專利名稱：一種基于特征流的抽象線條畫生成方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于計算機圖形學技術(shù)領域，涉及抽象線條畫生成方法，具體涉及一種基于特征流的抽象線條畫生成方法。
背景技術(shù)：
線條畫是一種形狀可視化的抽象手段，也是眾多非真實感繪制應用中最為常見的風格之一。因其獨特的表現(xiàn)力和抽象性，線條畫被廣泛應用于美術(shù)創(chuàng)作、科技插圖、動漫游戲以及平面廣告設計等領域。通過分析眾多線條畫作品，可以看到，藝術(shù)家在創(chuàng)作時除了用
線條勾勒物體的輪廓，還輔以對形體明暗的黑白灰刻畫在物體的主要結(jié)構(gòu)比如邊緣輪廓處，藝術(shù)家用長而粗的黑線刻畫；對于內(nèi)部重要的細節(jié)，則用短而細的淺灰線表現(xiàn)；對于那些對視覺觀察不重要的區(qū)域，直接留白不用任何線條。線條畫好壞的關鍵在于處理線條的表現(xiàn)形態(tài)，一幅好的線條畫作品能夠巧妙處理線條的疏密關系，恰當設置線條的粗細明亮，使畫面保持良好的秩序感和層次感。要模擬線條畫的這些特點，首先要對圖像的結(jié)構(gòu)特征及其視覺重要性進行分析，檢測圖像中的邊緣點，再按適當?shù)牟呗赃B接成輪廓線，從而形成具有一定風格的線條畫。在圖像處理和計算機視覺領域，一般使用邊緣檢測或圖像分割技術(shù)來提取圖像的邊緣信息。但是從視覺欣賞的角度，使用這些傳統(tǒng)方法獲得的結(jié)果存在一定的缺陷，以下對本領域中的現(xiàn)有技術(shù)進行詳細說明。首先，邊緣檢測或圖像分割的結(jié)果雖然準確，但其中的零碎雜亂的邊緣點對視覺欣賞造成了干擾。其次，這些處理方法并不是專門為生成風格化線條而設計，所得結(jié)果僅僅是對圖像顏色值在局部區(qū)域變化情況的一個客觀反映。為此，Son等(M. Son，H.Kangj Y. Lee, andS. Lee. Abstract line drawings from 2d images. In Proc. PacificGraphics, pages333_342, 2007)使用似然函數(shù)估計的方法計算圖像各像素點屬于真正邊緣點的概率大小，然后對圖像中的極大概率像素點進行曲線擬合形成邊緣線，最后將不同風格的筆劃紋理映射到這些邊緣線上形成最終的線條畫。相比于傳統(tǒng)的邊緣檢測算法，該方法所生成的線條畫的風格化效果非常出色，但是由于曲線擬合的輪廓連續(xù)性較差，不利于重要細節(jié)的表達。另外，由于該方法計算復雜，無法滿足實時抽象化的應用需求，所以Gooch等(B.Gooch,E. Reinhardj and A.Gooch. Human facial illustrations : Creation andpsychophysical evaluation. ACM Trans. Graph.，23 (I) : 27-44，2004)提出了一個針對人臉圖像的風格化系統(tǒng)，他們基于人眼感知的原理，利用兩高斯平滑結(jié)果的差異來提取線條，這種方法從計算的角度是Marr-Hildreth算子的簡單逼近。又如WinnemSller等(H. Winnemoller3 S. C. Olsen, and B. Gooch. Real-time video abstraction. ACM Trans.Graph. ,25(3):1221-1226, 2006)使用雙曲正切函數(shù)對各向同性的高斯差分濾波結(jié)果進行柔和閾值化處理，從而提高了線條畫視頻的巾貞間連續(xù)性。Kang等(H. Kang, S. Lee, andC. K. Chui. Coherent line drawing.In Proceedings of the 5th internationalsymposium on Non-photorealistic animationand rendering, pages 43-50，2007)進一步修改了高斯差分算子，提出了基于特征流的高斯差分濾波算法(Flow-based Differenceof Gaussians Filtering, FDoG)。該方法首先對圖像的邊緣切向場進行雙邊濾波得到一個光滑連續(xù)、保持顯著特征的方向流場，然后基于該流場構(gòu)建動態(tài)高斯差分邊緣檢測窗口，所檢測到的邊緣點自動組成線條畫。隨后的研究中，Kyprianidis等(J. Kyprianidis, J. Dollner. Image abstraction bystructure adaptive filtering. In Proc.EG UK Theory and Practice ofComputer Graphics, pages 51-58,2008)和 Kang 等(H. Kang, S. Lee, and K. C. Charles.Flow-based imageabstraction. IEEE Transactions on Visualization and ComputerGraphics, 15(1) :62-76, 2009)相繼提出了采用分離濾波核的快速FDoG濾波算法?？焖貴DoG濾波算法生成的線條連續(xù)性較好，同時濾除噪聲的能力也非常突出，但由于快速FDoG算法是通過對高斯差分濾波結(jié)果的極小閾值化取值來判斷像素是否位于邊緣上，致使最后提取的線條往往偏離于真正邊緣的位置。另外，從繪畫欣賞的角度來看，快速FDoG濾波結(jié)果的藝術(shù)化特點仍然不夠強烈，純粹孤立的線條不足以完整描述物體的形體明暗特性。

