一種彩色圖像抽象化繪制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種彩色圖像抽象化繪制方法，該方法將輸入待處理的圖像，對圖像在RGB顏色空間中R、G、B通道分別求其梯度，并對三通道的梯度進行融合，得到圖像的初始輪廓圖像；根據(jù)輪廓圖像構造圖像的邊緣切向流，進行平滑，在此基礎上用FDOG濾波方法對圖像線條畫進行提取；與此同時，對輸入圖像用Catté提出的非線性擴散平滑方法進行平滑，采用HSI顏色空間的顏色直方圖方法對圖像進行量化。最終，將量化圖像和線條化圖像進行融合疊加。該方法能忽略原圖像的局部細節(jié)，但保留了較顯著的輪廓特征，畫面簡潔悅目，又不失原有特征，具有較強的適用性。
【專利說明】一種彩色圖像抽象化繪制方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于計算機圖像處理中非真實感繪制【技術領域】，具體涉及一種彩色圖像抽象化風格繪制的方法。
【背景技術】
[0002]圖像的抽象化繪制能將某個對象以簡潔、含蓄、帶有美學特征的方式借助計算機表現(xiàn)出來，它的特點是能簡化所需要表達的對象；對現(xiàn)實的某個部分進行夸大；使觀察者集中注意力于某個部分。藝術風格繪制是模仿一種藝術媒介，為藝術創(chuàng)作者提供更強的控制手段和藝術環(huán)境。圖像增強處理，能按照特定的需求突出圖像中的重要信息，減弱或去除不需要的信息，將原本模糊不清甚至跟本無法分辨的原始圖像運用各種技術增強最終圖像的視覺效果。動畫圖像生成，動畫的非真實感繪制分為可視化交流和基于藝術風格渲染兩類。通過這種信息抽象能夠清晰明了地表達出場景和物體的特征，從而提供了一種有效表達場景信息的途徑，強調的是信息的抽象或突出，細節(jié)的忽略或增強，彌補了真實感繪制方法的局限。
[0003]目前，NPR通過對多種藝術作品，如水彩畫、各種風格的油畫、中國畫、點畫等的模擬創(chuàng)作，已經在醫(yī)學、動畫制作、建筑、虛擬現(xiàn)實等領域得到了廣泛的應用。
[0004]近年來，專家學者對圖像抽象化繪制方法進行了熱點研究，Zhang等人把食品中的瀑布和河流等流水的動畫抽象化成中國畫風格，參見文獻S.Zhang, T.Chen, Y.Zhang.Video-Based Running water animation in Chinese paiting style, Svience in chinaseries F:1nformation science, 2009, 52 (2) p 162-171 ? 為了實現(xiàn)非均勻抽象化，利用多尺度的Canny邊緣檢測算法來抽取圖像的結構，利用泊松重建技術從目標梯度場的道抽象化圖像，參見文獻 A.0rzan, A.Bousseau, P.Barla, J.Thollot.Structure-preservingmanipulation of photographs.1n proceedings of ACM, New York, 2007:103-110 ;對于實時的食品和圖像抽象化框架，假定高對比度區(qū)域為視覺的重要區(qū)域，利用DOG線條抽取技術對高對比度區(qū)域額外增加對比度，用雙邊濾波對低對比度區(qū)域減少對比度，該方法能生成有良好時間連貫性的卡通效果。參見文獻H.Winnem ? ller, S.C.0isen, B.Gooch.Real-time video abstraction.1n proceedings of ACM SIGGRAPHJ 06，ACM, New York,2006:1221-1226。為了同時簡化形狀和顏色而又保持重要特征的目的，文獻H.Kang, S，Lee.Shape-simplefying image abstraction, computer graphics forum,2008,27(7):61-68,將圖像的原始平均曲率流改進為受流場約束的平均曲率流，更能表達特征方向感和形狀邊緣特性，且該方法可以迭代，便于控制抽象化的程度。

