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线条风格迁移线条风格迁移 软 件 导 刊第9卷 第5期 Vol.9 No.5 2010年 5 月 Software Guide May. 2010 线条风格迁移 12 ,白宝钢刚陈 ,1.温州大学 物理与电子信息工程学院,浙江 温州 325035, 2.温州医学院 信息与工程学院,浙江 温州 325035, 艺术家为同样内容的线条画作品绘制多种风格的副本是一件非常费时费力的事情。 鉴此,提出一种将现有摘 要, 样本线条风格迁移到目标图中的方法。 与已有的算法相比, 该方法只需一根或数根样本线条就能够进行风格的迁 移,并...

线条风格迁移
线条风格迁移 软 件 导 刊第9卷 第5期 Vol.9 No.5 2010年 5 月 Software Guide May. 2010 线条风格迁移 12 ,白宝钢刚陈 ,1.温州大学 物理与电子信息工程学院,浙江 温州 325035, 2.温州医学院 信息与工程学院,浙江 温州 325035, 艺术家为同样内容的线条画作品绘制多种风格的副本是一件非常费时费力的事情。 鉴此,提出一种将现有摘 要, 样本线条风格迁移到目标图中的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 。 与已有的算法相比, 该方法只需一根或数根样本线条就能够进行风格的迁 移,并且在风格迁移过程中用户可以通过对参数的调整灵活地控制结果线条几何与其他视觉风格的夸张程度。 最后 给出若干实例证明了该方法的有效性。 关键词,线条画,风格迁移,非真实感绘制 中图分类号,TP311.1 文献标识码,A 文章编号,1672-7800,2010,05,0036,30 有较好的效果,但其它视觉属性,比如线条浓度或颜色,却很难 0 引言结合到此模型中。 Freeman 等人提出一种基于笔划匹配的线条 画风格转换方法。该转换算法首先在包含多种风格的笔划库中 线条画作品创作方式简单、艺术表现力强,不但长期以来指定一种作为样本集与目标笔划进行匹配,然后由匹配结果中 就是深受大众喜爱的一种艺术形式, 而且在社会生产生活的 挑选 k 条最为相似的样本对目标笔划进行线性逼近,最后用逼 众多领域也发挥着重要的作用。 纵观各种作品,人们不难发现 近结果替换目标笔划达到风格转换的效果。其主要不足在于转 其中线条种类繁多、表现形式多样。 同样内容的作品在不同线 换前必须在样本库中准备大量各种风格的样本集。如果样本集 条风格的渲染下,艺术感染力可能相差悬殊,适合的场合也可 不足或与输入笔划差异过大 , 都无法得到令人满意的结 果 。 能不尽相同。 但是要求艺术家为其每幅作品创作多种艺术风 Hertzmann等人则提出 一种曲线类推的风格转换方法。 他们的 格的副本却是一件相当费时费力的事情。 做法是对于给定样本曲线对 A 和 A’,A 与 A’具有相同内容但 基于以上事实, 本文提出一种线条风格获取与重用的方 不具备任何风格,,以及目标曲线 B,通过学习样本曲线对之间 法。 使用该方法,艺术家或终端用户,甚至包括不具备绘画基 的关系,并将这种关系应用到曲线 B 上从而得到具有与曲线 A 础的用户, 可以简单地为目标图指定若干欲获取其风格的样 本线条, 就能生成在保留原有内容的同时具有样本风格的新 ‘风格类似的曲线 B’。 但是对于实际应用而言很少有现成的样 线条画。 除此之外,本文提出的方法还允许用户通过参数调整 本曲线的存在,故该方法存在一定的局限性。 另外,该方法很难 的方式灵活地在目标图上应用所获取的样本风格, 以获取最 将线条的其它视觉属性融合到该方法中。屠长河等人提出了一 为理想的艺术效果。 种基于样本的线条画风格转换和定制方法。但该方法通过对目 标线条的迭代细分的方式极大地减少了所需要的样本数量。然 而这种方法在一定程度上也带来了转换后的线条不连续,以及 对样本风格的体现不明显等副作用。 1 相关研究本文针对以上工作的不足提出了一种线条风格获取与重 使用计算机绘制线条一直以来就是令人感兴趣的领域 。 Finkelstein 等人提出了一种建立在小波技术的基础之上、使用 格的提取,?目标线条风格的重用。 风格提取算法试图从样本,ps,pe,pj,,pi,pi,,1 , 2,0,i,,n,, 其1中 ps、pe 分别为实际路径图中提取构建线条模型所需的所有信息,而风格重用则展示如 的起点与终点。 