浅谈基于笔刷的非真实感绘制的研究

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时间:2019-03-12

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1、南京理工大学硕士学位论文基于笔刷的非真实感绘制的研究姓名:桂斌申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:肖亮20080610硕上论文基于笔刷的非真实感绘制的研究摘要非真实感绘制是当前计算机图形学领域的研究热点之一,本文在研究基于笔刷的非真实感绘制的经典算法的基础上,研究了颜色传输、基于笔刷的多重自适应非真实感绘制、铅笔画风格化绘制等相关算法。.本文具体工作主要包括:(1)研究了基于笔刷的非真实感绘制(SBR)的原理,详细介绍了SBR的优化算法和贪婪算法。(2)研究了颜色传输算法,首先将源图像和目标图像从RGB空间转换到

2、e,zp空间,运用全局采样保持颜色基调和局部采样保持纹理的方法,对颜色样本图像和目标图像的每个像素的Z筇值进行传输,合成新的粤筇值,然后把这个新的eap值通过逆变换转变成RGB值,从而产生我们需要的新的结果图像。(3)研究了基于笔刷的多重自适应非真实感绘制算法,主要思想是模拟画家的创作过程,在同一张画布上运用图像梯度信息来控制笔刷的走向,按照笔刷尺寸由大N4,的顺序进行逐层绘制,算法中可通过设计不同的笔刷形状和参数形成不同的艺术风格。(4)研究了铅笔画风格化图像绘制算法,主要思想是运用LIC算法来生成铅笔纹理,利用物体梯度变

3、化信息来得到的物体轮廓边缘,然后将获得的边缘特征图像与铅笔画纹理图进行合成,生成铅笔画风格化图像。关键词:非真实感绘制,笔刷,自适应,铅笔画,颜色传输Abstraet硕士论文AbstractNon-photorealisticrenderingisoneofthemostactiveresearchtopicsfieldsofcomputergraphics.Inthispaper,basedontheresearchofSBRclassicalgorithm,Theauthorhasstudiedthecolortrans

4、feralgorithm,themultilayeradaptivealgorithmofSBR,paintingst)7leofpencildrawing,andotherrelatedalgorithms.Inthispaper,first,weanalyzetheprincipleofSBRanddiscusstheprincipleofSBRdiscussedtheoptimizationalgorithmandthegreedyalgorithmindetail.Next,giventhetwoimages,nam

5、elycolorimageandshapeimage,authorsfirsttransformtheirRGBcolorspacetO£QpcolorspacewhosethreeprincipalaxesareorthogonaltOdecorrelatethecolorspaceofthem,basedonanadaptivelyandlocallysamplingscheme,RGBto£o【0spacetransformationandstatisticalmethodisappliedtoacquiretheco

6、lorfromcolorimageandtheshapefromshapeinformationimage,thensynthesizethem.Then,westudythemultilayeradaptivealgorithmofSBR,themainideaistosimulatetheprocessofpainter,usingsourceimage’SgradientfieldCancontrolstrokes’movement,drawingalayerbylayerontheCanVas谢mthebrushsi

7、zefrombigtosmall,thealgorithmdesignedbyadifferentbrushshapeandparameterstOproduceadifferentartisticstyle.Finally,westudyaneffectivealgorithmofpaintingstyleofpencildrawing,themainideaistouseLICalgorithmtosimulatepenciltexture,useobjectsgradientinformationtOgettheout

8、lineedgeintheimage,andthensynthesizethevergeandtexturetogeneratepencildrawingstyleimages.Keywords:Non—PhotorealisticRendering,PaintStroke,Adaptiv

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