基于图像的铅笔画绘制技术

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1、第26卷第3期重庆工商大学学报(自然科学版)2009年6月VoL26NO．3JChongqingTechnolBusinessUniv．(NatSciEd)Jun．2009文章编号：1672-058X(2009)03-0237—05基于图像的铅笔画绘制技术郭晓永，陈克林(1．临沧师范高等专科学校数理系，云南临沧677000；2．西安电子科技大学理学院，陕西西安710071；3．云南民族大学数学与计算机科学学院，云南昆明650031)摘要：介绍了基于图像的铅笔画绘制技术的研究进展，分析了几种常用的基于图像的铅笔画绘制算法；研究了基于图像的铅笔画绘制技术的算法，首先对输入图像进行适当的预处理，

2、从原图像生成白噪声图像，将原图像按纹理特征做区域分割，其次对白噪声图像做卷积操作，采用边缘检测算子提取原图像的轮廓线，最后对卷积所得图像与轮廓线图进行融合得到最终的铅笔画效果图。关键词：非真实感绘制(NPR)；铅笔画；图像分割；卷积算子中图分类号：TP311．51文献标识码：A非真实感绘制(Non．PhotorealisticRendering，NPR)技术是一门随着计算机图形、图像软硬件的发展而出现的新技术，致力于如何生成类似于艺术家手绘效果的作品。目前，NPR已经在模拟铅笔画、油画、水彩画、钢笔画、版画等方面取得了长足的进展。其中，如何运用NPR技术来模拟铅笔画的绘制，是研究人员长期以

3、来比较感兴趣的研究领域。铅笔画绘制技术是NPR领域里的重要组成部分，也是最常见的一种艺术表现形式。铅笔画是一种以铅笔或固体矿物为色素颜料，在不特定纸上，以明暗面为主，结合线条来表现立体，所构成的画面能给人予简洁明快、自然流畅的感觉。然而手工铅笔画绘制技术并不是所有人都能够轻易掌握的。因此，用计算机来模拟生成具有铅笔画艺术效果的图片(动画)的技术越来越受到人们的关注。l铅笔画绘制技术的发展自20世纪8O年代以来，非真实感图形学成为计算机图形学的一个非常重要的研究领域，许多图形学研究人员撰写大量的论文，国际会议开始设立专题专门讨论非真实感绘制技术。作为NPR的重要组成部分的铅笔画绘制技术也随之

4、开始受到研究人员的重视。目前，铅笔画绘制技术已经有几种较为完善的方法。一种早期的2D绘图系统PencilSketch⋯是使用鼠标和一个虚拟桌面，让用户设定参数，如铅笔的硬度、使用铅笔时的压力、条纹的方向等，这种技术不能做到自动化，限制了其应用。Sousa等使用电子显微镜扫描真实的铅笔画开发了一个铅笔画的产生模型。在这个模型中，当用户指定一些参数后，能把一张2D图片转换成一张铅笔画，在其开发的另一个模型中，通过指定参数值也可以把3D场景直接渲染成铅笔画J。Takagi和Fujishiro提出了一种彩色铅笔画的模型L4]。此外，文献[5]是采用线性卷积法(LinerIntegralConvol

5、ution，LIC)来模拟生成铅笔纹理。收稿日期：2009-03—15；修回日期：2009—04—20。作者简介：郭晓永(1975一)，男，河南镇平人，讲师，博士生，从事智能控制研究。238重庆工商大学学报(自然科学版)第26卷2铅笔画绘制技术的分类铅笔画的生成方法通常是根据生成方法是否有交互(执行方式)、使用3D场景还是使用2D图片作为输入来分类的。按照这样的标准可以将目前的铅笔画绘制技术大致分为4类：2D交互式绘制技术、3D交互式绘制技术、2D自动铅笔画绘制技术及3D自动铅笔画绘制技术。交互式的铅笔画生成方法允许用户实时的输入诸如笔画长度、宽度及倾角等参数以便生成用户满意的艺术效果。非

6、交互式的铅笔画生成方法，也就是自动铅笔画生成方法在绘制前由用户或算法设计者设置一些默认的参数，这些参数能够满足大多数的输入对象，多应用于输入对象为视频的风格化绘制中。另外，按照铅笔画的色彩又可以将铅笔画绘制技术分为：灰度铅笔画绘制技术和彩色铅笔画绘制技术。基于图像的铅笔画绘制技术的输入对象是2D图片，因此它可以分为2D自动式和2D交互式两种。3常见的基于图像的铅笔画绘制算法基于图像的铅笔画绘制技术就是要将用户指定的图片转换成具有画家手绘风格的铅笔画图片。图1给出了基于2D图像的铅笔画绘制算法的框架，基本处理步骤是：(1)对输入图像进行适当的预处理，以满足铅笔画绘制的需要；(2)从原图像生成

7、白噪声图像；(3)对原图像按纹理特征做区域分割；(4)对白噪声图像做卷积操作(不同的算法中卷积算子各有不同)；(5)采用边缘检测算子提取原图像的轮廓线，得到原图像的轮廓线图；(6)对卷积所得图像与轮廓线图进行融合，得到最终的铅笔画效果图。图1图像的铅笔画绘制算法框架图3．1图像预处理铅笔画绘制技术中的图像预处理主要包括：图像的灰度化处理和图像的增强处理。灰度化处理是为接下来生成的噪声图像作铺垫，这个操作在多数算法中都要用