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基于三维模型的线条画绘制方法研究

作　者: 黄月珠
导　师: 孟祥旭
学　校: 山东大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 非真实感绘制线条画轮廓提取变形移动设备风格化绘制肖像画绘制
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着计算机图形学的飞速发展,三维计算机图形已经渗透到计算机应用的方方面面。传统的真实感绘制技术,束缚于忠实的表现场景,无法抛弃琐屑、提取精华,从而不能有效的传达场景的特征信息。非真实感绘制(Non-Photorealistic Rendering,NPR)是近些年来快速发展的一种绘制技术,它主要采用某种艺术风格对物体进行绘制。利用特定的艺术效果对场景信息进行不同层面的抽象,通过这种信息抽象能够清晰明了地表达出场景和物体的特征。这种绘制技术提供了一种有效表达场景信息的途径,弥补真实感绘制方法的局限。线条画绘制是非真实感绘制中很重要的内容,也是其它艺术风格绘制的基础。线条画绘制不仅能通过寥寥几笔勾勒物体形状,还具有丰富的表现力、艺术特质,表达一定的情绪和情感,被广泛应用于美术创作、科技文献插图、动漫游戏、工艺美术及平面广告设计。目前对线条画的研究从数据源上来分主要包括基于三维模型的绘制和基于图像的绘制。而随着游戏动画等数字媒体产业的飞速发展和三维建模技术的不断提高,基于三维空间的非真实感绘制技术变得越来越重要。Range Images是三维模型中很重要的来源,可以很方便地由三维距离扫描仪得到,但这些模型大都粗糙,富含噪声甚至结构残缺,利用目前的算法无法给出令人满意的结果,这样大大制约了这一类模型的应用范围。为此,本文针对Range Images为代表的三维粗糙模型,融合艺术和认知心理学知识,对非真实感线条画绘制过程中的特征线条检测、特征线条变形和风格化绘制等一系列问题展开研究,为卡通动画等数字娱乐行业提供艺术风格化创作的理论和技术支持。本文的主要贡献和创新点:1.提出了一种基于Range Images的特征线条提取算法针对粗糙、富含噪声甚至结构残缺的模型,提出了一种从Range Images提取特征线条的新算法,同时通过连接和平滑等操作获得适合于进一步风格化渲染的特征线路径,根据这些线条可以生成各种风格的线条画。艺术作品中的特征轮廓线一般是很多轮廓边连接而成,很少有单一的轮廓边孤立存在,该方法利用这一特征,从初始的特征线出发,检测与之连贯的特征轮廓线,从而避免出现大量由模型噪声引发的细小毛刺线条,得到较好的结果。这一思想也可以拓展应用到现有的各类特征线条的提取上,大大降低噪声等因素对特征线条检测造成的影响。2.提出了一种基于几何属性和领域知识的混合特征提取算法大多数情况下,基于几何模型的线条提取往往残缺不全,而一味追求基于几何属性的特征线条提取将会大大降低算法的性能和应用范围,结合肖像画绘制的领域知识,通过扩展的线条检测算法从Range Images中检测得到几何线条,从图像纹理中获取特征信息(如肖像画中眼睛、眉毛等区域特征),然后互补融合来自几何模型的特征线条和纹理图像的特征,通过风格化操作完成最后的绘制,从而弥补当前单纯从几何模型或图像出发的处理导致的信息不足,得到细节丰富的肖像画绘制效果。3.基于特征的线条变形算法艺术线条的表现力不仅在于忠实物体本身,还体现在对特征的强调和突出。借鉴Focus+Context技术,结合卡通线条画的特征,本文提出了基于特征的线条变形算法,透过变形镜头对该区域中的特征线条变形来实现强调和突出的效果。这种无需样本就可以对三维模型进行所见即所得的实时变形操作可应用在数字娱乐、卡通线条画等动画制作中,通过对变形镜头属性配置和简单的交互操作就可以产生各种富有表现力的效果,实验结果也验证了该方法的可用性和有效性。4.实现了面向数字娱乐领域的三维肖像画绘制方法与先前的大多数基于人脸正面照片,或利用模板,或利用五官组成关系,或利用样本学习的办法不同,本系统利用Range Images来实时生成具有中等复杂度的三维艺术肖像画,可应用在各种需要实时交互的应用领域。针对Range Image人脸数据在眼睛眉毛等区域数据采集残缺等特点,采用由RangeImage和标定过的对应纹理图像互补融合生成人脸肖像画的办法,并且进一步通过与平均人脸的比较,对个体人脸进行特征夸张,以凸显其特点,并允许用户通过简单方便的方式进行交互控制,最后经过平滑优化等绘制得到具有特色的人脸肖像。5.提出移动设备上三维模型的线条画绘制框架针对移动设备自身存在的屏幕尺寸、分辨率、内存、计算能力、I/O设施等方面的制约,提出并实现了一种通过传输三维模型轮廓特征线条集并在客户端本地绘制的方法,平衡了网络、服务器及客户端的负担,并利用风格化要素来实现生动有趣的非真实感线条画绘制,取得真实感绘制无法比拟的效果。本框架应用在考古数字博物馆的文物展示方面获得了良好的效果,不但增强了参观的体验,还丰富了数字博物馆访问的方式,增强了趣味性和吸引力,使不同层次的公众可以随时随地访博物馆资源。课题研究成果可以广泛应用于建筑、工业、医学等领域插图生成和数字娱乐行业的游戏动画制作中。在上述研究工作的基础上,下一步还需要更多结合认知心理学和领域知识来对模型信息进行结构化和抽象化,研究线条画风格化理论模型等方面进一步开展工作。

