一種藝術(shù)風(fēng)格化圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地，設(shè)及一種藝術(shù)風(fēng)格化圖像處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 非真實(shí)感繪制指的是利用計(jì)算機(jī)生成不具有照片般真實(shí)感，而是具有手繪風(fēng)格的 圖形的技術(shù)。其目標(biāo)不在于圖形的真實(shí)性，而主要在于表現(xiàn)圖形的藝術(shù)特質(zhì)、模擬藝術(shù)作品 (甚至包括作品中的缺陷)或作為真實(shí)感圖形的有效補(bǔ)充。非真實(shí)感繪制主要模擬畫種有油 畫、水彩畫、鋼筆畫、鉛筆畫、水墨畫和卡通動(dòng)畫。采用運(yùn)種基于計(jì)算機(jī)模擬繪制的手段，可 W極大減少人工的參與，降低繪制成本，提高藝術(shù)風(fēng)格作品的普及程度。
[0003] 目前非真實(shí)感繪制的主要技術(shù)是基于真實(shí)圖像的藝術(shù)風(fēng)格轉(zhuǎn)化，從而使結(jié)果看起 來(lái)類似于藝術(shù)家的手繪效果。由于油畫在繪畫領(lǐng)域中的重要地位，多種真實(shí)圖像轉(zhuǎn)換為油 畫藝術(shù)風(fēng)格的方法被提出來(lái)，其中的大多數(shù)方法均適用于采用油彩顏料為原料的繪畫種 類，如水粉、水彩、丙締畫等。目前油畫藝術(shù)風(fēng)格的模擬多為基于筆觸方法的模擬，在筆觸建 模方面，主要考慮的是筆觸長(zhǎng)度、寬度、位置、角度、筆觸顏色等基本信息，運(yùn)些參數(shù)最早由 化eberli提出，個(gè)別算法又添加了筆觸高度信息;在筆觸繪制順序方面，主要采用的有高斯 金字塔分層、用戶交互式分層W及根據(jù)筆觸面積決定繪制優(yōu)先級(jí)等方法;在筆觸生成方面， 現(xiàn)在主要的方法均為基于筆觸紋理的圖像變形（Image Wa巧ing)算法。基于筆觸模擬方法 的核屯、問(wèn)題在于筆觸的擺放位置，根據(jù)筆觸擺放位置參考依據(jù)的不同可W將現(xiàn)有筆觸類算 法分為兩類:基于圖像梯度方向場(chǎng)的藝術(shù)風(fēng)格化算法和基于圖像矩的藝術(shù)風(fēng)格化算法。
[0004] 1.基于圖像梯度方向場(chǎng)的筆觸類藝術(shù)風(fēng)格化算法總結(jié)
[0005] Litwinowi CZ提出了一種印象主義風(fēng)格的圖像處理方法;Hertzmann提出了 一種由 粗到精的圖像多層高斯模糊疊加方法，每層應(yīng)用不同的高斯核半徑和不同的筆觸半徑，較 小筆觸半徑生成的圖片疊加到較大半徑的圖片上，從而模擬油畫的層層繪制效果，在筆觸 模擬方面，Hertzmann根據(jù)圖像梯度方向場(chǎng)和樣條線技術(shù)實(shí)現(xiàn)了圖像繪制的彎曲筆觸模擬； 另外，Hertzmann還提出了基于圖像高度圖的光照模型擅染方法，來(lái)模擬油畫的凹凸紋理效 果;本課題組成員朱松純等在化dzmann研究成果的基礎(chǔ)上，提出了基于圖像內(nèi)容理解的 油畫模擬方法，通過(guò)人工交互，標(biāo)注圖像不同區(qū)域內(nèi)容，例如天空、山石、布料等，并根據(jù)圖 像內(nèi)容采用不同的紋理筆刷，該方法借鑒了徐迎慶在山水畫模擬中的基于紋理的筆刷生成 算法，并結(jié)合了化dzmann的光照擅染模擬油畫凹凸效果的方法，在人工交互模擬油畫繪制 