分形艺术图形是数学与艺术融合的产物,依托计算机的计算能力将数学公式迭代运算,并以图形渲染的方式展现结果。在单纯迭代公式生成图形的基础上,结合设计者的色彩搭配以及不同变换组合,可充分发挥分形图形的艺术特性,带来极大的视觉冲击感。自相似性、无限精细和极不规则是分形图形本身的三个特点。分形图形的艺术表现建立在许多传统美学(平衡、和谐、对称)的基础上,并以独特的展现方式打破了常规审美的标准。分形几何的产生突破了欧几里得几何无法跨越的视觉棱角感。分形图形虽具有极不规则的特性,但并不杂乱,体现了混乱中的秩序,统一中的丰富,以特殊的审美视角带给人独特的美学感官。目前分形图形的艺术应用主要集中在服装,纺织,装饰画,建筑设计等方面。本文从自动化设计的角度出发,以分形几何理论产生的分形图形为研究对象,提出一种自组合非线性变换的建模方式,可以实现分形图形的批量生成。为了实际应用的需求,提出一种四方连续纹样自动生成方法用以解决分形图形设计单一,连续纹样设计手工依赖性强的缺点。最后,为进一步挖掘分形图形艺术价值,用神经风格迁移算法将其他优秀作品的艺术元素迁移到分形图上。实现了对分形图形的二次开发。本文的主要工作概括如下:(一)基于自组合非线性函数变换的艺术图形设计。在分析经典分形图形生成算法并实现对应图形的基础上,针对分形图形数学模型单一,类型少的缺陷,提出了一种基于自组合非线性变换的分形图形生成方法,在Apophysis源码的基础上,开发了多种自适应变化的新模型,通过自组合模型实现批量生成分形艺术图形,渲染并建立分形图形数据集。将渲染的分形图应用于丝巾、靠垫、雨伞、电脑包和手机壳等产品的个性化定制。(二)基于内容特征的四方连续纹样自动生成方法的设计与实现。针对分形图形在服装花型设计中的实际应用需求,提出了一种在分形图形内容基础上自动提取核心基础花型,并生成四方连续纹样的方法。该方法先利用Canny算子进行边缘检测,分析主要花型的区域,然后利用灰度共生矩阵提取并分析图形纹理特征,在此基础上选择最佳拼接方法对提取花型进行拼接,实现平排、错接两种四方连续纹样的拼接方式。该方法在保障生成的四方连续图案美观的前提下,复杂度低且通用性强,有良好的实用性。可辅助设计师设计纹样,提高工作效率,节约设计成本。(三)艺术风格提取与迁移。风格迁移可以在保留原有形状结构的基础上,通过纹理合成改变艺术风格,打破单一艺术风格的局限性,形成新的图形应用于新的产品。本文针对分形图集,分析风格迁移方法,在基于感知损失网络的风格迁移算法优化的基础上,提取风格图片特征并给出风格权重合适区间,将不同艺术风格迁移到分形图形数据集中,从而生成不同系列的艺术图形。