我们将向量 n2 中所有点视为基本路径的特征 何将风格应用到目标图中。 点,并采用与步骤 2 同样的方法参数化。 2.1 风格表示 ,4,对以上两步得到的曲线进行近似弧长参数化 ,从而得 我们将线条的风格视作一个基本路径与风格列表的集合。 到关于实际路径与特征路径的参数化曲线, 并将曲线的参数 l 基本路径描述了线条的位置以及大致走向。风格列表包含了实 规范化到区间,0,1,。 际路径与特征路径沿弧长参数的对应点构成的偏差向量,以及 ,5,以 Δl 为步长 , 逐步计算实际路径上的点 qi 与基本路 视觉参数沿弧长变化的信息,如图 1 所示。 径上的点 。并以 pi 为极点,基本路径在 pi 处的切线为极轴建 pi 计算偏差向量 vi,qi, 在该极pi坐标下的表示 vi,立极坐标系, ,θ,m,。 将 vi 与当前弧长参数 li 一一对应保存至风格列表中。 2.2.3 其他视觉风格的提取 视觉信息的提取在我们的实现中主要是建立线宽和颜色 关于弧长的参数化表示。可以采取均匀采样或选取变化最快的 点作为特征点,通过提取样本线条在这些点上的颜色与宽度信 息,并对其插值进而对视觉信息参数化。 特征点上颜色信息的 提取较为简单,故不赘述。 对于线条在特征点上宽度的计算,可 以在将线条路径转化为参数曲线后求出该点的法线方向,并在 通过该点在法线方向做直线,求得与样本线条相交的两点。 计 算两点间的距离,即为该点处线条的宽度。 图 1 线条模型 2.3 风格重用 其中 S,l,与 C,l,分别是代表线条实际路径与特征路径的 我们将风格重用分为以下两个步骤,?线条合成,?线条 弧长参数曲线,v 是两条曲线对应点构成的风格差向量,由点 C 绘制。 ,l0,指向 S,l0,,由二元组,θ,m,表示,其中 θ与 m 分别为以 C 2.3.1 风格线条的合成 ,l0,为极点,过该点曲线的切线为极轴所建立的极坐标系下位 风格线条的合成也就是将从样本线条中得到的风格列表 置向量的极角与极径。 映射到目标线条的基本路径上。 实现方法如下, 2.2 风格提取 ,1,将风格列表中的元素 s 逐一取出 , 根据 s 中的弧长参 2.2.1 样本线条的提取 数 得到目标线条基本路径的对应点 p,,, l l我们采用对细化后的样本图以八邻域的方式进行遍历的 ,2,则与该点对应的目标线条风格转换后实际路径上的特 方式提取样本线条。该算法在遍历时会选择走局部曲率较小的 征点为 q,l,,,pl,,k1*v,式中 v 为对应弧长参数 l 的偏差向量, 分支,并且可以设置曲率阈值作为路径终止的条件。 k1 为几何风格夸张度参数, 可以由目标线条长度与样本线条 2.2.2 几何风格的提取 长度之比 Ls , Le 计算得出,也可允许用户自由设定, 基于对艺术作品的观察,我们将样本的实际路径与基本路 ,3,上式在以 p,l,为极点,基本路径在 p,l,处的切线为极 径的关系分为两种情况。 一种是走向变化缓和,在局部不出现 轴的极坐标系下进行。 锯齿状或波浪形摆动走势的线条。我们认为这一类线条的基本 路径与实际路径相吻合。 换句话说,这一类线条的风格主要表 现在线宽和颜色等视觉属性随弧长的变化上而不依赖于其几 2.3.2 线条的绘制何属性。 我们称其为 I 类风格。 另一种线条走势变化陡然,并且 在全局都有锯齿或波浪形的摆动。我们认为这类线条的风格同 关于线条的绘制我们采用了一种类似肋骨的以矩形为基 本图元的绘制方法,并且为计算肋骨的宽度增加了一个比例系 数,我们称其为宽度夸张参数 kw。 线条在第 i 个特征点处的宽 II 类风并称其为 ,时依赖视觉与几何两种属性随弧长的变化度 w’i,kv*wi,kv 的值,可由与 kg 类似的方式设定。 格。 除了通过改变上述参数能对转换风格进行微调外,我们的 于是,对于视作 I 类风格的线条而言,我们可以简单地将算法还提供风格在目标路径上的两种应用方式,?风格的全局 其实际路径看作基本路径, 其风格列表中所有偏差向量均为 应用,?风格的重复使用。 这两种方式的不同之处是将风格的 0,对于视作 类风格的线条几何信息的提取要复杂一些。 我 II 作用域视为整根目标基本路径, 还是按指定长度 ld 对其进行 们将其分为以下几步, 分段后的子路径。 ,1,计算局部曲率以及曲率半径的方向。 ,2,将局部曲率最大值点视为特征点 ,并将实际路径参数 3 实验结果化,我们采用 Catmull,Rom样条 实现,。 ,3,提取曲率半径方向相同的连续区间的曲率最大值点构 以下为本文提出算法的实验结果。 