[发明专利]基于卡通片的高质量线结构提取方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及到一种基于卡通片的高质量线结构提取方法。

背景技术

卡通片中的线结构是组成卡通片的最重要的基本元素之一。这些线结构的适用范围各有不同，从总体上分为两类：区域分割线结构；装饰线结构；区域分割线主要用来作为不同色块之间的分界，这种线结构两边的区域颜色差异较大，在分割线的法线方向上色彩通常从一种颜色迅速的变为另一种颜色。装饰线则广泛用于动画片中突出各种动画造型的特色，这两种线结构在卡通形象的描述方面有着重要的作用。

卡通片中线结构的提取可以为传统光栅化的卡通片转化为矢量格式化的卡通片提供重要的支撑。随着大尺寸屏幕越来越多的进入人们的生活，传统光栅化的卡通片不但对存储空间要求较高，而且显示质量也不能适应屏幕尺寸的增大。传统的线结构提取主要是基于图像一阶梯度极大值的方法，其中比较经典的是John Canny于1985年提出的方法，但这些方法虽然在处理分割线的时候效果很好，但在提取装饰线的过程中会产生双响应。此外Canny算法所得到的没有结构的点，而不是一条条有结构的线。线结构提取方面虽然有些成功的先例，如Carsten Steger于1998年提出的“An Unbiased Detector of Curvilinear Structures”Raghupathy等人于2003年对这种方法进行了改进，并提出了“Curve tracing inimages”。但这些方法不能对卡通片中的这两类线结构同时给出很好的结果。

从卡通片的表现内容和创作过程来看，矢量格式是卡通片的一种自然的属性。因此在从卡通片中提取线结构的过程中只要能够充分利用卡通的特性，就有可能获得比传统普适方法更具语义信息的结果，进而为卡通片的矢量化工作提供强有力的支持。

发明内容

本发明需要解决的技术问题，是针对已知技术中传统的线结构提取不能满足卡通片中两类线结构同时都给出好的结果，不能具有语义信息的效果，为了克服这些不足之处，就要开发一种新的对线结构的提取方法，本发明的目的就是提供一种基于卡通片的高质量线结构提取方法，在卡通矢量化的过程中如果能得到更加具有语义信息的矢量元素，就能够有效的减少存储空间，提高帧间连续性，提高帧间关联的质量。

为实现本发明的目的，我们依靠以下技术方案来实现：一种基于卡通片的高质量线结构提取方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：

a.图像预处理：为了在消除原始视频中噪声的同时尽可能的保护图像的线条不被破坏，本发明利用双线性滤波方法去除图像噪声；这种双线性滤波方法已经被证明可以在去除噪声的同时达到使原图卡通化的效果，因而非常适合作为本方法的预处理步骤；

b.线结构增强：本方法利用与二阶高斯模板卷积的方法对线结构进行增强，这种方法可以同时对上述两类线结构取得比较精确的结果；

c.通过对增强后的图片进行非极大值抑制，获取一个个的线结构上的点；

d.线结构获取：本发明提出了一种获得高质量连续性好的线结构的获取方法，该方法利用贪心方法动态扩展一些选择的初始点得到一个个线结构，并在这个过程中给出了一种抑制方向信息噪声的方法。

e.根据语义信息对结果进行修复：虽然该方法能够对绝大多数线结构得到很好的结果，但是在某些源信息缺失的区域仍然有可能产生间断。这时候可以利用已经获得的结构信息对这种问题进行修复。

概括地说，为了解决上述技术问题，本发明首先对两种类别的线结构进行建模。基于这个模型，首先用高斯二阶导数模板对线信息进行强化，用非极大值抑制法得到单响应的线点集，再用贪心算法连接得到有结构线，最后提出了利用全局化的信息改进线结构。在扩展得到线结构的过程中对线结构扩展端点处的方向估计不是简单的用该点梯度的垂直方向来表示，而是通过对扩展端点附近若干个点的方向信息的加权得到对噪音不敏感的方向信息，离端点越近权值越大。让二阶导数图的局部亮度信息和梯度的方向信息分别在全局和局部作为获取结构线的依据，这种让两个层次的信息分别在全局和局部起作用的方法较传统的加权形式效果有明显改进。实验结果表明本算法可以准确的检测出卡通图像的结构化线，而且在连续性方面的改进非常明显。

本发明的有益效果为：本方法能够得到更加具有语义信息的矢量无素，对卡通片能够提高帧间连续性，提高帧间关联的质量。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1为基于卡通片的线结构提取方法流程图。

图2a-2f为本发明中对两类线结构建立的模型及其增强函数。