方面取得了極大的進(jìn)步，但是自動(dòng)繪制部分增加了像素分布密度、像素聚合程度、筆觸排列 規(guī)律性、筆刷粗細(xì)、筆觸尺寸對(duì)比度、筆觸顏色對(duì)比化SV=通道分別對(duì)比）等8個(gè)參數(shù)，對(duì)于 不同輸入圖像其參數(shù)調(diào)節(jié)過(guò)于復(fù)雜，輸出結(jié)果往往與預(yù)期不符，靈活性不夠;黃華等基本沿 用了化Kzmann的算法，但是對(duì)每個(gè)高斯模糊層使用單一筆觸尺寸等方法做了改進(jìn)，其根據(jù) 圖像畫面的疏密特征在每個(gè)圖層上進(jìn)行了圖像分塊，每塊采用不同的筆觸大小，從而使筆 觸大小更為隨機(jī)，此外黃華對(duì)于光照模型也做了一定改進(jìn)。
[0006] 綜上，基于圖像梯度方向場(chǎng)的筆觸模擬算法一般采用了圖像分層、筆觸模擬、高度 圖擅染=個(gè)步驟：
[0007] 1.圖像分層
[000引主要采用的有高斯金字塔分層和基于Grab化t的交互分層兩種方法。
[0009] 高斯金字塔分層方法為，由原始圖像與不同卷積尺度高斯核做卷積產(chǎn)生一系列高 斯金字塔參考圖像，作為繪制油畫過(guò)程中進(jìn)行多層繪制的各層參考，其中高斯核卷積尺度 與油畫筆劃半徑大小成正比，典型的油畫筆劃半徑大小依次為8、4、2個(gè)像素距離，圖1為不 同半徑的高斯分層結(jié)果。（al)、（a2)、（a3)為高斯模糊參考層，（bl)、（b2)、（b3)為筆觸繪制 層。
[0010] 圖1為高斯分層結(jié)果。左側(cè)為高斯模糊后的參考圖像，對(duì)于參考圖像求梯度方向來(lái) 得到筆觸位置等信息，進(jìn)而可進(jìn)行筆觸的繪制，筆觸半徑(高斯核半徑)從上到下依次為8， 4,2。
[0011] 另一種常見(jiàn)的分層方法為基于GrabCut的交互分層。GraphCut是一種十分有用和 流行的能量?jī)?yōu)化算法，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域普遍應(yīng)用于前背景分割（Image Segmen化tion)、 立體視覺(jué)（stereo vision)、樞圖（Image matting)等，GrabCut是對(duì)其的改進(jìn)版，是迭代的 GraphCut。該算法通過(guò)用戶的簡(jiǎn)單標(biāo)注，就可從陜速實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像的分割，可W將一張圖像 拆分為背景層、人物層、樹(shù)木層等，圖2為Grab化t交互分層結(jié)果。
[0012] 2.筆觸模型參數(shù)確定
[0013] 筆觸模型的核屯、參數(shù)為筆觸寬度、筆觸長(zhǎng)度、筆觸位置、筆觸紋理和筆觸方向等 參數(shù)。在筆觸方向上的典型做法是基于圖像梯度方向圖來(lái)獲得的?？蒞把圖像看成二維離 散函數(shù)，圖像梯度其實(shí)就是運(yùn)個(gè)二維離散函數(shù)的求導(dǎo)。圖像梯度計(jì)算公式為：
[0014] G(x，y)=dx(i，j)+dy(i，j);
[0015] dx(i，j) = I(i+1，j)-1(i，j);
[0016] dy(i，j) = I(i，j+1)-1(i，j)
[0017] 其中，I是圖像像素的值(如:RGB值為像素的坐標(biāo)。圖像梯度一般也可W用 中值差分：
[001 引
[0019]
[0020] W某個(gè)像素為起點(diǎn)，沿垂直于該點(diǎn)梯度的方向，可W形成滿足約束條件的筆觸路 徑，而后對(duì)于筆觸路徑進(jìn)行樣條化處理，即可得到彎曲筆觸，如圖3所示。
