發(fā)布時間：2018-05-27 20:40

  本文選題：非真實感繪制 + 鉛筆畫風(fēng)格��； 參考：《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年07期

【摘要】：為了讓鉛筆畫紋理的色調(diào)更接近畫家的繪制效果,提出一種內(nèi)容指導(dǎo)的鉛筆畫色調(diào)生成算法,以改進鉛筆畫紋理的生成效果.首先對大量繪制內(nèi)容不同的鉛筆畫分類后進行色調(diào)直方圖統(tǒng)計,擬合出適合每種類別的直方圖曲線,并對輸入圖像用與之同類別的直方圖曲線進行色調(diào)匹配,得到對應(yīng)的鉛筆畫色調(diào)圖;然后用與輸入圖像大小相同的隨機噪聲圖為基底,對噪聲圖的每個像素進行不同次數(shù)的迭代相乘后產(chǎn)生與色調(diào)圖匹配且分布一致的噪聲場;最后對輸入圖像進行區(qū)域分割,在與分割區(qū)域?qū)?yīng)的噪聲場中用LIC算法生成卷積長度及卷積方向不同的鉛筆紋理圖,實現(xiàn)分區(qū)域不同方向的鉛筆紋理的繪制.實驗結(jié)果表明,由于采用內(nèi)容指導(dǎo)的分類繪制,該算法生成的鉛筆畫在色調(diào)上更加貼近真實畫家繪制的鉛筆畫,且紋理形式多樣,整體效果較好.
[Abstract]:In order to make the tone of the pencil-drawing texture more close to the painter's rendering effect, a content-directed algorithm for generating the pencil-drawing hue is proposed to improve the effect of the pencil-drawing texture generation. First of all, a large number of pencils with different contents are classified, and then the histogram curve suitable for each category is fitted, and the input image is tonal matching with the histogram curve of the same category, and the histogram curve of the input image is matched with the histogram curve of the same category. The corresponding pencil-stroke hue map is obtained, and then the random noise image of the same size as the input image is used as the base, and each pixel of the noise image is iteratively multiplied with different times to produce a noise field matching and distributing the tone image. Finally, the input image is segmented, and the LIC algorithm is used to generate the pencil texture image with different convolution length and convolution direction in the noise field corresponding to the segmentation region. The experimental results show that the proposed algorithm is more close to that of the real painters in hue because of the classification and rendering with content guidance, and the texture forms are various, and the overall effect is better.
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61163019,61271361,61462093) 云南大學(xué)中青年骨干教師項目(XT412003) 云南省科技廳項目(2014FA021,2014FB113)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1943673