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色彩与结构在图像编辑和风格化中的应用

作　者: 栾青
导　师: 沈向洋
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像色彩 图像结构 图像编辑 风格化 画家调色盘 图像上色 色彩转换 像素画 彩色随笔线条画
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 122次
引　用: 1次
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内容摘要


色彩与结构是图像的两个重要特征,它们不仅决定了观察者对图像内容的认知,同时影响着图像的艺术风格。色彩是图像每个位置的颜色值,而结构则表达的这些值在空间上的变化。色彩与结构之间相互关联又相辅相成,成为我们分析和编辑图像的关键切入点。本文分析了图像色彩与结构的特性,并将其应用到一系列图像编辑和风格化的技术中:1.本文提出了全新的复杂自然图像上色算法。通过对自然图像色彩形成机理的分析,我们发现,自然图像色彩依照图像区域结构呈现出低维线性特征。据此我们引入了色彩区域分块和区域内部色彩映射的两步上色算法。用户首先在图像上大致用线条指定不同的色彩区域,算法会根据这些线条将图像分区;接着在每个区域内,用户在若干灰度不同的点指定想要的颜色,算法将根据这些颜色差值得到整个区域的最终颜色。两步算法更符合自然图像色彩的形成机理,同时也符合人们对图像色彩认知的方式。特别对于内容复杂的图像来说,本算法使得用户上色的操作更容易,交互更少,且对结果更可控。在正文中展示了若干灰度图像上色后真实的色彩效果,证明了算法的有效性。2.本文提出了一种全新的基于区域的图像交互色彩转换技术。实验发现,图像色彩转换在图像局部操作能达到更好的效果,且更符合用户交互的需求,但是局部色彩转换会使图像的连续性遭到破坏。本文提出了保持整体图像结构的全局优化方法,让用户不但能够方便地将喜爱的源图像颜色转化到目标图像的指定区域,同时也保持了转化后图像各区域的色彩连续性和一致性。本算法让用户能够更方便的编辑图像的颜色。3.本文提出对图像的结构和色彩分别风格化的非真实感绘制流程。基于此流程,本文引入了彩色随笔画生成算法,人脸像素画生成算法,以及建筑像素画生成算法这一系列风格化算法。通过对图像结构进行抽象化处理,随笔线条画生成算法模拟出线条画结构的随意性和留白特征;人脸像素画的生成算法优化组织了脸部特征关系,使其在有限像素下更有效地表现重要特征;建筑像素画生成算法对建筑结构线进行整体规则化,使其符合像素级别显示的栅格化要求。在对色彩进行风格化时,我们提出了一种画家调色盘的概念,对于特定艺术风格我们建立一套相应的画家颜色库,称为画家调色盘。算法在画家调色盘中寻找最合适的色彩系列,应用到图像中,从而保证了结果色彩与所需绘画风格一致。一系列结果验证我们提出的风格化绘制流程能够很好的生成艺术风格作品,具有进一步的研究价值。本文基于对图像色彩与结构特征的分析提出了一系列图像编辑和风格化的算法,并达到了预期的效果。对于今后图像分析和图像编辑算法设计有一定的参考价值。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
目录  10-16
第1章 绪论  16-30
  1.1 人眼对图像的感知  17-18
  1.2 图像的颜色  18-22
    1.2.1 自然图像颜色的构成  18-20
    1.2.2 艺术图像的颜色  20-22
  1.3 图像的结构  22-26
    1.3.1 通用图像结构  22-25
    1.3.2 专属图像结构  25
    1.3.3 艺术图像的结构  25-26
  1.4 本文的贡献及内容组织  26-30
第2章 自然图像的上色算法  30-46
  2.1 图像上色的背景介绍  30-32
  2.2 相关工作  32-33
  2.3 自然图像的色彩与灰度关系  33-35
  2.4 色彩标记  35-39
    2.4.1 能量优化算法框架  36-37
    2.4.2 纹理邻域  37-38
    2.4.3 空间邻域  38
    2.4.4 迭代能量优化  38-39
  2.5 色彩映射  39-42
  2.6 结果  42-45
  2.7 总结与讨论  45-46
第3章 图像色彩转换笔刷  46-52
  3.1 本章概述  46
  3.2 背景介绍  46-47
  3.3 相关工作  47
  3.4 色彩转换笔刷  47-49
  3.5 结果  49-50
  3.6 本章总结  50-52
第4章 基于色彩与结构的图像风格化  52-88
  4.1 彩色随笔画生成算法  52-64
    4.1.1 本节简介  52-53
    4.1.2 背景介绍  53-54
    4.1.3 算法描述  54-57
    4.1.4 色彩调整  57-62
    4.1.5 结果  62-63
    4.1.6 本节总结和讨论  63-64
  4.2 人脸像素画生成算法  64-74
    4.2.1 本节简介  64
    4.2.2 引言  64-65
    4.2.3 相关工作  65-66
    4.2.4 算法  66-71
    4.2.5 结果  71-73
    4.2.6 本节总结  73-74
  4.3 建筑像素画生成算法  74-88
    4.3.1 本节概述  74
    4.3.2 背景介绍  74-75
    4.3.3 相关工作  75-76
    4.3.4 系统概述  76-77
    4.3.5 结构像素化  77-85
    4.3.6 色彩像素化  85
    4.3.7 结果与总结  85-87
    4.3.8 本节总结  87-88
第5章 总结与展望  88-90
参考文献  90-98
致谢  98-100
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果  100

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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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