全文目录

摘要  11-14
ABSTRACT  14-18
第1章绪论  18-28
  1.1 研究背景及意义  18-20
  1.2 研究现状  20-23
    1.2.1 非真实感绘制  20-21
    1.2.2 非真实感肖像绘制  21-22
    1.2.3 移动设备图形绘制  22-23
  1.3 论文主要工作  23-25
  1.4 论文组织结构  25-28
第2章线条画绘制基本流程  28-45
  2.1 线条画绘制的基本流程  28-30
  2.2 轮廓线检测算法  30-32
    2.2.1 基于图像空间的轮廓线检测算法  30-31
    2.2.2 基于物体空间的轮廓线检测算法  31-32
  2.3 轮廓线的风格化绘制  32-44
    2.3.1 素描风格  33-34
    2.3.2 影线风格  34-38
    2.3.3 卡通风格  38-39
    2.3.4 笔画参数控制  39-44
  2.4 本章小结  44-45
第3章基于RANGE IMAGES的特征线条检测算法  45-65
  3.1 特征线条描述  45-51
    3.1.1 基本概念  45-48
    3.1.2 遮挡轮廓线  48
    3.1.3 折缝线  48
    3.1.4 主观轮廓线  48-49
    3.1.5 视脊线  49
    3.1.6 其它特征线条  49-51
  3.2 扩展轮廓线检测算法  51-61
    3.2.1 Extended Suggestive Contours算法  53-55
    3.2.2 曲率及其求导的离散化估计  55-57
    3.2.3 线段连接策略  57-59
    3.2.4 实验结果  59-61
  3.3 其它特征线条扩展的算法  61-63
    3.3.1 Extended Apparent Ridges算法  61-62
    3.3.2 绘制效果对比  62-63
  3.4 本章小结  63-65
第4章基于几何属性和领域知识的混合特征提取算法  65-74
  4.1 基于几何属性和图像理解的三维人脸特征提取  65-71
    4.1.1 基于几何计算的特征线条的提取  66-67
    4.1.2 基于图像理解的特征区域的提取  67-69
    4.1.3 互补融合策略  69-71
  4.2 风格化绘制  71-73
  4.3 本章小结  73-74
第5章基于特征的线条变形方法  74-84
  5.1 变形技术  74-76
    5.1.1 图像变形  74-75
    5.1.2 Focus+context技术  75-76
  5.2 变形镜头  76-79
    5.2.1 变形镜头原理  76-77
    5.2.2 变形镜头属性  77-79
  5.3 对特征线条变形的NPR镜头  79-80
  5.4 实验结果  80-82
  5.5 本章小结  82-84
第6章三维人脸肖像画绘制  84-94
  6.1 三维肖像生成  84-85
  6.2 三维肖像画绘制框架  85-89
    6.2.1 输入阶段  87-88
    6.2.2 特征线条提取和夸张阶段  88-89
    6.2.3 输出阶段  89
  6.3 实现细节和结果  89-93
    6.3.1 变形流程  89-90
    6.3.2 实验结果  90-93
  6.4 本章小结  93-94
第7章移动设备上基于三维模型的线条画绘制  94-101
  7.1 层次细节模型  94-95
  7.2 框架流程  95-97
    7.2.1 服务器端  96-97
    7.2.2 客户端  97
  7.3 实现细节和实验结果  97-100
    7.3.1 实现细节  97-99
    7.3.2 实验结果  99-100
  7.4 本章小结  100-101
第8章总结与展望  101-105
  8.1 总结  101-103
  8.2 展望  103-105
参考文献  105-112
致谢  112-113
攻读博士学位期间完成与发表的学术论文目录  113-114
攻读博士学位期间参与科研项目情况  114-115
攻读博士学位期间获奖情况  115-116
学位论文评阅及答辩情况表  116-118
外文论文  118-142

基于三维模型的线条画绘制方法研究

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