基于图形硬件的光滑线条绘制(英文)

线条能够以相当少的可视信息来有效地表示一个三维模型的形状.利用图形硬件的高度并行处理能力,文中提出了一种新的基于物体空间的线条绘制方法.对于一个光滑物体形状,新型的Suggestive轮廓线能够结合侧影轮廓线来生成非常好的视点相关的线条效果.并且,最新被引入到Direct3D10流水线的几何着色器能处理三角形图元数据及输出零个或多个线条图元.文中提出了一种并行化的线条绘制方法,能够直接在几何着色器中抽取三维的特征线条.该方法能根据视点与模型的距离自动地选取合适比例的线条进行绘制,绘制的线条平滑,绘制速度快.在文章最后给出的许多实验示例证实了该方法的效果.

CorelDRAW和Illustrator在生物线条图绘制中的应用

研讨了CorelDRAW10.0[1]和Illustrator10.0[2]在生物绘图中的开发应用。结果表明,综合应用二者在生物绘图的应用中有着极其广泛的实用价值。

基于特征流的抽象线条画绘制

为了将照片图像转换为具有一定艺术美感的线条画图像,文中设计了3种基于特征流的各向异性滤波器:FGsD滤波器、FGaD滤波器和FLSM滤波器.这些滤波器的主要任务是提取图像的边缘信息,并将其显示为光滑连续的风格化线条.前两种滤波器是在分析数字图像中基于一阶微分和二阶微分边缘检测算法的性能后,将高斯一阶导滤波结果和高斯差分滤波结果进行适当的混合作为边缘检测的微分响应,然后对混合的微分响应值进行柔和阈值化处理提取边缘点.第3种滤波器是专门针对图像中的线型边结构提出的,通过计算局部亮度相似度质量来判断该像素是否属于边缘点.如果将FGsD滤波结果和FLSM滤波结果进行叠加,还可以得到明暗对比度增强的抽象线条画效果.与已有的线条画绘制算法相比,采用文中算法所生成的线条画视觉特征更鲜明、风格化效果更突出、艺术表现力更强烈.

基于自相似的风格化线条纹理合成方法

针对动画风格化线条渲染中需要权衡线条纹理滑动和线条纹理缩放两种不同的走样现象,提出了一种新的线条纹理(自相似样图),从而避免了这两种走样现象。自相似样图的纹理可以连续地无限放大,并且可以从单一样本自动生成。自相似样图可替代传统笔画纹理用于2D插图和动画。此外,自相似样图应用新的简单的方法,可以连贯地渲染3D路径,适用于交互式应用程序。

基于视觉注意力的视频图像卡通化技术

提出了一种新型的视频图像卡通化处理方案。首先根据视觉显著性模型从输入的视频图像中计算出一张视觉注意力函数图,并将视频图像转换到La*b*色彩空间;在视觉注意图的指导下对低对比度区域用迭代的可分离双边滤波器做平滑操作,对高对比度区域用DoG算子作线条增强;最后用颜色的软量化算子处理L亮度通道使之生成类似于卡通化的颜料块效果,同时加深各边界之间的不连续性。实验表明,本方案对高注意力区域保留更多的细节信息来突出感兴趣区域,同时淡化了不感兴趣的区域,解决了Winnemller不能处理前景和背景对比度不明显的图像的情况,而且在视觉上更能体现出卡通化的效果。

自适应的线条画绘制

目的 基于参考图像的线条画生成是非真实感绘制最为常见的应用之一。尽可能模拟艺术家的创作风格生成疏密得当、具有层次感的线条画是这类工作的主要目标和挑战。本文提出一个自适应线画图绘制算法。方法 首先,将场景图像分割成若干个区域,分别计算每个区域亮度的方差以及每个像素到边界的最小距离,将每个区域的方差和面积的比值作为该区域的复杂度。然后,计算能反映其显著视觉特征的边缘切向流场。最后,使用基于流的各向异性高斯差分滤波生成线条画。在构造边缘切向流时,每个位置的切向量由其邻域的切向量加权而得到。文中增加了一个新的系数项,对于邻域的任意一个位置,如果它和参考位置在区域分类中属同一个类别。则该位置的权值更大。基于流的高斯差分自适应滤波过程中,高斯差分滤波的尺度参数和复杂度以及到区域边界距离有关。细节越丰富,离边界越近,尺度参数取值越小,这样得到的边缘比较细,同时可以防止将相邻小细线条连接成粗线条。然后,将高斯差分滤波结果沿着流线方向进行高斯滤波,对于细节丰富的区域,边缘比较多,尺度参数取值比较小,所连接边缘比较短,可以减少错误边缘可能。结果 对生物、树林、建筑、山河等具有代表性的图像,采用本文算法进行自动实时进行线条绘制,实验结果表明,采用本文算法所生成的线条随着区域场景的复杂程度呈现不同粗细和浓淡的变化,具有一定的层次感。因而本文算法能生成视觉特征鲜明、风格化效果突出的线条画,且能处理各种复杂场景的图像。结论 本文自适应参数的线条画生成算法,其算法参数调节以及算法效果优于固定参数的算法,本文算法在处理日常生活中各类主题场景的图像时均能取得良好效果。

基于参考图像的色粉画模拟

色粉画是一种极具表现力的绘画方式。提出一种基于参考图像色粉画效果模拟的非真实感绘制方法,其模拟过程分为铺底和细化两个阶段。在铺底阶段,利用mean-shift分割方法对参考图像进行分割获得区域和色调信息,并通过矢量场计算确定所得区域内笔画方向,在上述信息约束下通过对色粉画线画法以及侧面画法的模拟完成铺底工作;在细化阶段,针对参考图像所需突出的重要特征细节利用一致线条绘制方法获取,并通过色粉画点画法对其进行模拟。实验结果表明,通过上述两个阶段的模拟,本文方法能够快速高效的将参考图像转化为色粉画艺术化效果。