮廓线数据,并利用相关的绘图函数绘制轮廓线的方法。给出了相关的函数、结构说明和程序。     

保留细节特征的轮廓线远程绘制算法

目前,智能掌上电脑、个人数字助理和智能手机等移动终端因为其便携性和可移动性,越来越多地被应用于分布式虚拟环境中,但是因为移动终端自身的局限性,在移动终端上的3维模型实时绘制问题仍未得到很好的解决。结合多分辨率网格模型和基于轮廓线的远程绘制的优点,提出了一种保留细节特征的轮廓线远程绘制算法。该算法预处理阶段,在原始精细网格模型上提取细节特征线,并进行多分辨率网格模型的预处理;运行时阶段,根据视点、帧率等交互信息使用选取策略对细节特征线进行选取,然后构建合适的多分辨率网格模型,并在该模型上提取出外围轮廓线,最后发送这两种轮廓线到移动终端进行绘制。实验结果表明,该算法在基于轮廓线的远程绘制中较好地保留了模型的细节特征,并保证了在移动终端的实时绘制。     

森林场景的钢笔风格化实时绘制技术*

在大型复杂场景绘制关键技术研究项目中,通过把复杂场景绘制与调度技术,如Slicing、MMI、层次图像缓存和基本布告板等大场景实时加速绘制技术的多层次绘制方法,融合到非真实感绘制技术中,以提高系统面对复杂场景的实时绘制能力。最后实现了对森林等大型场景的钢笔画绘制,借助非真实感绘制技术中基于图像空间的生成方法,利用各种不同大小及形状的笔画实现了艺术化森林场景实时交互绘制。提出了植物多层次钢笔风格化渲染算法。     

Adaptive extraction and visualization of silhouette curves from volumetric datasets

An algorithm for silhouette extraction from volumetric data is presented. Trivariate tensor product B-spline functions are used to represent the data. An offline phase that arranges the data in a lookup table is employed to improve the computation time during an interactive session. A subdivision scheme is employed to extract the silhouette curves from an implicit trivariate B-spline function. The produced results are smooth, high-quality silhouette curves when compared to voxel-based silhouette extraction schemes.     

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。     

一种基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法

将仿生学引入非真实感绘制过程，提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。方法中绘制蚂蚁被定义为具有信息素、印迹、有限生命周期等属性和记忆、单步行走、绘制印迹、更新信息素、跳跃、死亡等行为特征的智能体。通过不断更新信息素指导绘制蚂蚁选择最优的绘制路径，并调整单步行走、绘制印迹、跳跃等行为方式，所有绘制蚂蚁在路径上留下的印痕即为非真实感绘制的结果。为了避免由于蚂蚁单纯按照最大选路概率寻径，而出现轨迹收敛现象，最终导致图像被局部绘制的情况，通过信息权重动态地调整路径选择概率的均匀度，改善了绘制的效果。实验结果表明，该方法能够比较有效地模拟出手工绘画的效果。     

基于图像的非真实感艺术绘制技术综述

非真实感绘制是计算机图形学和图像处理中一个崭新的课题,属于计算机艺术的范畴,正受到国内外研究者越来越多的重视并取得了一系列的研究成果。首先简要介绍了非真实感绘制的研究意义及其研究范围;然后通过对其中涉及的主要关键算法进行总结分析,并对国内外典型的绘制方法进行比较和分类,阐述了非真实感绘制的主要研究内容;最后对今后的发展方向做出了展望。     

Interactive GPU-based adaptive cartoon-style rendering

In this paper we present a novel real-time cartoon-style rendering approach, which targets very large meshes. Cartoon drawing usually uses a limited number of colors for shading and emphasizes special effects, such as sharp curvature and silhouettes. It also paints the remaining large regions with uniform solid colors. Our approach quantizes light intensity to generate different shadow colors and utilizes multiresolution mesh hierarchy to maintain appropriate levels of detail across various regions of the mesh. To comply with visual requirements, our algorithm exploits graphics hardware programmability to draw smooth silhouette and color boundaries within the vertex and fragment processors. We have adopted a simplification scheme that executes simplification operators without incurring extra simplification operations as a precondition. The real-time refinement of the mesh, which is performed by the graphics processing unit (GPU), dramatically improves image quality and reduces CPU load.