非真實(shí)感繪制是一個(gè)多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域,涉及計(jì)算機(jī)藝術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)字圖像和視頻處理、視覺(jué)認(rèn)知等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。非真實(shí)感繪制在計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、電影、工業(yè)設(shè)計(jì)、游戲、廣告、工業(yè)制圖等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。風(fēng)格化數(shù)字圖像的生成和編輯是非真實(shí)感圖形學(xué)的重要研究?jī)?nèi)容。從上世紀(jì)末開始,風(fēng)格化圖像的數(shù)字化模擬就開始得到學(xué)術(shù)界的關(guān)注,同時(shí)涌現(xiàn)出眾多優(yōu)秀的研究成果。本文綜述了非真實(shí)感繪制領(lǐng)域相關(guān)研究工作的發(fā)展現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上,對(duì)風(fēng)格化數(shù)字圖像的生成和編輯中若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入探討,提出了新的解決方法,具體包括應(yīng)用藝術(shù)家創(chuàng)作準(zhǔn)則的肖像素描和偽裝圖像生成,風(fēng)格感知的藝術(shù)圖像克隆編輯和涂寫編輯。本文的主要研究成果包括：·為了應(yīng)用肖像素描細(xì)膩繪制五官的創(chuàng)作原則,我們提出了一種基于人臉特征和線積分卷積的肖像素描生成方法。首先進(jìn)行人臉?lè)指?由人臉特征點(diǎn)確定GrabCut算法中每個(gè)特征的初始trimap,然后根據(jù)分割結(jié)果使用線積分卷積算法繪制肖像素描。為了使得線積分卷積算法更適應(yīng)于描繪肖像,我們使用了基于分割結(jié)果的多分辨率白噪聲和方向場(chǎng),并提出了基于分割結(jié)果的自適應(yīng)性邊界提取算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以更好地模擬素描的線條,突顯人臉五官�！窝b圖像在背景圖像中隱藏了一個(gè)或多個(gè)前景。藝術(shù)家創(chuàng)作時(shí)會(huì)留下一些線索幫助觀察者來(lái)識(shí)別這些隱藏的前景。為了應(yīng)用藝術(shù)家識(shí)別線索選擇原則,我們提出應(yīng)用視覺(jué)注意力模型抽取前景的特征作為隱藏中要保留的特征的新方法。另外,滿意的偽裝圖像作品需要適當(dāng)?shù)那熬半[藏位置。為了應(yīng)用藝術(shù)家選擇隱藏位置的創(chuàng)作原則。我們提出了識(shí)別困難度預(yù)測(cè)算法,通過(guò)預(yù)測(cè)檢測(cè)難度來(lái)推薦隱藏位置。我們還應(yīng)用并行的紋理合成算法提高了隱藏圖像合成算法的效率。為了讓前景和局部背景完美地融合在一起,在合成算法中我們?cè)黾恿丝臻g因子。最后我們?cè)O(shè)計(jì)兩個(gè)用戶測(cè)試來(lái)驗(yàn)證了合成算法的質(zhì)量和評(píng)估建議的準(zhǔn)確性�！の覀兲岢隽孙L(fēng)格感知的圖像克隆算法,用戶可以將任何照片或者設(shè)計(jì)中的物體嵌入到數(shù)字化藝術(shù)圖像中,生成出一幅同樣風(fēng)格的新作品。為此,本文提出了一種以藝術(shù)風(fēng)格和語(yǔ)義信息為距離函數(shù)的用于風(fēng)格化照片的實(shí)時(shí)圖像遷移算法。此外,我們還提供了多種交互操作,例如圖層、陰影、語(yǔ)義標(biāo)定和方向場(chǎng)編輯用于增強(qiáng)邊界結(jié)果的和諧度。最后我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)用戶測(cè)試驗(yàn)證算法的效果。實(shí)驗(yàn)表明我們算法不僅提升了效果的質(zhì)量,也加快了算法效率�！の覀兲岢隽孙L(fēng)格感知的繪制算法,該算法可以優(yōu)化繪制筆畫色彩的算法,在繪制的同時(shí)完成編輯過(guò)程的色彩搭配問(wèn)題。另外我們提取了用戶筆畫中方向信息,包括單個(gè)的筆畫和重疊的筆畫組,使得繪制筆畫可以模擬原風(fēng)格化圖像中筆畫方向。我們展示了多種風(fēng)格的繪制編輯效果,多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 非真實(shí)感繪制概述
    1.2 研究現(xiàn)狀和研究方法
        1.2.1 肖像素描生成
        1.2.2 偽裝圖像生成
        1.2.3 風(fēng)格感知的圖像克隆編輯
        1.2.4 風(fēng)格感知的涂寫編輯
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文章節(jié)安排
第2章 基于人臉特征和線積分卷積的肖像素描生成
    2.1 前言
    2.2 算法概述
    2.3 基于特征的人臉?lè)指?br>    2.4 多分辨率白噪聲
    2.5 構(gòu)造方向場(chǎng)
    2.6 提取邊界
    2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.8 本章小結(jié)
第3章 可推薦隱藏位置的偽裝圖像生成
    3.1 前言
    3.2 算法概述
    3.3 偽裝圖像生成
        3.3.1 識(shí)別線索圖
        3.3.2 偽裝圖像生成
    3.4 識(shí)別難度分析
    3.5 用戶測(cè)試
        3.5.1 偽裝圖像生成驗(yàn)證
        3.5.2 識(shí)別難度評(píng)估驗(yàn)證
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.7 本章小結(jié)
第4章 風(fēng)格感知圖像克隆編輯
    4.1 前言
    4.2 算法總述
    4.3 藝術(shù)風(fēng)格遷移
        4.3.1 類似能量最小化
        4.3.2 類似距離函數(shù)定義
        4.3.3 并行風(fēng)格化
    4.4 交互編輯工具
    4.5 用戶測(cè)試
        4.5.1 用戶測(cè)試細(xì)節(jié)描述
        4.5.2 用戶測(cè)試結(jié)果
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.7 本章小結(jié)
第5章 風(fēng)格感知的涂寫編輯
    5.1 前言
    5.2 算法總述
    5.3 配色方案學(xué)習(xí)
        5.3.1 提高顏色協(xié)調(diào)度
        5.3.2 提高顏色豐富度
    5.4 筆畫方向場(chǎng)計(jì)算
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間主要研究成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 徐曉剛,鮑虎軍,馬利莊;紋理合成技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2002年11期

本文編號(hào)：2880492