【正文】 圖 圖 圖 26 水彩畫比較 在盡量保持參數(shù)一樣的情況下使用 [5]中提供的代碼對同一幅圖像進行處理， 圖 水彩畫就其本身 而言，具有兩個基本特征：一是畫面大多具有通透的視覺感覺；二是繪畫過程中水的流動性。 兩者比較邊緣都得到放大強化，同樣經(jīng)過雙邊濾波圖像去噪相似。改良后的圖像以更多的操作消耗為代價，與真實繪制的圖像相比更加接近，也更具有漫畫效果。 雙邊濾波器作為文中計算量最大的方法，單一次便十分耗時，但為了達到較好的去噪效果，實驗中共重復了 8 次，消耗的時間過多，在普通生活中對照片進行一次這樣的完整運算沒人會愿意等待那么久。gne, France, June 1996. [7] 陳洪，梁林，鄭南寧 et caricature generation with exaggeration[C] ∥ Proceedings of 10th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications. Washington,:IEEE Computer Society,20xx:386393 [8] Winnem168。 Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects Packt Publishing 20xx12 32 致謝 在這次論文設計中，要十分感謝我的指導老師 —— 錢文華老師。06. 20xx. 12211226. [9] 維基百科 轉描機技術[DB/80%E6%9C%AF 20xx 年 3 月 [10] Marco R. della Cava Through a 39。 不僅是漫畫效果，非真實感繪制整體具備著十分廣闊的發(fā)展空間，隨著技術的不斷完善，實現(xiàn)的效果 也越將完美，不僅包括在二維圖像，也包括三維圖像視頻的處理，如同 北京電影學院 的 《聯(lián)合作業(yè)》 一般。 雙邊濾波方法是近年來一種 較 新的信號處理技術，它在圖像 的 去噪，圖像重建，邊緣檢測，圖像復原等 等領域有著了廣泛的應用。 但本文的結果圖由 于是在量化還對雜散點進行了消除，可以看出圖像的顏色變化更大，背景上的樹枝等幾乎變 成了新的雜散點，人物的手指、五官顯示更為夸張 ，左上方的光線也由于去噪量化變成了額頭的一部分。而相反，本文實現(xiàn)的圖像太強，對比度十分強 ，即使是高光部分，留白十分不自然，線條勾勒十分清楚，與水彩的柔和相區(qū)分。 m2=cat(3,l1,x,y)。結果圖因為是黑白灰度圖 不夠清晰，所以展示最終結果圖的對比： 圖 去除雜散點 圖像合成 要將邊緣圖像加到經(jīng)過 顏色 量化處理的圖像上，必須將后者分離為不包含 顏色 圖層，基于上文所述的 Lab 顏色 空間，在這同樣將圖像分割為 L、 a、 b3 個圖層，單獨拿出 L 圖層與邊緣圖像 進行處理。而對同一圖像進行先開運算再閉運算能偶消除圖像上的雜散點。 Edge1=im2double(Edge)?！伴撝怠泵顚Υ_定圖像的最亮與 最暗區(qū)域很有用。)。gaussian39。 作為一個增強算法， DOG 可以被用來增加邊緣和其他細節(jié)的可見性，大部分的邊緣銳化算子使用增強高頻信號的方法，但是因為隨機噪聲也是高頻信號，很多銳化算子也增 強了噪聲。σ越小，噪聲抑制能力 則 相對下降，容易出現(xiàn)虛假邊緣?；诓檎业姆椒?是通過尋找圖像一階導數(shù)中的最大和最小值來 檢測邊界，通常 將邊界定位在梯度最大的方向。鄰域運算是指當 當前 輸出圖像 中每個象素是由對應的輸入象素和它 一個鄰域內(nèi)的象素共同決定時的 圖像 運算，一般情況 鄰域是遠比 圖像 尺寸小的一規(guī)則形狀，像是 正方形 2x 3x 4x4 或用來近似 表達為 圓及橢圓等形狀的多邊形。) Q=applycform(qB,makecform(39。))。 了解概念后，使用 Lab 空間 顏色 的亮度偽量化公式 : (5) 式中 qnearst 是對圖像的量化，而△ q 表 示圖像每個量化區(qū)間的寬度。兩個色度分量分別是 a 分量 (從綠到紅 )和 b分量 (從藍到黃 )。 RGB 顏色空間是圖像處理中比較常見的顏色空間，當前許多現(xiàn)有的電子輸入設備普遍采用都是 RGB 顏色空間，如電腦顯示器、電視機、數(shù)碼相機、數(shù)碼攝像機等都是采用的 RGB 顏色空間。 小結 本章 實現(xiàn)了雙邊濾波， 下圖中顯示為原圖與雙邊濾波 3 次后眼睛部位的對比。 %進行多次雙邊濾波，雙邊濾波函數(shù)見 [4] I1=bfilter2(I,w,sigma)。 