图像非真实感风格可视化系统设计与实现

为提升数字图像艺术处理人机交互效果,文章设计了基于MATLAB的图像非真实感风格处理仿真系统。与传统数字图像计算操作相比,平台系统界面友好、参数调节灵活、操作简单。系统不仅能完成常规图像处理,还能实现素描、浮雕、油画、水彩画等非真实感绘制风格处理并进行可视化操作。

非真实感绘制漫画艺术效果的研究与实现

提出了一种基于非真实感绘制的漫画艺术效果绘制算法。算法首先将输入图像从RGB色彩空间转换为LAB色彩空间,通过双边滤波及色彩量化的方法对输入图像进行处理,获得连续的、局部区域色彩一致的结果图像,可通过权值等参数对滤波及量化程度进行控制。其次,采用DOG滤波器和阈值处理求取输入图像的边缘信息,获得连续的、清晰的边缘。最后将边缘图像融合到量化结果图像中,获得最终的漫画艺术效果。从最终的漫画艺术绘制效果看出,该算法简单、易于实现。

基于多分辨率的非真实感绘制

提出了基于多分辨率方法和像素8-邻域概念绘制图像的方法。采用金字塔生成多幅不同分辨率的参考图像,按照分辨率由低到高的顺序逐层绘制;每层绘制由一组画笔完成,画笔由一系列骨架点控制,运用像素8-邻域的概念生成一系列骨架点。通过多个参数的不同设置,能够方便灵活地把一幅照片渲染成一定风格的艺术图像。

自适应画笔分布的非真实感绘制

针对非真实感绘制不仅要能有效地表达图像中目标的形状和颜色信息,还必须处理好图像中细节的变化,提出了自适应画笔分布的非真实感绘制方法。通过使用源图像亮度图像的边缘强度来指导画笔的放置,使得画笔分布能够随着源图像中细节的丰富程度而自适应变化。算法运用源图像的梯度向量场控制画笔的运动,使得画笔具有形状、颜色信息的同时,具备了一定的方向信息。同时算法采用“误差扩散”技术对粗画笔的绘制结果进行瑕疵平滑,使得绘制效果更加自然真实。

一种基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法

将仿生学引入非真实感绘制过程,提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。方法中绘制蚂蚁被定义为具有信息素、印迹、有限生命周期等属性和记忆、单步行走、绘制印迹、更新信息素、跳跃、死亡等行为特征的智能体。通过不断更新信息素指导绘制蚂蚁选择最优的绘制路径,并调整单步行走、绘制印迹、跳跃等行为方式,所有绘制蚂蚁在路径上留下的印痕即为非真实感绘制的结果。为了避免由于蚂蚁单纯按照最大选路概率寻径,而出现轨迹收敛现象,最终导致图像被局部绘制的情况,通过信息权重动态地调整路径选择概率的均匀度,改善了绘制的效果。实验结果表明,该方法能够比较有效地模拟出手工绘画的效果。

一种非真实感绘制的多智能体仿真方法

提出了一种非真实感绘制的多智能体方法。绘制过程分为三阶段:轮廓绘制、素描绘制和多层涂色,每阶段分别由一类智能体进行模拟绘制。绘制智能体定义为具有一定生命周期、类型标识、特征标志等属性以及一定行为特征的智能体,它们不断与绘制环境交互,由局部环境激励触发它们不同的绘制行为。通过自适应地调整行为,绘制智能体能够搜索到各自的特征像素并进行特征绘制,从而完成各自的绘制任务。实验表明,此方法能够较好地模拟画家创作过程。

非真实感绘制技术研究

自20世纪90年代中期开始,非真实感绘制逐渐成为计算机图形学的研究热点之一。本文从非真实感绘制技术的形成和发展出发,详细论述了非真实感绘制的特点、分类、及应用。并介绍了非真实感的主要绘制技术,分析了每种绘制技术的具体算法。在此基础上探讨了非真实感绘制技术现存在的难点以及未来的发展趋势。

一种基于笔刷的非真实感绘制算法的研究

非真实感绘制是计算机图形学的一个分支,基于笔刷的非真实感绘制是非真实感绘制的重要内容。给出一种基于笔刷的多重非真实感绘制算法。算法运用源图像灰度图像的颜色梯度法线方向作为笔刷的方向,以颜色空间距离来控制笔刷的绘制。实验结果表明,对于给定的输入图像,该算法能够有效地生成具有油画艺术风格的图像。

基于轮廓线的非真实感绘制技术

从NPR技术的形成和特点出发,详细论述了NPR中轮廓线的检测和绘制技术等问题。轮廓线在NPR中占有重要地位,它的表现不仅关系到NPR最终效果的好坏,而且也是实时绘制中一个提高速度的关键。重点介绍了NPR中流行的和最新的轮廓线检测与绘制技术,并对这些算法和技术进行了分类与分析,总结了其优缺点和适用场景。

