随着计算机图形学的飞速发展,以非真实感为目标的图形学越来越受到人们的重视。非真实感绘制是计算机图形学中一个崭新而富有活力的分支,它生成的图像通常类似艺术家、工艺美术家或科学插图画家的作品,再加上文本注释,往往能够根据人的意愿传递更多或特定的信息。 为了得到非真实感的绘制图片,人们研究了各种方法。在这个领域的研究中由真实感照片得到非真实感图片,即风格的生成与转换是一个研究热点。在艺术图案的创新和生成方面,风格的重用和调整是提高图案设计质量和效率的关键因素。而实际的企业如印染、陶瓷印花、平面广告、动漫画制作、出版业等却因为风格重用和调整的困难而造成企业的创新能力和竞争力不高。由于艺术形式的多样性和复杂性,如果找到一个合理的表示模型把各种艺术形式的风格数量化,用一些参数表示出人所看到的艺术图案的效果,风格重用与调整的问题就迎刃而解。因此风格的表示和量化控制是非真实感绘制领域的一个重要问题。 现实世界中的艺术作品往往是艺术家经过感知、思考和人工抽象得到的结果,涉及到对艺术思维的探索。目前对所有艺术形式的表示和量化控制还有一定的难度,即使对一种特定艺术形式的风格进行表示和控制也很困难。本文主要根据风格的表示问题,从线条画这种简单的艺术形式出发,在风格的形式化表示和量化控制方面进行了一些探索,在此基础上可进一步研究其他复杂艺术形式的非真实感绘制的模型和方法。 本文把线条画的风格抽象为线条画的组成元素——笔划的风格,即画家在绘画时每一笔留下的痕迹。通过对笔划的形状和宽度进行量化表示,对线条画的风格转换与定制方法进行了研究。 我们把一条笔划表示为:S:{（x_i,y_i,w_i）{0≤i≤n;l;（x₀,y₀）},其中n为控制点