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云南重彩画艺术风格的数字模拟及合成技术研究
作 者: 普园媛
导 师: 徐丹
学 校: 云南大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 非真实感绘制 云南重彩画 基本图形元素库 白描图绘制 刮痕状纹理 点块状纹理 中空轮廓线 局部色彩传递 纹理合成加速算法
分类号: TP391.41
类 型: 博士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
非真实感绘制研究是当前计算机图形图像处理领域的研究热点。国内外各研究机构和学者对油画、水彩画、中国山水画、中国书法和剪纸等艺术风格的数字模拟进行了卓有成效的研究,但对云南重彩画的非真实感绘制研究还未见报道。论文首次选取具有浓郁民族特色和地域特色的丁绍光云南重彩画作为研究对象,针对该画派鲜明的中国线条画和色彩艳丽的西方油画特点,从白描图绘制、特有纹理模拟等多方面展开云南重彩画艺术风格数字模拟及合成技术研究,设计并实现了云南重彩画数字合成系统。论文工作对中国特有艺术风格绘画流派的风格化绘制研究是一个非常有意义的补充。研究成果可用于影视制作、图书设计、建筑装修设计、家庭娱乐、广告媒体、数字娱乐等行业。论文的主要工作如下:1、构建云南重彩画基本图形元素库并设计实现自描图绘制系统云南重彩画具有鲜明的中国线条画特点,形体夸张修长的人物形象是重彩画中最具表现力的部分。为表现该画派线条画特点及特有的人物造型,提出从重彩画绘画作品中提取基本图形元素,构建图形元素库并用图形元素进行重彩画白描图绘制的解决方案,这是整个云南重彩画艺术风格模拟绘制的基础。图形元素分为头发、面部、躯干、手臂和装饰物五大类。基本图形元素库采取页式和段式两级管理模式对图形元素进行分级管理,可以查找、添加、删除、修改图形元素。基于云南重彩画基本图形元素库,设计实现了自描图绘制系统,从基本图形元素库中选择用于绘图的图形元素,通过系统提供的强大的修改工具和分层绘制方式,对图形元素进行编辑、修改、变形、组合,从而绘制出新的具有云南重彩画风格的白描图人物造型,为后续云南重彩画的着色渲染奠定基础。2、提出云南重彩画特有纹理生成算法云南重彩画具有特有的刮痕状纹理和点块状纹理。在比较尝试了多种模拟方法后,提出参数可调的LIC(Line Integral Convolution)方法模拟刮痕状纹理,设计基于笔刷的刮痕状纹理绘制算法,提供点状、直线状和曲线状笔刷式样,通过调节矢量场方向、噪声场浓度改变刮痕状纹理的样式,达到较好的模拟效果。对点块状纹理提出基于多频率LIC的填充绘制算法,通过设置不同频率的噪声场,生成大小粒度不同的点块状纹理。为表现点块状纹理中的混色效果,提出基于RGB和HSV颜色空间的混色模型。3、提出基于CTWC的交互式局部色彩传递算法基于CTWC的交互式局部色彩传递算法包括指数形式CTWC算法和Butterworth形式CTWC算法。论文比较了两种算法局部色彩传递的效果和它们各自的参数对色彩传递效果的影响。指数形式CTWC算法具有色彩传递平滑过渡的特点。Butterworth形式CTWC算法可以通过调节滤波器的带宽和阶数,控制局部色彩传递的效果,具有很好的色彩传递指向性。对多区域局部色彩传递,提出迭代和加权平均两种图像融合方式实现多区域局部色彩传递图像融合。论文把色彩传递算法用于云南重彩画风格化绘制。4、提出按行纹理合成加速算法和Ⅱ_FFT纹理合成加速算法论文对纹理合成加速方法进行研究,提出了按行合成算法和II_FFT(Intergral Image_Fast Fourier Transform)算法。按行合成算法将经典的Image Quilting算法按块合成纹理改进为按行合成纹理,先按块合成行纹理,再一行一行合成整个纹理,由于消除了冗余误差计算,同时采用并行计算模式,可缩短40%的合成时间。Ⅱ_FFT算法对Image Quilting算法中误差计算方法进行改进,将原来的SSD (Sum of Squared Differences)误差计算改为Ⅱ_FFT误差计算,采用积分图像和FFT快速卷积方法加速误差计算,大大提高了合成速度,而且纹理样本图越大,该算法的合成速度相比Image Quilting算法提高越多。论文把纹理合成用于云南重彩画肌肤、服饰和背景纹理的模拟。5、设计实现云南重彩画着色和渲染系统论文设计实现了一个云南重彩画着色和渲染系统,对白描图绘制系统绘制的白描图进行刮痕状纹理、点块状纹理的绘制,并提出基于数学形态学的中空轮廓线增强算法,设计重彩画背景添加算法,结合色彩传递和纹理合成技术,实现云南重彩画白描图的着色和渲染。该系统包括六个功能模块:刮痕状纹理绘制模块、点块状纹理绘制模块、中空轮廓线增强模块、背景添加模块、色彩传递模块和纹理合成模块。通过各模块的协同处理,最终得到逼真的云南重彩画数字合成图。
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全文目录
