基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法
【專利摘要】基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，能夠?qū)⑷我鈭D像自動轉(zhuǎn)換為數(shù)字油畫畫布，并合理提示筆刷的走向和大小的方法。該方法包括以下步驟：首先,提出一種統(tǒng)計濾波方法，去除Mean-Shift圖像分割產(chǎn)生的邊界鋸齒，獲得光滑的邊界線條；其次，采用K均值聚類選出代表性顏色，并提出一種自適應(yīng)數(shù)字顯示調(diào)整方法，保證相應(yīng)數(shù)字的顯示清晰可見、不與邊界重疊；然后，計算圖像空間的方向場，生成能夠提示筆刷大小和走向的流線；最后，合成上述邊界線條、顏色數(shù)字和筆刷流線，生成與輸入圖像內(nèi)容一致的數(shù)字油畫畫布。
【專利說明】基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種利用計算機技術(shù)的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，能夠?qū)⑷我獾?一幅圖像自動轉(zhuǎn)換為有效的數(shù)字油畫畫布，在顯示區(qū)域輪廓和數(shù)字編號的同時，清晰地提 示出筆刷的大小和走向。

【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的油畫是在一張空白的畫布上完成的，需要輪廓勾勒、顏料調(diào)配、筆刷繪制等 許多步驟，專業(yè)性極強，需要長期的學習才能有所掌握。數(shù)字油畫是一種新的藝術(shù)形式，它 提供給繪畫者帶有輪廓、顏色提示信息的畫布和預(yù)先調(diào)配好的顏料，從而使所有喜愛繪畫 但又缺乏繪畫基礎(chǔ)的人都能直接上手，輕松繪制出自己的繪畫作品。數(shù)字油畫繼承了兒童 填色畫的簡單直觀，避免了傳統(tǒng)油畫的專業(yè)限制，具有較高的觀賞性和體驗性，深受廣大 業(yè)余繪畫者的喜愛，自上世紀五十年代發(fā)明以來，迅速流行于世界各地。
[0003] 然而，目前的數(shù)字油畫畫布都需要專業(yè)人員的精心設(shè)計，因此市場上在售的數(shù)字 油畫大都以特定的風景畫為主，難以個性化定制。事實上，數(shù)字油畫畫布的設(shè)計極具挑戰(zhàn) 性：需要用線條仔細逐一勾勒出整個場景中顏色相近的區(qū)域，精心挑選出具有代表性的若 干種顏色，并為每個區(qū)域標記上代表這些顏色的數(shù)字符號。一個畫面豐富的場景往往具有 成百上千個區(qū)域，設(shè)計過程不僅難度極較大且費時費力。因此，亟需一種數(shù)字油畫畫布的自 動生成方法，打破其專業(yè)設(shè)計的局限，進一步提高個性化定制的體驗性。
[0004] 藝術(shù)家在繪制油畫過程中，除了顏料的顏色，每一次運筆的筆刷大小和走向也頗 為講究。一般而言，在背景等面積較大的區(qū)域往往使用較大的筆刷，而在需要表現(xiàn)細節(jié)的區(qū) 域中使用較小的筆刷；筆刷的走向則是主要沿著區(qū)域的邊界或區(qū)域內(nèi)紋理的走向。目前的 數(shù)字油畫畫布只提示了顏料的使用區(qū)域和顏色，忽略了筆刷大小和走向等其他重要因素， 缺乏繪畫經(jīng)驗的人容易產(chǎn)生筆觸雜亂的問題或如同兒童填色畫一樣缺乏層次感。因此，亟 需一種在數(shù)字油畫畫布上提示筆刷大小和走向的方法，進一步改善數(shù)字油畫的藝術(shù)效果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為克服數(shù)字油畫畫布的設(shè)計困難，本發(fā)明提供了一種利用計算機技術(shù)的數(shù)字油畫 畫布的自動生成方法，能夠?qū)⑷我獾囊桓眻D像自動轉(zhuǎn)換為有效的數(shù)字油畫畫布，在顯示區(qū) 域輪廓和數(shù)字編號的同時，清晰地提示出筆刷的大小和走向。
[0006] 該方法的具體步驟如下：
