面向民族特色的图像风格化研究

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面向民族特色的图像风格化,能够使输出的图像具有刺绣等民族风格效果,这种风格化处理可应用于传媒、娱乐等领域,在降低认知疲劳度的同时,带来民族艺术的体验。图像渲染处理属于非真实感绘制(Non-Photorealistic Rendering, NPR)技术,是计算机技术和绘画艺术相结合,生成具有手工绘制感觉的图像,区别于真实照片。所以利用NPR技术,可以模拟生成所需风格的艺术作品图像。如今已成功模拟的风格有多种,如素描、浮雕、油画等,然而对民族风格的模拟却很少,所以本文提出的针对民族风格的模拟不仅是计算机图形学的延展,也是对民族艺术的发扬。重点提出对十字绣、刺绣、烙画三种风格的模拟方法。十字绣是用绣线在十字格布上,利用经纬交织的方法进行刺绣,是我国一直以来普遍存在的自制手工艺品。刺绣是利用针线在织物上绣制各种图案,有湘绣、蜀绣、苏绣、粤绣四种,技法更是有错针绣、乱针绣等,具有浓厚的民族风格。烙画是用热烙铁在竹筒等物体上烫烙出各种图案,是创作者的思想情感和对美的追求。因此,模拟实现这三种民族风格,为开拓NPR技术指引新方向。针对以上三种民族风格本文提出了效果优良的算法,能够在用户不具备先验知识的前提下,将一幅图像自动转化为具有民族艺术效果的图像。十字绣的技法相对简单,我们将图像分割成正方形小矩阵,取小矩阵的颜色均值作为绣线颜色,最后进行十字连线即可。针对不同的图像,我们提出两种刺绣风格的模拟方法,一种是基于绣线模型,首先建立绣线差值模型,模拟单股绣线。再通过颜色亮度控制模型,使视觉效果明暗错落。对于黑白线条图案,本文提出了基于艺术视觉效果的方法,首先将图像进行类浮雕化处理,使其形成刺绣作品表面绣线的视觉凸出感,然后与原始图像融合突出主体图案,最后将其赋予彩色背景即可。对于烙画风格,首先将图像进行细致的边缘提取,并进行平滑,再根据灰度值设定,使其呈现出浓淡晕散的层次色彩,最后可以加入一些纹理使效果更加逼真,即可生成烙画风格的作品。同时,可以运用图像融合技术,将预处理的图像与竹木、葫芦等背景图像融合,同样可以得到效果良好的烙画风格作品。由于需要对图像进行边缘提取,而比较成熟的算法提取的边缘都显生硬且不能很好的保持图像细节,本文提出边缘提取混合模型可以很好的保留图像的细节信息,这也是本文的创新点之一。本文所述方法用计算机实现,并取得了较好的效果,对今后相关方向的研究提供参考价值。
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