摘要 3-5 Abstract 5-12 第1章 绪论 12-26 1.1 研究背景和意义 12-16 1.1.1 非真实感绘制 12 1.1.2 非真实感绘制技术的应用 12-14 1.1.3 云南重彩画艺术风格的数字模拟及合成技术研究意义 14-16 1.2 国内外研究现状 16-21 1.2.1 NPR技术国内外研究概况 16-18 1.2.2 中国特有艺术风格的数字化模拟研究概述 18-21 1.3 研究思路与创新点 21-25 1.3.1 研究思路及框架 21-23 1.3.2 论文的创新点和贡献 23-25 1.4 论文结构安排 25-26 第2章 云南重彩画基本图形元素提取和白描图绘制 26-41 2.1 引言 26-27 2.2 云南重彩画基本图形元素库 27-32 2.2.1 云南重彩画基本图形元素库的组成 28 2.2.2 图形元素的提取 28-29 2.2.3 图形元素的建模 29-30 2.2.4 图形元素的分级管理 30-31 2.2.5 图形元素的保存和修改 31-32 2.3 云南重彩画白描图绘制 32-39 2.3.1 云南重彩画白描图绘制流程和需要解决的关键问题 32-33 2.3.2 云南重彩画白描图绘制方法 33-38 2.3.3 云南重彩画白描图绘制实例 38-39 2.4 小结 39-41 第3章 云南重彩画白描图的着色与渲染 41-81 3.1 引言 41-43 3.2 云南重彩画特有纹理的建模 43-47 3.2.1 线积分卷积算法 43-44 3.2.2 线积分卷积参数与纹理模拟效果的关系 44-47 3.3 基于笔刷的云南重彩画刮痕状纹理绘制算法 47-53 3.3.1 确定刮痕状纹理的绘制区域 48 3.3.2 产生绘制区域矢量场 48-49 3.3.3 产生绘制区域噪声场 49-51 3.3.4 对噪声场进行线积分卷积 51-52 3.3.5 确定刮痕状纹理的颜色 52-53 3.4 基于填充的云南重彩画点块状混色纹理绘制算法 53-65 3.4.1 云南重彩画点块状纹理的多频率LIC算法 54-61 3.4.2 RGB颜色空间实现云南重彩画点块状纹理模拟 61-63 3.4.3 HSV颜色空间实现云南重彩画点块状纹理模拟 63-65 3.5 云南重彩画中空轮廓线增强算法和背景添加 65-70 3.5.1 云南重彩画中空轮廓线增强算法 65-68 3.5.2 云南重彩画背景添加 68-70 3.6 绘制实例 70-79 3.7 小结 79-81 第4章 基于CTWC的局部色彩传递算法及其在云南重彩画数字合成中的应用 81-111 4.1 引言 81-83 4.2 RGB和LAB颜色空间及它们之间的相互转换 83-84 4.2.1 RGB和Lαβ颜色空间 83 4.2.2 RGB和Lαβ颜色空间之间的转换 83-84 4.3 基于CTWC的局部色彩传递算法 84-105 4.3.1 Reinhard全局色彩传递算法 84-86 4.3.2 基于CTWC的局部色彩传递算法 86-92 4.3.3 实验结果及分析 92-105 4.4 色彩传递算法在云南重彩画数字合成中的应用 105-109 4.5 小结 109-111 第5章 纹理合成加速算法及其在云南重彩画数字合成中的应用 111-151 5.1 引言 111-113 5.2 IMAGE QUILTING算法 113-117 5.3 按行合成算法 117-124 5.3.1 算法原理 117-118 5.3.2 按行合成算法的合成速度提升率 118-119 5.3.3 水平最佳缝合线的搜寻 119 5.3.4 并行计算 119-120 5.3.5 实验结果对比及分析 120-124 5.4 基于积分图像和FFT的纹理合成加速算法 124-144 5.4.1 积分图像和FFT 124-127 5.4.2 纹理合成加速算法设计 127-134 5.4.3 实验结果及分析 134-144 5.5 纹理合成加速算法在云南重彩画数字合成中的应用 144-150 5.5.1 云南重彩画纹理样本库 144-149 5.5.2 云南重彩画纹理渲染 149-150 5.6 小结 150-151 第6章 云南重彩画数字合成系统-HCPRENDER 151-176 6.1 引言 151-152 6.2 云南重彩画基本图形元素库和白描图绘制系统 152-155 6.2.1 云南重彩画基本图形元素库 152-154 6.2.3 云南重彩画白描图绘制系统 154-155 6.3 云南重彩画白描图着色和渲染系统 155-172 6.3.1 系统界面组成及功能模块 156-159 6.3.2 系统工作流程 159-160 6.3.3 各工具箱介绍 160-172 6.4 云南重彩画着色渲染信息的管理 172-175 6.4.1 云南重彩画着色信息的保存 173-174 6.4.2 云南重彩画着色信息的读取 174-175 6.4.3 云南重彩画着色信息的修改 175 6.5 小结 175-176 第7章 总结与展望 176-180 7.1 论文工作总结 176-179 7.2 展望 179-180 参考文献 180-188 致谢 188-189 在读期间承担的科研项目和发表的学术论文 189-193
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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