sigma 越小，邊緣越清晰，極限情況為 simga 無限接近 0，值域系數(shù)近似相等（接近 exp（ ∞） = 0），與高斯模板（空間域模板）相乘后，可近似為系數(shù)皆相等，等效于源圖像。 灰度距離： 是當前 目標點灰度與中心點灰度想 差的絕對值。其原理為一個與空間距離相關的高斯函數(shù)與一個灰度距離相關的高斯函數(shù)相乘。在圖像處理中，中值濾波常用來保護邊緣信息 ,是經(jīng)典的平滑噪聲的方法，該方法法對消除椒鹽噪音非常有效，在光學測量條紋圖象的相位分析處理方法中有特殊作用，但在條紋中心分析 方法中作用不大 [14]。 下 面簡介幾個常見濾波器。 MATLAB 運 當 行時，這 些繪圖和圖片將會出現(xiàn)在這臺電腦的圖象輸出設備中。 因此用戶可以根據(jù)需要把 MATLAB 編寫的程序 移植到新平臺。和 BASIC 一樣，它簡單易用程序可用作便箋簿求打在命令行處表達式的值 執(zhí)行預先寫好的大型程序。當時這兩個程序庫代表矩陣運算的最高水平。 漫畫效果流程圖 對圖像分析 我們必須知道我們想得到的是什么樣的圖像，它的特征應該是什么。 思維美學形態(tài) ， 任何一類藝術是通過人的思維活動來完成的，漫畫藝術也不例外。 或許近幾年人們認為 漫畫 卡通 的發(fā)展緩慢停滯，但近期《冰雪奇緣》的完美成功打破這一 說辭 ，說明這方面的發(fā)展還有很大空間，而此次的 研究動機也是基于此。非真實感繪制技術在表達圖像時的簡潔準確 ， 常常被用來繪制精細程度較高的科學和醫(yī)學的插圖。而另一種 算法利用 圖像的分割、濾波與合成等技術 ，可以簡單繪制出自然紋理不強的水彩畫。這個投影儀被稱為轉描機（ Rotoscope） 。在之后開發(fā)的一系列對在定時曲線下的濃密間隔控制點進行數(shù)值濾波的有效工具，使得某些非真實感繪制技術從 2D過渡到 2D/， 它在后期處理時通過利用某些附加信息來進行圖像處理。 目前幾乎所有的卡通漫畫都是由畫師親自繪制，特別是動畫方面畫師要繪畫出每一個關鍵幀，再由其他人補全期間的其他幀，十分費事。 也 就是卡通 ,各國各地都有各自 特殊 的風格 ,隨著時代的發(fā)展 ,漫畫 的風格也不斷 發(fā)生著改變 。 兩者共同發(fā)展，形成各種的屬性和特點，對于不同場合，都可以發(fā)揮其特有的專長 [1]。 Ⅰ 摘要 非真實感繪制是計算機圖像學的一類， 在動畫、藝術等領域有著廣泛的應用，而漫畫 作為一種 具有 特殊 代表性的藝術表現(xiàn)形式受越來越多人歡迎。而相對應的，脫離現(xiàn)實的非真實感繪制也越來越受到關注。 漫畫 一詞是由英文中的 Cartoon音譯而來 。在我國的漫畫市場消費結構調(diào)查中發(fā)現(xiàn) ,歐美和日本的漫畫幾乎占據(jù)了我國絕大部分的市場 ,尤其在青 少年中非常受歡迎 [2]。 圖 非真實感繪制的發(fā)展歷史 上圖顯示出，在發(fā)展初期非真實感繪制技術大多在 2D 平面上依靠用戶交互式地實現(xiàn) ， 并主要集中在簡單的劃線技術上，上世紀 90 年代初 ， 產(chǎn)生了一系列交互式的繪畫系統(tǒng) ,如 Haeberli 開發(fā)了一個交互式 2D 繪制系統(tǒng) [5]， 該系統(tǒng)由用戶輸入一幅原始圖像 ， 5 再通過用戶交互式的操作來改變繪筆的軌跡、顏色和形狀以達到一定效果 。這種技術最早是把預先拍好的電影投放到毛玻璃上，然后動畫家將其描繪下來 ，意為將真實圖像轉換為動畫圖像 。 隨著時代的發(fā)展，這方面技術越加進步完善， Curtis 在Small 工作的基礎上提出了一個經(jīng)典的水彩畫建模系統(tǒng) [12]， 可以取得接近于真正水彩畫 6 的效果 ， 但它通常以較大的計算量為代價。圖像是最簡單的傳送信息的方式 ， 相比文字它有著許多優(yōu)越性。 在非真實感繪制發(fā)展完善的條件下， 漫畫也有很大的市場需求。漫畫藝術的審美價值主要表現(xiàn)在思維美學形態(tài)和視覺美學形態(tài)兩個方面，二者之間是不可分割的，他們相互依存，相互聯(lián)系，構成了漫畫藝術美的基本形態(tài)。 在這次實驗中，我們暫且更關注視覺美學形態(tài)方面，在了解漫畫的基礎之上，將普通圖像修改增加特征，賦予它漫畫獨具的美學形態(tài)。 EISPACK 是特征值求解 FOETRAN 的程序庫， LINPACK 是解線性方程的程序庫。主要包括： 1. 易用性 MATLAB 是種解釋型語言，就像各種版本的 BASIC。