[发明专利]一种将自然图像转换成水墨画风格图像的方法有效
申请号: | 201510205504.1 | 申请日: | 2015-04-28 |
公开(公告)号: | CN104820999B | 公开(公告)日: | 2017-06-16 |
发明(设计)人: | 黄亮 | 申请(专利权)人: | 成都品果科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/41 | 分类号: | G06T7/41;G06T5/00 |
代理公司: | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙)51238 | 代理人: | 黎祖琴 |
地址: | 610041 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自然 图像 转换 水墨画 风格 方法 | ||
1.一种将自然图像转换成水墨画风格图像的方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、将自然图像转换成灰度图像I,且灰度图像I的像素值范围为[0,1];
S2、求解灰度图像I的阴影区域,得到阴影图像I_shadow;
S3、计算出灰度图像I的3幅通过FDOG算法得到的轮廓图像I_FDOG1、I_FDOG2和I_FDOG3;
S4、对图像I_FDOG2和I_FDOG3边缘细化分别得到其骨架图I_edgeS和I_edgeL;
S5、对骨架图I_edgeS和I_edgeL分别进行笔划标记得到标记好的笔划图edgeLinesS和edgeLinesL;
S6、分别在笔划图edgeLinesS和edgeLinesL上载入笔刷纹理;
S7、初始化绘制图像I_painting,设置初始的绘制图像I_painting为全黑,使得其每个像素点的值都为零;
S8、利用步骤S6中载入笔刷纹理后的笔划图edgeLinesL和图像I_FDOG1在绘制图像I_painting上绘制底层笔划,得到第一绘制图像I_painting1;
S9、利用步骤S6中载入笔刷纹理后的笔划图edgeLinesS和图像I_FDOG1在第一绘制图像I_painting1上绘制顶层笔划,得到第二绘制图像I_painting2;
S10、对第二绘制图像I_painting2进行对比度调节得到第三绘制图像I_painting3;
S11、将第三绘制图像I_painting3进行反相得到第四绘制图像I_painting4;
S12、在第四绘制图像I_painting4上载入墨团浸染纹理得到第五绘制图像I_painting5;
S13、利用步骤S6中载入笔刷纹理后的笔划图edgeLinesS和edgeLinesL在第五绘制图像I_painting5上绘制墨团浸染图层得到第六绘制图像I_painting6;
S14、对步骤S2中阴影图像I_shadow和第六绘制图像I_painting6以正片叠底的方式进行融合得到第七绘制图像I_painting7,也即,
I_painting7(y,x)=I_shadow(y,x)*I_painting6(y,x)
其中,I_painting7(y,x)为第七绘制图像上像素值,I_shadow(y,x)为阴影图像像素值,I_painting6(y,x)为第六绘制图像像素值,(y,x)为像素的位置坐标;
S15、载入宣纸纹理图,并与第七绘制图像I_painting7进行正片叠底融合,得到最终的水墨图像。
2.根据权利要求1所述的一种将自然图像转换成水墨画风格图像的方法,其特征在于:步骤S3中计算出灰度图像I的3副改进的FDOG图像I_FDOG1、_FDOG2和I_FDOG3均采用如下过程:
S31、复制一份灰度图像I到新的图像I_tmp中;
S32、根据参数sigma_r和phi,计算图像I_tmp的FDOG图像I_fdog;
S33、将图像I_fdog以正片叠底的方式叠加到原图像I_tmp上,也即
I_tmp(y,x)=I_fdog(y,x)*I_tmp(y,x),
其中,I_tmp(y,x)为图像I_tmp的像素值,I_fdog(y,x)为图像I_fdog的像素值,(y,x)为像素坐标位置;
S34、重复步骤S32、S33直到达到最大迭代次数n;
上述过程中,当sigma_r=1.6,phi=2,n=1时,得到的图像I_fdog即为图像I_FDOG1;当sigma_r=1.6,phi=30,n=3时,得到的图像I_fdog即为图像I_FDOG2;当sigma_r=1.6,phi=30,n=4时,得到的图像I_fdog即为图像I_FDOG3。
3.根据权利要求1所述的一种将自然图像转换成水墨画风格图像的方法,其特征在于:步骤S4中对图像I_FDOG2和I_FDOG3边缘细化分别得到其骨架图I_edgeS和I_edgeL具体过程为:
首先对图像I_FDOG2和I_FDOG3分别进行二值化处理,其二值化的阈值为1-darkTresh,其中darkTresh为灰度图像I阴影区域的阈值;然后,对两幅二值化处理后的图像分别进行骨架提取,得到骨架图I_edgeS和I_edgeL。
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