[0007] 步驟1、用Mean-Shift圖像分割算法對輸入圖像I進行分割，并用每個區(qū)域的平均 顏色代替原有顏色，得到分割圖像Ir。
[0008] 步驟2、將Ir的區(qū)域邊界通過統(tǒng)計濾波進行邊界光順，得到邊界圖像Ie。
[0009] 步驟3、采用K均值算法將Ir的每個區(qū)域的平均顏色進行聚類分析。
[0010] 步驟4、根據(jù)Ir中每個區(qū)域的輪廓，自適應(yīng)調(diào)整與其對應(yīng)的顏色編號的大小和位 置。
[0011] 步驟5、根據(jù)輸入圖像I和邊界圖像Ie計算方向場。
[0012] 步驟6、通過方向場的線積分卷積，得到提示筆刷大小和走向的流線。
[0013]步驟7、將邊界線條、數(shù)字編號和提示流線合成到一起，得到最終的數(shù)字油畫畫布。[0014]進一步，所述步驟1中，對于處在位置（x，y)的像素，記其顏色為（R，G，B)，用位 置-顏色空間的五維向量$ = 構(gòu)建一個初始樣本，其中a是將調(diào)整空間 尺度的歸一化量，本發(fā)明中取255/圖像長度。那么，Mean-Shift分割可以表示為一個尋找 中心位置的迭代過程：

【權(quán)利要求】
1. 基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，包括以下步驟： 步驟1、用Mean-Shift圖像分割算法對輸入圖像I進行分割，并用每個區(qū)域的平均顏色 代替原有顏色，得到分割圖像Ir。 步驟2、將Ir的區(qū)域邊界通過統(tǒng)計濾波進行邊界光順，得到邊界圖像Ie。 步驟3、采用K均值算法將Ir的每個區(qū)域的平均顏色進行聚類分析。 步驟4、根據(jù)Ir中每個區(qū)域的輪廓，自適應(yīng)調(diào)整與其對應(yīng)的顏色編號的大小和位置。 步驟5、根據(jù)輸入圖像I和邊界圖像Ie計算方向場。 步驟6、通過方向場的線積分卷積，得到提示筆刷大小和走向的流線。 步驟7、將邊界線條、數(shù)字編號和提示流線合成到一起，得到最終的數(shù)字油畫畫布。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：所述 步驟1中，對于處在位置（X，y)的像素，記其顏色為（R，G，B)，用位置-顏色空間的五維向 量殳=(〇^，〇|/,/?.0./^構(gòu)建一個初始樣本,其中〇是將調(diào)整空間尺度的歸一化量,本發(fā) 明中取255/圖像長度。那么，Mean-Shift分割可以表示為一個尋找中心位置的迭代過程：
其中，k表示當前迭代的次數(shù)，ffc表示第k次迭代的均值位置，nk是該局部鄰域內(nèi)初始 樣本的數(shù)量，每次迭代都是對所有滿足S A局部鄰域條件的初始樣本求平均，S用 于控制局部鄰域的大小。該迭代是一個根據(jù)初始樣本的分布不斷移動局部鄰域中心的過 程，當該中心位置幾乎不移動時終止迭代。此外，Mean-Shift算法從每一個初始樣本出發(fā) 分別進行上述迭代。迭代終止后，將終止中心位置較近的初始樣本歸為一類，從而完成圖像 的分割，最后用每個區(qū)域的平均顏色IcJ取代原有的像素顏色。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：所述 步驟2中，對于當前像素 p，記其所在的區(qū)域編號為λ p，統(tǒng)計其局部鄰域內(nèi)所有像素的區(qū)域 編號I |p-q| I彡s}，并將當前像素 p的區(qū)域編號賦值為出現(xiàn)次數(shù)最多的區(qū)域編號入，。 該濾波保持了圖像分割整體結(jié)果的同時，有效去除了邊界的鋸齒。其中，參數(shù)s是控制邊界 光滑程度的一個整數(shù)，s越大，邊界線條越光滑。
4. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：所述 步驟3中，將每個區(qū)域的平均顏色{cj (I < j < N，N為區(qū)域總數(shù)）作為輸入，采用K均值算 法進行聚類分析。它是一個迭代求解的過程：在第k次迭代中，計算所有&與代表顏色￠:? 的距離Ilci - €|丨|，并將&歸類到距離最近的代表顏色所在的類中。接著，根據(jù)上述歸 類，重新計算每一個代表顏色Cfl的值，即對歸類到Cf丨的所有顏色求平均，并進入下一次迭 代，直至顏色誤差變化小于某一閾值或迭代次數(shù)超過一定的值。需要指出的是，為了提高 算法穩(wěn)定性和收斂速度，選取面積最大的K個區(qū)域的平均顏色作為代表顏色的初始值Cf。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：步驟 4所述的自適應(yīng)調(diào)整數(shù)字的大小和位置，保證數(shù)字編號在最終數(shù)字油畫畫布中清晰可見，所 述的步驟4由以下步驟組成： (4. 1)我們沿著該中心位置的上、下、左、右四個方向進行搜索，假設(shè)在其中一個方向首 先遇到該區(qū)域內(nèi)的像素 P1，繼續(xù)沿著該方向搜索，直至找到離開該區(qū)域的位置或圖像邊界 P2，那么我們將數(shù)字的中心位置設(shè)為Ok = (Pl+P2)/2。 (4. 2)為保證數(shù)字顯示的可見性，數(shù)字在區(qū)域內(nèi)部應(yīng)盡可能的大，即不妨記最大允許的 大小為R。然而，位置在區(qū)域邊界附近的數(shù)字，由于不能超出區(qū)域的范圍，顯示區(qū)域卻非常受 限。為此，可以采用類似于Mean-Shift分割的迭代方法，逐步移動中心位置0 k，直至不與邊 界重疊或迭代次數(shù)超過10次為止：
該迭代通過計算局部鄰域內(nèi)區(qū)域編號相同的像素的平均位置，使得中心位置Ok逐漸遠 離區(qū)域邊界。其中，表示以O(shè)k為中心，以R為半徑的鄰域范圍，而nk是該鄰域 范圍內(nèi)的編號相同的像素的數(shù)量。 (4.3)對于面積很小或形狀細長的區(qū)域，可能放不下大小為R的數(shù)字符號。為此，我們 只能適當縮小數(shù)字符號的大小，以保證其顯示在區(qū)域內(nèi)部。
6. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：所述 步驟5中，首先，計算方向場。假設(shè)輸入圖像為I，統(tǒng)計濾波后的圖像為F，分別計算它們的 Sobel梯度:和丨VF，然后構(gòu)建張量場VJt ·▽/ + VFt · VF，高斯模糊該張量場后， 分析其特征值，對應(yīng)的特征向量即為梯度和切向方向。
7. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像的數(shù)字油畫畫布的自動生成方法，其特征在于：步驟 6所述的以一種合理的方式，為數(shù)字油畫畫布添加提示筆刷走向的提示線，所述的步驟6由 以下步驟組成： (6. 1)我們在圖像空間撒1000個隨機點，逐一從這些點出發(fā)進行卷積。生成切向流線： Xk+1 一 Xk+t (Xk) 其中，t(xk)是在Xk處的單位切向量。由于Xk往往不在整數(shù)像素位置上，我們采用雙線 性插值的方法計算t (Xk)。每一次卷積，我們都可以獲得表示為多邊形的一條流線{xk}。 (6.2) 假設(shè)筆刷的長度和寬度分別是t和ω，當卷積的長度超過t，或者遇到區(qū)域邊 界、數(shù)字符號或已經(jīng)卷積過的位置時，卷積終止。 (6.3) 此外，每次卷積后，都需要在圖像空間作相應(yīng)的記錄，即以流線上的點{xk}為圓 心、以ω為半徑的圓逐一進行標記，以保證流線之間的距離大于ω。需要強調(diào)的是，筆刷的 長度和寬度與所處區(qū)域的面積有關(guān)，即I = ω = ω_*β，其中1_和（〇_分 別是最大允許的筆刷長度和寬度，j s取2. 5, A為歸一化的區(qū)域面積。
【文檔編號】G06T7/60GK104392433SQ201410616110
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月5日
【發(fā)明者】陳佳舟, 何棟, 秦緒佳 申請人:浙江工業(yè)大學