【發(fā)明內容】

[0005] 針對現(xiàn)有的非真實感繪制技術存在的缺陷或不足，本發(fā)明的目的在于，提供一種彩色圖像抽象化繪制方法，該方法以圖像線條畫提取和圖像增強處理為基礎，展現(xiàn)圖像的輪廓信息，圖像抽象化處理后忽略了原圖像的局部細節(jié)，但保留了較顯著的輪廓特征，畫面簡潔悅目，又不失原有特征。
[0006]為了實現(xiàn)上述任務，本發(fā)明采用如下的技術解決方案得以實現(xiàn):
[0007]—種彩色圖像抽象化繪制方法，其特征在于，該方法按下述步驟進行:
[0008]I)提取輸入圖像的線條畫
[0009]a、在RGB顏色空間分別計算輸入圖像的各像素在R、G、B通道的梯度，在計算過程中采用Sobel算子的3X3模板，在X，y方向上進行梯度計算，對于計算所得像素的梯度分別取其在R、G、B通道的幅值；取其幅值最大者作為該像素的幅值，形成圖像局部邊緣；
[0010]b、將a步驟所得的圖像局部邊緣作為輸入，通過構造邊緣切向流計算圖像的局部方向場；在每個像素為中心的內核，對像素進行非線性平滑濾波，保存凸邊的方向，弱邊緣被重新定向到鄰近的主導區(qū)域，同時，保留銳化的邊角；
[0011]C、根據(jù)b步驟提供的邊緣切向流方向圖，用基于流的高斯差分濾波對其線條進行提?。?br> [0012]2)對輸入圖像進行量化
[0013]a、對原始圖像用Catt6提出的非線性擴散方法進行平滑；
[0014]b、平滑后的圖像轉化到HSI顏色空間，對色調和飽和度分量進行量化；
[0015]3)將1)、2)所得的圖像用加權平均的方法進行融合處理。
[0016]本發(fā)明的彩色圖像抽象化繪制方法，采用對輸入的圖像在RGB顏色空間中R、G、B通道分別求其梯度，并對三通道的梯度進行融合，得到圖像的初始輪廓圖像；然后根據(jù)輪廓圖像構造圖像的邊緣切向流，進行平滑，在此基礎上用FDOG濾波方法對圖像線條畫進行提??；與此同時，對輸入圖像用Catt6提出的非線性擴散平滑方法進行平滑，采用HSI顏色空間的顏色直方圖方法對圖像進行量化，最終得到圖像的抽象化風格繪制圖像。與現(xiàn)有技術相比，該方法能增強彩色圖像的輪廓特征，忽略圖像的次要信息，并且顯著改善已有抽象化方法的繪制質量，具有較強的適用性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明的彩色圖像抽象化繪制方法的流程圖；
[0018]圖2為本發(fā)明實例中采用的原始圖像；
[0019]圖3 為參數(shù)為 σ c = 0.4, σ m = 4, P = 0.998, τ = 0.7, W1 = 0.7，W2 = 0.3 時圖像效果。圖中，從左至右分別為(a)、線條畫圖，(b)、量化圖，(C)、抽象化效果圖。
[0020]圖4 為參數(shù)為 σ c = 0.4, σ m = 4, P = 0.993, τ = 0.7, W1 = 0.6，W2 = 0.4 時圖像效果。圖中，從左至右分別為(a)、線條畫圖，(b)、量化圖，(C)、抽象化效果圖。
[0021]圖5 為參數(shù)為 σ c = 0.4, σ m = 4, P = 0.996, τ = 0.9, W1 = 0.8，W2 = 0.2 時圖像效果。圖中，從左至右分別為(a)、線條畫圖，(b)、量化圖，(C)、抽象化效果圖。
[0022]以下結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
【具體實施方式】
[0023]本發(fā)明的彩色圖像抽象化繪制方法的設計思路是:
[0024]基于RGB顏色空間中，R、G、B顏色通道梯度的提取，將提取的圖像的R、G、B邊緣圖像進行融合，能提高運算速度，有效地抑制噪聲，對相同像素上不同通道的梯度，根據(jù)其值的大小進行融合，使圖像邊緣輪廓已經比較清晰，為后面圖像線條畫的提取提供更好的條件。
[0025]基于構造邊緣切向流，在每個中心像素的內核，進行向量的非線性平滑，這樣突出的邊緣方向都被保留，還能避免不良的“旋渦”；而弱邊界則根據(jù)鄰域內主要的方向被重新定向。并且，保留銳化的邊角，對具有相似方向的邊界進行平滑。這也可以防止弱向量被不重要的強向量影響，從而導致出現(xiàn)更緊密的向量。
[0026]基于FDOG線條畫提取，當沿著邊緣流移動時在梯度方向上進行線性DOG濾波，同時沿著流方向收集每個像素的濾波響應，在推斷其為邊緣之前作為收集數(shù)據(jù)的方法。這樣就可以沿著真正的邊緣夸大其濾波輸出，同時減弱了偽邊緣的輸出；這樣不但能增加邊緣空間的相干性還可以有效地抑制噪聲。
[0027]基于非線性擴散平滑方法，如果梯度圖像在(X，y)處的領域內具有較小的加權平均，在點(X，y)領域內的灰度變化比較平緩。由于傳導系數(shù)為非增函數(shù)，所以點(X，y)處的擴散速度比較快。相反在圖像的邊緣點上，退化擴散模型似的圖像在灰度變化不大的地方更加平滑，取得很好的去噪效果，同時使得圖像的邊緣得到保持。
[0028]基于HSI顏色空間直方圖量化，HSI顏色空間是最符合人類視覺系統(tǒng)感知的，H、S分量分別為顏色的色調和飽和度，I分量為顏色的亮度，從觀察者角度看，亮度對圖像的顏色沒有影響，在進行量化時只對色調和飽和度進行量化，降低量化的復雜度。
[0029]基于加權平均圖像融合，最終結果是對線條圖像和量化圖像兩幅圖進行融合，且兩幅圖各有特色，因此采用加權平均的方法能根據(jù)權值大小，調節(jié)抽象化的效果。
[0030]以下是發(fā)明人給出的實施例，在實施例中采用的原始圖像如圖2所示，需要說明的是以下實施例僅僅供本領域的技術人員更好的理解本發(fā)明，本發(fā)明并不限于這些實施例，凡是在以下實施例基礎上的等同變換或者替換均屬于本發(fā)明的保護范圍。
[0031]參見圖1，本實施例給出一種彩色圖像抽象化繪制方法，按下述步驟進行:
[0032]步驟一，提取圖像的線條畫，提取的效果如圖3，4，5的左圖(a)所示。
[0033]I)在RGB顏色空間分別計算輸入圖像的各像素在R、G、B通道的梯度，在計算過程中采用Sobel算子的3X3模板,在x, y方向上進行梯度計算。
[0034]然后將該算子與輸入圖像中各像素的R、G、B通道的值進行卷積，即:
【權利要求】
1.一種彩色圖像抽象化繪制方法，其特征在于，該方法按下述步驟進行: 1)提取輸入圖像的線條畫 a、在RGB顏色空間分別計算輸入圖像的各像素在R、G、B通道的梯度，在計算過程中采用Sobel算子的3X3模板，在X，y方向上進行梯度計算，對于計算所得像素的梯度分別取其在R、G、B通道的幅值；取其幅值最大者作為該像素的幅值，形成圖像局部邊緣； b、將a步驟所得的圖像局部邊緣作為輸入，通過構造邊緣切向流計算圖像的局部方向場；在每個像素為中心的內核，對像素進行非線性平滑濾波，保存凸邊的方向，弱邊緣被重新定向到鄰近的主導區(qū)域，同時，保留銳化的邊角； C、根據(jù)b步驟提供的邊緣切向流方向圖，用基于流的高斯差分濾波對其線條進行提??； 2)對輸入圖像進行量化 a、對原始圖像用Catt6提出的非線性擴散方法進行平滑； b、平滑后的圖像轉化到HSI顏色空間，對顏色的色調和飽和度分量進行量化； 3)將步驟I)和步驟2)所得的圖像用加權平均的方法進行融合處理。
【文檔編號】G06T11/00GK103914863SQ201410085215
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年3月10日 優(yōu)先權日:2014年3月10日
【發(fā)明者】薛茹, 王亮, 許立, 高屹 申請人:西藏民族學院