在下面的描述中将样本成向量 n1,,pi,0,i,,,NN 大小由区间个数决定。 计算向量 n2, 风格视为 I 类、 目标风格视也为 I 类的风格重用方式记为 I,, 38 软 件 导 刊2010 年 ?? ,依次类推其它的方式可以记做 I,,、IIII,,、III,,。III 4 结束语例 1 图 2 展示的是线条,线条的风格重用,方式为 II,,。 I 从左至右为样本线条、为目标线条和为风格重用后的结果,kg, 本文提出了一种线条风格迁移的新方法。 相较于已有的基1.0,kw,.10。 于样本的风格线条绘制算法,我们提出的算法在保留了多分辨 率曲线方法通用性的同时,克服了其不能结合其他视觉风格的 不足。 与基于学习的算法相比,我们提出的算法在保证风格转 换效果的前提下, 不仅在时间和空间复杂度上都大为降低,而 且对于样本数目的要求也大为减少。 但本文提出的方法仍然有 图 2 线条风格的重用一些不足即对于复杂的交叉及粘连线条的提取不能做到十分 例 2 图 3 展示的是线条,线条画的风格重用, 方式为 - II精确。 在我们的后继研究工作中会加以改进。 ,,I。,a,为样本线条,,b,为目标线条,,c,为在目标图每根目标 线条上全局使用风格的结果,kg,.10,kw,.10,,d,为按指定长度 参考文献,在目标图每根线条上重复风格重用后的结果,kg,.10,kw,.10, ,e,在,c,的基础上对几何风格婉约化处理,kg,.05,kw,.10,,f,FNKELSTEIN A,SALESIN D H.Multiresolution curves, C,.Pro- I,1, 在,e,的基础上对线宽夸张化处理,kg,.05,kw,.20。 ceedings oSIGGRAPH'9f ,4ACM,1994. FREEMAN W T,TENENBAUM J B,PASZT E .An Axample -Based 2, , Approach toty lSe Translation for Line Drawings,D,.Cambridge,1999. HERTZMANN A,OLIVER N H,CURLESS ,Bet al.Curve analogies ,3, ,C,.Proceedings of the 13th Eurographics Workshorpin og,n Rende 2002. 屠长 河, 孙 玉 红, 孟 祥 旭.基 于 样本 的线 条 画风 格 转换 与 定 制 方 ,a,,b,,c,,4, ,J,.计算机学报,2005,6,. 法的研究 CATMULL ,EROM R.A Class of Local Interpolating Splines ,D,. ,5, NewY ork,Eds.Academic Press,1974. ,责任编辑,卓 光, ,e,,f,,g, 线条画的风格重用 图 3 Line Styles Transfer Abstract,It is much time and energy wastedfor task artists to design various stylesfor givenline drawings. This paper presents a method for capturing styles from given examplesof line and reusing these stylesin the line drawing which desireto have those styles. Comparing to previous methods,the proposed methodcan get better results with much fewer examplelines, evenonly one. Furthermore, usercan control the degreeof exaggerationof result expedientlyin the re-using process. Experimental results demonstratethe effectivenessof our approach. Key Words,Line Drawings,StyleT ransfer,Non-PhotorealisticR endering
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