[0021] 圖3彎曲筆觸繪制軌跡的確定。（a)高斯模糊后得到的圖像某個(gè)像素點(diǎn)；（b)計(jì)算該 點(diǎn)的梯度方向，沿垂直于梯度方向添加筆觸路徑；（C)重復(fù)運(yùn)一過(guò)程。
[0022] 圖4、圖5、圖6為已有的彎曲筆觸模擬效果。圖4為化rzman的彎曲筆觸模擬效果： (a)為源圖像(b)為模擬圖像。圖5為彎曲筆觸模擬效果(a化itwinowicz(b化ays and Essa (C)黃華。圖6為朱松純、趙明天等的彎曲筆觸模擬效果。圖7為朱松純等所制作的單筆筆觸 紋理。
[0023] 在筆觸大小方面，主要根據(jù)像素分布密度來(lái)決定，一般像素分布稀疏的區(qū)域，筆觸 較大，像素分布密集的區(qū)域，筆觸較小。在筆觸紋理方面，目前的主要做法為紋理采樣，預(yù)先 定義好筆刷庫(kù)模型，利用樣條曲線變化，對(duì)預(yù)先定義的筆刷進(jìn)行變形，從而實(shí)現(xiàn)油畫筆刷效 果模擬。單筆筆觸紋理如圖7所示。
[0024] 3.高度圖擅染
[0025] 由于油畫材料的特殊性，人工繪制的油畫一般都有一定的筆觸厚度，為了模擬運(yùn) 種效果，可W在現(xiàn)有圖像結(jié)果上生成圖像高度圖，而后利用光照計(jì)算模型模擬高度信息，典 型的光照模型有化ong模型、Cook-Torrance模型等。
[0026] Phong著色模型是將物體表面的光反射看成是環(huán)境光的反射之和與光源直接有關(guān) 的漫反射及鏡面反射的組合。從數(shù)學(xué)上講就是將反射的總能量看做是光環(huán)境的強(qiáng)度，點(diǎn)光 源的強(qiáng)度乘W=個(gè)不同的系數(shù)后相加的和。運(yùn)=個(gè)系數(shù)分別是代表物體表面反射環(huán)境光、 產(chǎn)生漫反射和產(chǎn)生鏡面反射的能力。鏡面反射公式為：
[0027]
[002引ks為材質(zhì)的鏡面反射系數(shù)，ns是高光指數(shù)，V表示從頂點(diǎn)到視點(diǎn)的觀察方向，R代表 反射光方向。
[0029] 高光指數(shù)反映了物體表面的光澤程度。ns越大，反射光越集中，當(dāng)偏離反射方向 時(shí)，光線衰減的越厲害，只有當(dāng)視線方向與反射光線方向非常接近時(shí)才能看到鏡面反射的 高光現(xiàn)象，此時(shí)，鏡面反射光將會(huì)在反射方向附近形成亮且小的光斑;ns越小，表示物體越 粗糖，反射光分散，觀察到的光斑區(qū)域小，強(qiáng)度弱。將鏡面反射與漫反射，環(huán)境光一起使用， 就能使得物體更具有真實(shí)感。胎rtzmann應(yīng)用化ong模型的擅染效果如圖8所示。圖8為應(yīng)用 Phong光照模型的擅染效果，（a)源圖像，（b)高度場(chǎng)，（C)凹凸紋理效果。
[0030] 2.基于圖像矩的筆觸類藝術(shù)風(fēng)格化算法總結(jié)
[0031 ]基于圖像矩的藝術(shù)風(fēng)格化算法由Michio Shiraishi首先提出，將圖像藝術(shù)風(fēng)格化 模擬分為兩個(gè)步驟:預(yù)處理及筆觸組合。在預(yù)處理部分，通過(guò)顏色差分圖的零階矩、一階矩 和二階矩來(lái)計(jì)算筆觸的尺寸和方向，通過(guò)計(jì)算W某個(gè)像素點(diǎn)為中屯、的大小為S的圖像子區(qū) 域的零階矩來(lái)生成筆觸面積圖，從而估計(jì)筆觸分布，并按筆觸尺寸大小排序，W決定筆觸的 繪制順序;在筆觸組合部分，采用