發(fā)明內(nèi)容
為了更好的模擬手繪線條畫特點，解決現(xiàn)有技術(shù)中純粹孤立的線條不足以完整描述物體的形體明暗特性等缺陷。本發(fā)明的目的在于設計了一種新型濾波方法=FGaD濾波。該方法借鑒基于特征流的各向異性濾波框架，核心思想是將高斯一階導濾波結(jié)果和高斯差分濾波結(jié)果的絕對值之和定義為邊緣檢測的微分響應值，然后對該微分響應值進行柔和閾值化處理從而得到高度抽象線條畫結(jié)果。為實現(xiàn)本發(fā)明的目的，我們采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)一種基于特征流的抽象線條畫生成算法，其步驟具體包括I)計算輸入圖像的邊緣切向流場；2)根據(jù)步驟I)所述的邊緣切向流場，沿梯度方向計算所述輸入圖像高斯一階導濾波值；3)根據(jù)步驟I)所述的邊緣切向流場，沿梯度方向計算所述輸入圖像的高斯差分濾波值；4)將所述高斯一階導濾波結(jié)果和所述高斯差分濾波結(jié)果進行絕對值求和，得到邊緣檢測的微分響應值；5)沿所述邊緣切向流場對所述邊緣檢測微分響應值進行高斯自適應平滑濾波，并對濾波后的結(jié)果進行柔和閾值化處理，得到抽象線條畫。通過張量平滑技術(shù)得到邊緣切向流場。所述輸入圖像的初始結(jié)構(gòu)張量定義為
權(quán)利要求
1.一種基于特征流的抽象線條畫生成方法，其步驟包括 1)計算輸入圖像的邊緣切向流場； 2)根據(jù)步驟I)所述的邊緣切向流場，沿梯度方向計算所述輸入圖像高斯一階導濾波值； 3)根據(jù)步驟I)所述的邊緣切向流場，沿梯度方向計算所述輸入圖像的高斯差分濾波值； 4)將所述高斯一階導濾波結(jié)果和所述高斯差分濾波結(jié)果進行絕對值求和，得到邊緣檢測的微分響應值； 5)沿所述邊緣切向流場對所述邊緣檢測微分響應值進行高斯自適應平滑濾波，并對濾波后的結(jié)果進行柔和閾值化處理，得到抽象線條畫。
2.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，通過張量平滑技術(shù)得到所述邊緣切向流場。
3.如權(quán)利要求I或2所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，所述輸入圖像的初始結(jié)構(gòu)張量定義為
4.如權(quán)利要求3所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，所述矩陣
5.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，所述高斯一階導濾波(g。(x)*f(x)) ' =g' 。(x)*f(x)，其中，高斯函數(shù)
6.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，所述高斯差分濾波 D(X) = g0l(x)*f(x)-ga2(x)*f(x) = (gal(x)-ga2(x))*f(x)，其中,goi(x)和 go2(x)是參數(shù)不同的高斯函數(shù)。
7.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，對所述沿梯度方向的邊緣檢測的微分響應值計算如下
8.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，沿邊緣切向流方向?qū)λ鲞吘墮z測微分響應值進行自適應平滑濾波按如下公式進行
9.如權(quán)利要求I所述的基于特征流的抽象線條畫生成方法，其特征在于，所述柔和閾值化處理按照如下公式計算
全文摘要
本發(fā)明屬于涉及一種基于特征流的抽象線條畫生成方法。本發(fā)明的目的在于設計了一種新型濾波方法FGaD濾波。該方法借鑒基于特征流的各向異性濾波框架，核心思想是將高斯一階導濾波結(jié)果和高斯差分濾波結(jié)果的絕對值之和定義為邊緣檢測的微分響應值，然后對該微分響應值進行柔和閾值化處理從而得到高度抽象線條畫結(jié)果。本發(fā)明提出的FGaD濾波方法可以有效檢測大尺度的可視特征，并能將相鄰細小邊緣線進行融合，生成風格化效果強烈的高度抽象線條畫。
文檔編號G06T11/20GK102930576SQ20121039082
公開日2013年2月13日 申請日期2012年10月15日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月15日
發(fā)明者吳恩華, 王山東, 劉學慧 申請人:中國科學院軟件研究所