基于图像的风格化绘制是计算机图形学领域非真实感渲染研究的热点问题之一。它旨在将真实的图像转换为具有艺术风格的图像,使目标图像在保留原始图像关键视觉信息的同时还展现出独特的艺术风格。在众多风格化中,油画是一种重要的视觉艺术表现形式,以独具感染力的表现手法传递视觉信息,突出表现重点对象。基于相机获取的图像生成具有油画艺术风格的绘制效果一直都是图像风格化的热门研究话题之一,且具有较高的研究价值。为了进一步提高图像油画风格化的质量,本文从油画艺术家真实的绘画过程得到启发,进而让计算机模拟油画艺术家的绘画过程,提出了一种基于多尺度笔刷的分层图像油画风格化绘制算法,本文研究的具体工作如下:通过分析艺术家真实的绘画过程,根据“大笔刷绘制背景,小笔刷勾勒细节”的由粗到精的绘画方式,提出了本文的算法。本文算法首先根据输入图像使用增量Voronoi采样序列确定笔刷放置位置,根据改进后的图像切线方向场确定笔刷绘制方向;然后按照本文所提出的约束条件,结合笔刷放置位置和绘制方向,共同指导笔刷流线的生成;接着依据生成的笔刷流线使用表示笔刷形状与笔刷高度的纹理进行纹理贴图;随后利用Blinn-Phong光照模型对纹理贴图后的结果进行光照渲染,以模拟油画的物理效果;最后使用不同尺度的笔刷按照从大到小的顺序迭代并绘制出最终油画风格化的结果。通过与现有算法的比较,结果表明本文算法不仅能够模拟真实的油画绘制过程,生成高质量的油画风格化结果,而且所生成的风格化结果中油画效果层次感更强,能够充分体现图像的结构特征和油画细节。为了测试本文算法的实用性,同时方便用户操作并了解油画风格化的整个绘制过程,基于本文提出的多尺度笔刷的分层油画风格化算法,设计并实现了一个可实际应用的系统。将整个算法分为前端显示和后端实现两个模块进行设计与实现。用户仅需在系统中对所需参数进行调整,系统便可绘制出表现不同细节的油画风格化结果。