本文選題：視頻風(fēng)格化 + 分層稠密對應(yīng)關(guān)系��； 參考：《中山大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：圖像，視頻的各種藝術(shù)風(fēng)格渲染(風(fēng)格化)是計算機(jī)圖形學(xué)非真實感渲染(Non-Photorealistic Rendering, NPR)的重要分支。圖像風(fēng)格化技術(shù)通過對輸入圖像進(jìn)行分析和渲染，得到不同藝術(shù)風(fēng)格的圖像。視頻風(fēng)格化則在圖像風(fēng)格化的基礎(chǔ)上，通過視頻分析，效果渲染和效果傳播，得到具有藝術(shù)效果的視頻。圖像和視頻的非真實渲染在動漫，娛樂等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，因此得到了眾多研究者的關(guān)注。近年來，得益于計算機(jī)圖形學(xué)社區(qū)的快速發(fā)展，視頻風(fēng)格化技術(shù)也有了長足的發(fā)展。 目前，主流的視頻風(fēng)格化技術(shù)是基于筆觸的視頻風(fēng)格化技術(shù)(Stroke-BasedVideo Stylization Rendering)。該視頻風(fēng)格化技術(shù)由三方面組成：圖像渲染，筆觸傳播和視頻內(nèi)對應(yīng)關(guān)系提取。圖像渲染決定了最終渲染風(fēng)格；筆觸傳播通過應(yīng)用對應(yīng)關(guān)系到筆觸，將渲染效果傳播到下一幀；視頻內(nèi)對應(yīng)關(guān)系確定了筆觸的時空位置，將會影響最終結(jié)果是否出現(xiàn)抖動，閃爍，脫落等影響觀賞性的問題。 為了減輕抖動，閃爍等問題，準(zhǔn)確健壯的對應(yīng)關(guān)系是必不可少的。本文結(jié)合光流法和運(yùn)動分層，提出基于運(yùn)動分層的自適應(yīng)光流法(Layered AdaptiveOptical Flow, LAOF)用于提取視頻內(nèi)稠密對應(yīng)關(guān)系。首先，使用自適應(yīng)的光流算法獲得視頻內(nèi)的運(yùn)動信息，從而獲得視頻內(nèi)的稠密對應(yīng)關(guān)系。然后在運(yùn)動信息的基礎(chǔ)上，進(jìn)行運(yùn)動分層。最后，，將運(yùn)動分層作為輸入，重新求解視頻內(nèi)的稠密對應(yīng)關(guān)系，形成一個迭代優(yōu)化的模型。此外，本文還通過預(yù)渲染(BeforehandRendering)技術(shù)來進(jìn)一步減少效果傳播過程導(dǎo)致的抖動。 針對視頻風(fēng)格化的組成，本文總結(jié)出通用的視頻風(fēng)格化4層架構(gòu)，并利用該架構(gòu)實現(xiàn)視頻風(fēng)格化系統(tǒng)，包括本文提出的LAOF算法和預(yù)渲染技術(shù)。本系統(tǒng)可以與任何基于筆觸渲染(Stroke-based Rendering, SBR)的圖像風(fēng)格化算法結(jié)合使用，生成具有藝術(shù)效果的視頻。 在實驗部分，將根據(jù)LAOF的模型特點進(jìn)行驗證實驗。并且通過對不同運(yùn)動類型的視頻進(jìn)行風(fēng)格化處理，表明本文提出的視頻風(fēng)格化算法在遮擋和非剛性運(yùn)動區(qū)域能很好地減少渲染上的抖動。最后將給出根據(jù)本文提出的視頻風(fēng)格化算法實現(xiàn)的視頻風(fēng)格化系統(tǒng)。
[Abstract]:All kinds of artistic style rendering (stylization) of images and videos is an important branch of Non-Photorealistic rendering (NPRR) in computer graphics. Image styling technology through the input image analysis and rendering, the image of different artistic styles. Video stylization is based on image stylization. Through video analysis, effect rendering and effect propagation, the artistic video is obtained. Non-realistic rendering of images and video has been widely used in animation, entertainment and other fields, so it has attracted many researchers' attention. In recent years, thanks to the rapid development of computer graphics community, video styling technology has made great progress. At present, the mainstream video styling technology is Stroke-Based Video Stylization rendering. The video styling technology consists of three parts: image rendering, stroke propagation and video correspondence extraction. Image rendering determines the final rendering style; stroke propagation spreads the rendering effect to the next frame by applying the correspondence relation; the corresponding relationship in the video determines the temporal and spatial position of the stroke, which will affect whether the final result is jitter or not. Flicker, shedding, etc., affecting the ornamental. In order to reduce the jitter, flicker and other problems, accurate and robust correspondence is essential. In this paper, an adaptive layered AdaptiveOptical Flow, LAOF) based on motion stratification is proposed to extract dense correspondence in video by combining optical flow method and motion stratification. Firstly, the adaptive optical flow algorithm is used to obtain the motion information in the video, and the dense correspondence in the video is obtained. Then on the basis of the motion information, the motion stratification is carried out. Finally, the motion stratification is used as input to solve the dense correspondence in the video again, and an iterative optimization model is formed. In addition, the jitter caused by the propagation process is further reduced by prerendering BeforehandRendering. Aiming at the composition of video stylization, this paper summarizes the general four-layer architecture of video stylization, and uses this architecture to implement video stylization system, including the LAOF algorithm and pre-rendering technology proposed in this paper. This system can be combined with any Stroke-based rendering (SBR-based) based image styling algorithm to generate artistic video. In the experiment part, the verification experiment will be carried out according to the characteristics of LAOF model. Through the stylization of different motion types of video, it is shown that the video styling algorithm proposed in this paper can reduce the jitter in shading and non-rigid motion regions. Finally, a video styling system based on the video styling algorithm proposed in this paper is presented.
【學(xué)位授予單位】：中山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.41

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1930793