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基于多分辨技术的非真实感绘制方法研究
作 者: 赵芳芳
导 师: 秦茂玲
学 校: 山东师范大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 非真实感绘制 多分辨率技术 细分方法 纹理合成 流体模拟
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 66次
引 用: 2次
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内容摘要
计算机艺术是一门科学与艺术相结合的新兴交叉学科,它向人类提供了一种全新的艺术创作手段,展示了全新的艺术思想和艺术作品。近年来,非真实感绘制技术(Non-Photorealistic Rendering,NPR)成为了计算机艺术中最活跃的一个分支。非真实感绘制强调主观意识、情绪的传递以及画家在绘画过程中所对应的绘制方法,它通过其丰富的艺术表现能力,给人以美的享受。基于多分辨率技术绘制的系统和过程符合人类视觉和思维方式。用户可以根据分辨率的不同设置画笔的大小和形状等,精确的模拟线条的走向趋势、颜色明亮度等,从而模拟画家真实的绘画过程和效果。将多分辨率技术和一些经典的非真实感绘制方法结合起来,能提高原绘制算法的执行效果,提高交互算法的执行速度和会聚特性。本文紧紧围绕着基于多分辨率的非真实感绘制这一课题。首先综述了非真实感绘制的基本方法:基于笔刷模型的NPR方法、基于流体模拟的NPR方法和基于纹理合成的NPR方法。其次,深入研究了多分辨率技术与小波变换、细分方法以及逆向细分方法之间的关系。在此基础上,提出了三种新颖的非真实感绘制方法。本文的创新性点主要有:1、提出了一种基于多分辨率和统计的油画模拟方法。利用高斯图像金字塔生成三幅分辨率不同的参考图像,按照由低到高的分辨率对输入的原始图像进行逐层绘制。每层绘制时,使用统计的方法设置笔刷的颜色,即统计每一区域内具有哪一种颜色的像素点数最多,以这种颜色来代替整个区域内像素的颜色。构造骨架列表,设置笔刷的各个属性,形成可以进行绘制的笔刷。实验结果表明该方法形成了丰富的笔画色彩,生成了更加柔和、细腻的油画效果。2、提出了一种基于随机笔刷的油画模拟方法。考虑到画家作画时具有一定的随机性,为体现画家的这一作画过程,该方法在VC++环境下产生大量的随机数并结合输入的原始图像生成随机图像。随机选择一点作为画笔的起始点,运用像素8邻域的概念构造骨架点列表,设置几个不同的参数对原图像进行多层绘制。实现结果表明,该方法提高了执行速度,成功的模拟了画家作画过程中的随机现象。3、提出了一种基于多分辨率和纹理合成的漫画模拟方法。该方法首先采集原图像中具有强烈漩涡感的线条,运用基于缝合线的多分辨拼接算法生成比较真实的线条作为纹理参考图像。沿参考图像的梯度方向使用改进的随机笔刷对原图像进行绘制。通过多个不同参数的设置,得到了比较自然、比原图更有视觉影响力的漩涡感漫画效果。
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全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-9 第一章 绪论 9-17 1.1 研究背景及意义 9 1.2 非真实感绘制技术 9-11 1.2.1 基于笔刷模型的NPR 方法 10 1.2.2 基于流体模拟的NPR 方法 10-11 1.2.3 基于纹理合成的NPR 方法 11 1.3 多分辨率技术 11-15 1.3.1 多分辨率技术简介 11-12 1.3.2 多分辨率技术的历史及现状 12-13 1.3.3 多分辨率技术的应用 13-15 1.4 本文的研究内容与章节安排 15-17 第二章 多分辨率技术的相关理论基础 17-28 2.1 小波变换与多分辨率分析 17-20 2.1.1 连续小波变换 17-18 2.1.2 离散小波变换 18-19 2.1.3 多分辨率分析 19-20 2.2 细分方法与逆向细分方法 20-24 2.2.1 细分方法的基本思想和特点 20-21 2.2.2 典型的细分模式 21-23 2.2.3 逆向细分方法 23 2.2.4 多分辨率与细分方法 23-24 2.3 分解与重构 24-26 2.4 高斯金字塔与拉普拉斯金字塔 26-27 2.5 本章小结 27-28 第三章 基于多分辨率技术的油画模拟 28-34 3.1 基于多分辨率和统计的油画模拟方法 28-32 3.1.1 算法的框架 28 3.1.2 算法的实现过程 28-31 3.1.3 实验结果与分析 31-32 3.2 基于随机笔刷的油画绘制方法 32-33 3.2.1 算法的实现过程 32-33 3.2.2 实验结果与分析 33 3.3 本章小结 33-34 第四章 基于多分辨率的流体风格模拟 34-38 4.1 基于图像的流体模拟方法 34-35 4.2 基于物理的流体模拟方法 35-37 4.2.1 欧拉法 36 4.2.2 拉格朗日法 36-37 4.3 基于多分辨率的流体模拟方法探讨 37 4.4 本章小结 37-38 第五章 基于多分辨率技术的漫画模拟 38-45 5.1 纹理合成的含义 38-39 5.2 纹理合成的方法 39-41 5.2.1 过程纹理合成 39 5.2.2 基于样本的纹理合成 39-40 5.2.3 Efros 的纹理合成算法 40-41 5.3 基于多分辨率的纹理合成 41-42 5.3.1 基于多分辨率的纹理合成方法的提出与发展 41 5.3.2 基于缝合线的多分辨率拼接 41-42 5.4 基于多分辨率的漫画模拟方法 42-44 5.4.1 生成参考图像 42-43 5.4.2 生成原图的漫画效果 43-44 5.4.3 实验结果与分析 44 5.5 本章小结 44-45 第六章 结论与展望 45-47 6.1 工作总结 45 6.2 进一步的工作展望 45-47 参考文献 47-51 攻读硕士学位期间发表的论文 51-52 致谢 52
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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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