本文關(guān)鍵詞：基于紋理傳輸?shù)亩囡L(fēng)格視頻藝術(shù)化處理，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視頻藝術(shù)化處理是把給定的一段視頻轉(zhuǎn)化到不同的藝術(shù)風(fēng)格進(jìn)行呈現(xiàn),在視頻娛樂、電影和動(dòng)漫制作等方面有著廣泛的應(yīng)用。而現(xiàn)有的視頻藝術(shù)化算法,對(duì)視頻的藝術(shù)化風(fēng)格模擬種類有限,另外雖然有些算法實(shí)現(xiàn)了視頻的多風(fēng)格處理,但算法復(fù)雜,不易于實(shí)現(xiàn)。針對(duì)上述問題,本文提出了一個(gè)基于紋理傳輸方法的多風(fēng)格視頻藝術(shù)化處理方法。本文采用基于流場(chǎng)的紋理合成計(jì)算表示風(fēng)格的紋理層,通過傳輸不同的樣本紋理獲取不同的藝術(shù)風(fēng)格,且通過流場(chǎng)指導(dǎo)的可控合成可以更好地模擬紋理風(fēng)格的變化。直接基于光流場(chǎng)傳輸紋理層會(huì)出現(xiàn)紋理拉伸走樣現(xiàn)象,本文進(jìn)一步采取局部紋理修補(bǔ)技術(shù)使得不同幀之間的紋理層平滑銜接,保證藝術(shù)化后的視頻時(shí)域連續(xù)性。為了提高視頻藝術(shù)化處理的速度,本文在視頻抽象階段引入GPU加速,利用并行計(jì)算框架CUDA實(shí)現(xiàn)視頻抽象階段的快速并行加速計(jì)算,使其速度較基于CPU的計(jì)算有了大幅度提升。同時(shí),對(duì)于傳輸紋理層的修補(bǔ),也使用了GPU加速,相比較于CPU的修補(bǔ),速度得到了大幅提升,而且使得處理速度與視頻復(fù)雜度相分離。本文根據(jù)不同的輸入紋理風(fēng)格的設(shè)定,模擬了油畫、水彩畫、點(diǎn)畫以及風(fēng)格化線條等藝術(shù)風(fēng)格,均取得了令人滿意的效果。最終,本文完成了一個(gè)基于紋理傳輸?shù)亩囡L(fēng)格視頻藝術(shù)化的交互系統(tǒng),系統(tǒng)根據(jù)輸入的視頻、樣本紋理以及光流場(chǎng)數(shù)據(jù),逐步完成視頻拆分成幀、紋理層的合成傳輸與修補(bǔ)、視頻抽象和視頻紋理層融合、封裝成視頻等操作,得到視頻的渲染結(jié)果。本文的主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下：1.基于紋理層傳輸?shù)囊曨l多風(fēng)格藝術(shù)化：將對(duì)應(yīng)不同風(fēng)格的樣圖紋理傳輸并合成到紋理層,將紋理層與源視頻合成得到不同的視頻藝術(shù)化結(jié)果。在合成時(shí)利用方向場(chǎng)實(shí)現(xiàn)帶方向的“各向異性”紋理合成,使得視頻藝術(shù)化合成質(zhì)量更高。2. 面向視頻時(shí)域連續(xù)性的局部紋理修補(bǔ)：采用基于局部紋理合成的方法,對(duì)經(jīng)過光流傳輸后發(fā)生拉伸走樣的紋理層進(jìn)行快速有效修補(bǔ),從而實(shí)現(xiàn)視頻藝術(shù)化的時(shí)域連續(xù)性。3.基于GPU加速的紋理修補(bǔ)與視頻抽象：利用CUDA加速框架把最大程度并行紋理層的修補(bǔ),使之相較于CPU端修補(bǔ)速度提升明顯。同時(shí),將原有的CPU端的視頻抽象算法改為GPU上的并行計(jì)算,從而大大提高視頻抽象效率。4. 多風(fēng)格視頻藝術(shù)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：利用Qt框架搭建了系統(tǒng)的操作交互界面,根據(jù)用戶選擇的不同視頻或者樣本紋理完成不同風(fēng)格的視頻渲染。該系統(tǒng)結(jié)合CUDA并行處理框架實(shí)現(xiàn)了基于可編程圖形硬件的視頻風(fēng)格化加速計(jì)算。
【關(guān)鍵詞】：非真實(shí)感繪制 視頻藝術(shù)化 紋理合成 方向場(chǎng)
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.41

  本文關(guān)鍵詞：基于紋理傳輸?shù)亩囡L(fēng)格視頻藝術(shù)化處理，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：339454