基于图像的非真实感艺术绘制技术综述

非真实感绘制是计算机图形学和图像处理中一个崭新的课题,属于计算机艺术的范畴,正受到国内外研究者越来越多的重视并取得了一系列的研究成果。首先简要介绍了非真实感绘制的研究意义及其研究范围;然后通过对其中涉及的主要关键算法进行总结分析,并对国内外典型的绘制方法进行比较和分类,阐述了非真实感绘制的主要研究内容;最后对今后的发展方向做出了展望。

浅谈非真实感绘制技术(Non-Photorealistic Rendering,NPR)在动画创作中的应用

动画艺术诞生至今已经有近百年历史,期间曾经历了许多次技术革新。时至今日,无论是手绘动画、电脑动画还是定格动画,都或多或少受到NPR技术带来的影响,并体现在制作流程、画面效果、艺术表现力等方面。这一技术不仅为动画创作提供了一种全新的可能,更在一定程度上影响了动画艺术未来的发展方向。相信随着技术的进步与艺术家的探索尝试,会使其对动画创作有更加深刻而积极的影响。

非真实感绘制技术的研究

非真实感绘制是计算机图形学的一个分支,主要在于表现图形的艺术特质、模拟艺术作品或作为真实感图形的有效补充。本文从非真实感绘制技术的形成和发展出发,论述了非真实感绘制的特点、分类及应用。并介绍了非真实感的主要绘制技术,分析了每种绘制技术的具体算法。

基于图形硬件加速的非真实感图形实时绘制技术

非真实感图形绘制(Non-PhotorealisticRendering,简称NPR)能够反映三维形体的几何要素和设计风格,适合于CAD系统和卡通等艺术效果的显示绘制。利用现代可编程图形显示硬件技术,提出了一种在图像空间实现轮廓线提取和绘制的算法,并通过对Blinn-Phong光照模型的改进设计了一种适合于NPR绘制的改进光照模型。实验表明运算速度能够满足交互系统的实时性需求。

非真实感绘制技术研究

在计算机图形学30余年的发展历史中,真实感绘制一直是贯穿其中的主旋律。随着真实感图形趋向于具有更强的真实感并提供更贴近现实世界的场景时,研究者们意识到,在有些时候人们反而需要由计算机来生成一些不同于真实感的图形,非真实感绘制技术就由此产生了。而本文主要是来研究有关非真实感图形图像技术。

浅论计算艺术的原动力——以非真实感绘制技术为例

随着计算机技术越来越深入地应用于人们生活的方方面面,在对于艺术领域的表现方面,计算机同样也有着用武之地。计算机对艺术的影响不仅表现在能够更有效率地创作,也为艺术和设计带来了全新的风格和创作方式,丰富了艺术表现形式,而这其中,推动计算艺术发展的原动力就是利用计算机技术更加有效地表达世界。非真实感绘制技术作为一种近年大热的计算机图形学分支,其起源、发展和现阶段成果都为计算艺术发展的原动力是更加有效地表达世界提供了佐证。但是艺术表达作为计算艺术的另一个发展方向,也同样为计算艺术改善人类生活带来了许多惊喜。

一种基于笔触的非真实感绘制算法的研究

传统的非真实感绘制仅仅能够表达图像中目标的形状和颜色信息,对图像中细节的变化不能很好地处理,本文提出一种新的笔触绘制的算法,自适应笔触分布算法,这种算法通过使用源图像的亮度图像的形态学边缘连接强度来指导笔触的放置,使得笔触分布能够随着源图像中细节的丰富程度而自适应变化。

非真实感绘制与动画研究

近年来,非真实感绘制与动画逐渐引起越来越多人的兴趣,更强调图像的非真实性和非精确效果,注重使用计算机生成具有手绘风格的图形图像和在视觉上接近手工绘画效果的动画。

基于非真实感绘制的抽象艺术效果实现

提出一个基于非真实感绘制(NPR)技术的抽象系统模型,将输入的2D图像转换为具有抽象效果的艺术图像。算法首先基于输入图像的亮度、色彩等特征信息,通过色彩扩散、量化、加入边缘信息等图像的重要特征来获得具有抽象艺术效果的图像。系统设置了模糊半径和平滑系数进度条对扩散过程进行控制。其次,通过交互选取,将抽象结果集中在用户所关注的区域,忽略其他不重要的区域。算法可扩展到实时视频领域。

基于感兴趣区域的图像非真实感绘制算法

针对图像非真实感绘制(NPR)算法和感兴趣区域(ROI)提取算法的不足,提出一种基于ROI的图像NPR算法。该算法利用Mean-Shift算法实现图像的NPR效果,结合图像的ROI解决传统算法时间效率不高的问题,应用色彩传递的方法对图像自动进行色彩添加和变更,以改善视觉效果。实验结果表明,该算法具有良好的艺术效果,能有效提高算法效率。

非真实感绘制中轮廓线检测技术综述

轮廓线技术在非真实感绘制中占有重要地位。它的表现不仅关系到非真实感绘制最终效果的好坏,而且也是实时绘制应用中一个提高速度的关键。本文介绍了非真实感绘制中流行的和最新的轮廓线检测技术,结合可见性问题来讨论轮廓线检测的算法和技术,并对这些算法和技术进行了分类与分析,总结了其优缺点和适用场景。