在一個平 臺上編寫的程序，在其它平臺上一樣可以正常運行，在一個平臺上編寫的數(shù)據(jù)文件在其它平臺上一樣可以編譯。 4. 機制獨立的畫圖 與其他語言不同， MATLAB 有許多的畫圖和圖象處理命令。 濾波 器 簡介 及選擇 圖像濾波，即在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，是圖像預處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。 中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點灰度值的中值。 雙邊濾波與高斯濾波器相比，對于圖像的邊緣信息能過更好的保存?？臻g域 的 高斯函數(shù)其數(shù)學形式為： (3) 其中（ xi,yi）為當前點 的 位置，（ xc,yc）為中心點的位置， sigma 是 空間域標準差。 而對值域 sigma 來說 ， Sigma 越大，邊緣越模糊，極限情況為 simga 無窮大，值域系數(shù)近似相等（忽略常數(shù)時，將近為 exp（ 0） = 1），與高斯模板（空間域模板）相乘后可認為等效于高斯濾波。 sigma = [x y]。 I4=bfilter2(I4,w,sigma)。一般，常見的顏色模型有 rgb（紅、綠、藍）模型、 HSV（色調(diào)、飽和度、亮度）模型， Lab（亮度、顏色對立維度）模型等等。 16 Lab 顏色空間是由亮度和兩個色度分量組成。在量化過程中，我們必須慎重選擇量化時的 顏色 空間，不同 顏色 空間帶來的量化結果可以截然不同。srgb2lab39。file39。 19 第五章 邊緣檢測 領域運算 邊緣檢測是在領域計算的基礎下實現(xiàn)的。有很多方法用于邊緣檢測，絕大部分可以劃分成 兩類：基于查找 的 一類和基于零穿越的一類。 LOG 算子：首先 使用高斯函數(shù)進行濾波，再 使用 Laplacian 算子檢測邊緣，克服Laplacian 算子抗噪聲能力相對 差的缺點， LOG 算子中高斯函數(shù)的 方差參數(shù)σ的選則很關鍵，σ越大 越能避免 虛假邊緣的檢出， 但 邊緣也被平滑 ， 造成邊緣點的丟 失。而 DOG 算子計算簡單，只需要將兩個高斯平滑后的圖像 F 相減即能得到，執(zhí)行效率較高；其次， DOG 算子檢測出的特征點穩(wěn)定性較好，與 LoG 檢測效果相近。 兩個高斯濾波相減求出 Dog算子 DoG=fspecial(39。circular39。所有比閾值亮的像素轉換為白色；所有比閾值暗的像素轉換為黑色。 min_gradient=。 A 被 B 腐蝕后 用 B 來膨脹 結果稱為開運算，形態(tài)學開運算 可以完全刪除 不能包含結構元素的對象區(qū)域， 達到 平滑了對象 的輪廓，斷開狹窄的連接，去掉 細小 的突出部分 的效果 ，用函數(shù) imopen 實現(xiàn)； A 被 B 膨脹后再腐蝕稱為閉運算，閉運算一般 將狹窄的缺口連接起來 從而 形成細長的彎口，并 且 填充比結構元素小的洞，用函數(shù) imclose 實現(xiàn)。 在設置好算子后， 在 邊緣檢測 強度統(tǒng)一的 圖像后，對該圖像先開運算再閉運算 。 l1=b1+xblack3。 可以看出， 水彩畫下的圖像額頭分層更明顯，顏色的過度較柔較弱， 頭發(fā)部分實現(xiàn)了水彩畫水散開的效果， 對象為人， 人臉 沒有展示出水流的輕重 。 前者顏色背景保留完善，加強了輪廓的深度，濾波器強度較弱，對原圖的改變并不大 ，區(qū)分在于濾波器的次數(shù)不同，邊緣提取方式的不同，雖然拉普拉斯算子與 dog 算子都能保留較好的邊緣，但是前者的算法沒有對邊緣強化，輪廓并沒有后者的清晰。 圖 經(jīng)改良的圖像 29 第 七 章 總結與 展望 本文采用圖像處理中的雙邊濾波、 顏色 量化、邊緣檢測等方法 ，使用 Matlab20xxb在 window7 環(huán)境下執(zhí)行代碼可行，可以看出，經(jīng)過處理的圖像具備了漫畫的部分特點，可以算是實現(xiàn)了漫畫效果 。而 toonpaint 這樣的軟件，通過各種各樣具備特色的濾鏡，可以快速完成圖像的處理，數(shù)值特效根據(jù)需求改變添加，更適合日常應用。oller H.,Olsen S., Gooch B. Realtime video abstraction[C].In SIGGRAPH39。在論文題目未定時，錢文華老師向我與其他同學介紹了非真實感繪制中的各種藝術效果，提供了查閱資料的地方和研究方向，使我有信心完成此