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        非真實感繪制漫畫藝術效果的的實現(xiàn)研究

        2020-03-02 07:39:29陳汝娟
        大觀·東京文學 2020年1期
        關鍵詞:繪制

        陳汝娟

        摘 要:文章主要提出了以非真實感繪制為基礎的漫畫藝術效果繪制的算法。在該算法中首先需要轉變圖像的色彩空間,并使用色彩量化等方法處理輸入的圖像,從而獲得更加連續(xù)且局部區(qū)域色彩一致的圖像,在此過程中還可以利用權值參數(shù)等控制濾波和量化的程度,其次要利用相關的濾波器等對輸入圖像的邊緣信息進行處理,從而讓邊緣更加連續(xù)和清晰,最后讓量化的結果圖像中能夠融合邊緣圖像,最終獲得相應的漫畫藝術效果。通過觀察最終的漫畫藝術效果能夠了解到,該類繪制算法的操作相對比較簡單,且容易實現(xiàn)。

        關鍵詞:非真實感;繪制;漫畫藝術效果

        注:本文系內蒙古師范大學科研基金項目內蒙古漫畫藝術研究”(2017RWYB002 )階段性研究成果。

        隨著時代的進步,在目前計算機圖形學當中非真實感繪制已經成為研究的重點和熱點內容,通過利用計算機生成的圖片不具有真實感,但是卻擁有一定的手繪風格的繪制技術是非真實感繪制的重要研究內容。

        一、漫畫藝術繪制相關概述

        (一)漫畫的概述

        漫畫的英文名稱為cartoon,漫畫的風格隨著時代的變化正不斷發(fā)生著變化,其塑造各種形象主要通過變形、夸張等方法進行,在一定程度上符合非真實感繪制的特點,同時還可以利用相關的技術繪制出圖像,讓其富含漫畫藝術效果,此外漫畫經常被用于動畫領域當中,比如使用轉描機技術對真實的運動物體進行逐幀追蹤,將其直接轉換成為動漫的場景。

        目前使用的圖像分割技術能夠保證著色區(qū)域的連續(xù)性,所以經常被應用在漫畫領域中產生漫畫效果。有相關的學者基于mean-shift圖像分割方法,讓圖像實現(xiàn)了多層次的、抽象性繪制,直接讓圖像擁有了漫畫風格;也有相關學者基于該類圖像分割方法的特征和濾波最小化的方法處理輸入的圖像,從而產生具有區(qū)域性的簡化的漫畫風格,讓圖像的壓縮更加方便,但是當圖像分割之后,其分割后的每一個區(qū)域都會形成閉合的邊緣,導致處理的速度變慢,所以該類方法不適合運用于實時的繪制工作當中。同時濾波方法也能幫助圖像產生一定的漫畫效果,Kypsianidis等相關學者使用雙邊濾波將局部區(qū)域進行平滑,抽象繪制靜態(tài)和動態(tài)圖像;有學者提出了使用L0濾波方法抽象化處理輸入圖像,能夠對一些區(qū)域的細節(jié)進行保留。綜上所述,夸張、變形的漫畫表現(xiàn)風格吸引了人們的目光,同時也讓藝術表現(xiàn)形式不斷豐富,在影視等相關領域當中具有較大的使用價值。

        (二)漫畫藝術繪制的相關流程

        漫畫藝術呈現(xiàn)出風格化的主要特點包括:一是具有較高的概括性,減少了不必要的細節(jié),并突顯出了圖像中的特殊部分,讓圖像更具有視覺效果和吸引力。二是泛用顏色,讓圖像的顏色更加鮮明,局部區(qū)域內的顏色比較類似,不會出現(xiàn)比較細小的色塊情況。三是具有較強的邊緣強化性,通過增強邊緣的信息能夠將邊緣的細節(jié)突顯出來。四是具有較強的變形和夸張性,通過對主體進行變形,能夠讓漫畫效果產生與真實場景不同的效果,進一步增強圖像的吸引力。

        通過對上述漫畫風格特點的研究,本文主要設計了以下的繪制流程步驟:

        首先需要轉換輸入圖像的色彩空間,一般將其轉換為Lab色彩空間,利用雙邊濾波處理亮度信息,該過程還可以根據(jù)實際的需求情況進行重復工作;其次經過雙邊濾波之后,就需要進行色彩量化處理,讓局部區(qū)域的色彩具有統(tǒng)一性和連續(xù)性;再次要積極利用DOG濾波對圖像的邊緣信息進行檢測,并通過相應的閾值處理,保證邊緣圖像的清晰度;最后需要在色彩量化結果圖像當中有效融合邊緣圖像,并將相應的色彩空間進行轉換(轉換為RGB),最終就能獲得相應的漫畫藝術效果。

        二、非真實感繪制漫畫藝術效果的算法研究

        提出漫畫藝術效果繪制算法需要對以下幾點問題進行充分考慮:需要重點考慮漫畫效果中的亮度以及色彩信息;需要保存好圖像的邊緣信息;如果漫畫效果丟失了部分細節(jié),就需要局部概括色彩內容。要想保證繪制漫畫藝術的效果就需要采用色彩量化技術以及雙邊濾波技術獲得相應的色彩。

        (一)雙邊濾波技術

        使用雙邊濾波技術對圖像進行處理,主要采用雙邊濾波器。該類濾波器是一種能夠讓圖像平滑化的非線性濾波器,主要是通過卷積運算高斯濾波中存在的高斯權系數(shù)和輸入的圖像亮度,從而獲得較為科學的濾波結果,濾波結果主要為高斯函數(shù)與距離函數(shù)的乘積。其與傳統(tǒng)的濾波相比,不僅使用了像素之間存在的幾何距離,還對像素之間存在的色彩、光度等的差異進行了考慮,能夠在一定程度上將圖像上存在的噪聲有效去除,并使圖像上的邊緣信息得到保存。

