[发明专利]基于骨架与色调的铅笔画生成方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910780664.7 申请日: 2019-08-22
公开(公告)号: CN110610504A 公开(公告)日: 2019-12-24
发明(设计)人: 王瑜;田恒屹;罗广征 申请(专利权)人: 北京工商大学
主分类号: G06T7/13 分类号: G06T7/13;G06T11/20
代理公司: 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 王艳斌
地址: 100048 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 铅笔画生成 自然图像 轮廓图 色调图 素描 色调 延展性 彩色铅笔画 抗噪声能力 直方图匹配 边缘特征 彩色铅笔 参数模型 光照变化 灰度图像 局部边缘 模式算法 纹理信息 原始图像 不敏感 鲁棒性 像素点 可变 绘图 融合 应用
【权利要求书】:

1.一种基于骨架与色调的铅笔画生成方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取至少一副自然图像,并利用可变局部边缘模式算法提取所述至少一副自然图像的边缘特征,生成铅笔画生成轮廓图;

利用原始图像的灰度图像确定每个像素点色调值,并通过参数模型进行直方图匹配,生成色调图;以及

根据所述铅笔画生成轮廓图与所述色调图融合生成素描铅笔画,并根据所述素描铅笔画扩展得到彩色铅笔绘图。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用可变局部边缘模式算法提取所述至少一副自然图像的边缘特征,生成铅笔画生成轮廓图,包括:

获取所有方向的响应映射,并选取所述所有方向的每个方向的响应中最大值以通过方向线段和方向映射得到骨架笔画图像。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,

所述骨架笔画图像为:

其中,是第i个方向的线段,Ci是所述第i个方向的最大响应图;

所述最大响应图的计算公式为:

其中,Gi是所述响应映射;

所述响应映射的计算公式为:

其中,G为最终的梯度图像;

所述最终的梯度图像的计算公式为:

其中,Θ=2π/P,是边缘方向为θ的边缘强度图像;

所述边缘强度图像的计算公式为:

其中,是半径为R、近邻点个数为P、角度为θ(θ=2πi/P(i=0,…,P/2-1))的局部边缘检测算子,I是输入的灰度图像。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过参数模型进行直方图匹配,生成色调图,包括:

获取多个预设色调的经验公式,并设定具有铅笔画色调特征的固定直方图;

将目标图片的直方图映射到所述固定直方图,并进行纹理渲染。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,融合公式为:

R=S·T,

其中,S为所述铅笔画生成轮廓图,T为所述色调图。

6.一种基于骨架与色调的铅笔画生成装置,其特征在于,包括:

第一生成模块,用于获取至少一副自然图像,并利用可变局部边缘模式算法提取所述至少一副自然图像的边缘特征,生成铅笔画生成轮廓图;

第二生成模块,用于利用原始图像的灰度图像确定每个像素点色调值,并通过参数模型进行直方图匹配,生成色调图;以及

融合模块,用于根据所述铅笔画生成轮廓图与所述色调图融合生成素描铅笔画,并根据所述素描铅笔画扩展得到彩色铅笔绘图。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一生成模块包括:

映射单元,用于获取所有方向的响应映射,并选取所述所有方向的每个方向的响应中最大值以通过方向线段和方向映射得到骨架笔画图像。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,

所述骨架笔画图像为:

其中,是第i个方向的线段,Ci是所述第i个方向的最大响应图;

所述最大响应图的计算公式为:

其中,Gi是所述响应映射;

所述响应映射的计算公式为:

其中,G为最终的梯度图像;

所述最终的梯度图像的计算公式为:

其中,Θ=2π/P,是边缘方向为θ的边缘强度图像;

所述边缘强度图像的计算公式为:

其中,是半径为R、近邻点个数为P、角度为θ(θ=2πi/P(i=0,…,P/2-1))的局部边缘检测算子,I是输入的灰度图像。

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