        由于在雙邊濾波當中加大了像素點灰度信息的權重,且領域內與中心像素點越靠近,其擁有的權重就越大。標準差越大,則圖像的邊緣信息就越模糊,如果標準差接近無限大時,其就與高斯濾波類似;而當標準差越小時,其邊緣信息就越清晰,當標準差接近無限小時,經過雙邊濾波后的結果圖像就與輸入圖像類似。在雙邊濾波的過程中,首先需要轉換輸入圖像的色彩空間,一般是將RGB轉換為Lab,對圖像的亮度進行雙邊濾波,并將色彩信息加入其中,從而獲得相應的結果圖像。當標準差值不斷增大,圖像當中人物的眉毛等相關細節(jié)信息逐漸模糊,但是依舊保留了相關的邊緣信息。

        (二)色彩量化技術

        讓圖像實現(xiàn)漫畫效果最大的特點是要將輸入圖像當中原有的顏色細節(jié)信息忽略,讓大部分區(qū)域內的顏色相接近,當圖像得到雙邊濾波處理之后,還需要通過色彩量化重建色彩。色彩量化主要是通過選擇色彩讓其成為新的調色板,通過重新分配圖像局部色彩接近區(qū)域的顏色的過程,對其進行色彩量化處理。

        (三)檢測圖像邊緣

        藝術家在創(chuàng)作漫畫的過程中,往往通過使用簡單的線條產生漫畫藝術效果,所以在漫畫效果當中,輪廓信息非常重要。圖像的邊緣檢測主要基于領域計算,可以通過檢測算子不同的邊緣對邊緣進行檢測,如果邊緣的檢測算子使用增強信號的方法獲取邊緣信息時,也在一定程度上增加圖像的噪聲,因此可以采用更加先進的DOG濾波器提取邊緣信息,該類濾波器具有較高的穩(wěn)定性,能夠抑制圖像產生較大的噪聲,從而讓提取出的邊緣信息更具有連貫性和平滑性。

        圖像的邊緣檢測中使用DOG算子進行濾波,也就是要求兩次高斯濾波后的結果差值,通過將標準差和相應參數(shù)進行改變,就能得到不一樣的輪廓圖,并且輪廓當中邊緣的粗細形狀也可以進行調節(jié),最終得到良好的邊緣效果。通過相關實驗可以了解到,使用DOG算子計算得到的圖像,其圖像邊緣相對比較平滑,并且也保留了較多的細節(jié)信息,如果原始圖像存在灰度差異,就會導致提取出的邊緣亮度不一樣,出現(xiàn)了一些比較弱的邊緣,所以為了能夠讓邊緣清晰可見,就需要將邊緣的亮度進行統(tǒng)一。可以積極采用閾值處理的方法處理圖像的邊緣內容,并設置合理的閾值,對圖像的邊緣進行二值化處理,讓結果圖像能夠達到預期的效果,保證邊緣圖像的亮度一致。

        三、結果與分析

        為了保證該繪制算法的可行性,將該繪制算法處理不同的輸入圖像,能夠實現(xiàn)非真實感繪制漫畫藝術的效果。主要在Windows XP操作系統(tǒng)中進行該實驗,實驗的硬件環(huán)境為3.2GHz Intel CPU,內存為2GHz,軟件為Matlab 2012a。通過對網絡圖片進行實驗可以了解到,邊緣圖像完美地融入了結果圖像當中,同時也保留了圖像的色彩,讓圖像的局部區(qū)域形成了色彩量化,圖像的輪廓具有較高的清晰度,漫畫效果比較良好。并且針對圖像邊緣不連貫,具有較多雜散點的圖像可以積極利用閾值處理,將其邊緣增強,并有效去除比較小的雜散點,讓圖像的邊緣信息更加連貫,讓其能夠與真實的漫畫效果相符。針對細節(jié)描繪比較清晰但是色彩量化比較僵硬的情況,可以使用轉描機解決相關的問題,能夠讓色彩量化更符合漫畫藝術效果。

        漫畫風格正隨著時代的發(fā)展而不斷發(fā)生變化,非真實感繪制已經成為研究的熱點,因此本文主要對非真實感繪制中漫畫藝術風格的模擬問題進行了研究,提出了一種繪制算法,該算法能夠通過變換輸入圖像的色彩空間,并對圖像進行雙邊濾波和色彩量化處理,讓圖像具有較為明顯的漫畫藝術效果,同時積極利用DOG濾波器,能夠有效讓邊緣圖像融合在結果圖像當中,獲得漫畫藝術效果圖像。隨著社會的不斷發(fā)展,在未來該類技術還會積極應用到各個領域當中,比如三維影像等抽象領域,所以需要相關研究人員有效采用硬件加速,將算法處理和繪制的效率進一步提高,讓圖像、視頻等都能夠實現(xiàn)實時的漫畫藝術效果,推動相關企業(yè)的有效發(fā)展。

        參考文獻:

        [1]錢文華,徐丹,普園媛,等.非真實感繪制漫畫藝術效果的研究與實現(xiàn)[J].圖學學報,2016(2):218-223.

        [2]鄭娜,穆平安.基于改進雙邊濾波的非均勻光照圖像校正算法[J].電子測量技術,2019(17):157-161.

        [3]范靈.基于混合濾波算法的數(shù)字圖像去噪方法研究[J].信息技術,2019(8):79-82,87.

        [4]甘霞,朱福喜,馮浩.基于熵正則L0梯度最小化模型的圖像平滑方法[J].電視技術,2018(6):17-23.

        作者單位:

        內蒙古師范大學美術學院

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