本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種彩色素描模擬方法。

背景技術(shù)：

非真實(shí)感繪制是指利用計(jì)算機(jī)生成具有繪畫風(fēng)格的圖形或圖像的技術(shù)，它以模擬圖形的藝術(shù)特性為主要目標(biāo)。這個(gè)概念在上個(gè)世紀(jì)八十年代被提出，發(fā)展至今已經(jīng)可以很好地模擬油畫、水彩、水墨、素描以及卡通等藝術(shù)風(fēng)格。人們雖對(duì)素描有著濃厚的興趣，手工繪畫卻不是所有人都能夠輕易掌握的技能，因此利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成鉛筆畫的技術(shù)越來越受到人們的重視。人們已經(jīng)提出了許多生成鉛筆畫的方法，但是這些方法大部分都是對(duì)黑白素描的模擬。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為解決以上現(xiàn)有技術(shù)難題，提供了一種彩色素描模擬方法，該方法可以高效逼真的模擬出彩色素描。

為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的，采用的技術(shù)方案是：

一種彩色素描模擬方法，包括以下步驟：

S1.使用K-means聚類分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，將圖像分割成若干個(gè)區(qū)域；

S2.以圖像所分割區(qū)域原來的顏色為依據(jù)，為每個(gè)區(qū)域指定主色調(diào)和副色調(diào)；各個(gè)分割區(qū)域所確定的主色調(diào)和副色調(diào)聯(lián)結(jié)在一起形成圖像的主色調(diào)層和副色調(diào)層；

S3.依據(jù)隨機(jī)賦值算法對(duì)主色調(diào)層和副色調(diào)層進(jìn)行賦值處理，分別生成主色調(diào)層和副色調(diào)層的噪聲圖像；

S4.對(duì)每個(gè)區(qū)域圍繞其中心建立邊長(zhǎng)為m的窗口，將該窗口轉(zhuǎn)換到頻域；然后將頻域分成幾個(gè)不同的角度區(qū)間，并計(jì)算每個(gè)角度區(qū)間的能量值和總體均值；將計(jì)算獲得的最大能量值與總體均值進(jìn)行比較，若兩者之間的比例大于所設(shè)定的閾值，則判定該區(qū)域的紋理走向與最大能量值所對(duì)應(yīng)的角度垂直；

S5.對(duì)主色調(diào)層和副色調(diào)層噪聲圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)，以其為中心沿其所屬區(qū)域的紋理走向的正、反兩個(gè)方向查找與其相鄰的n個(gè)像素點(diǎn)以形成流線，利用卷積核對(duì)流線上各個(gè)像素點(diǎn)的噪聲值進(jìn)行卷積計(jì)算，并將計(jì)算得到的結(jié)果賦值給主色調(diào)層或副色調(diào)層噪聲圖像中的原像素點(diǎn)；

S6.使用霓虹變換的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，得到素描輪廓；

S7.將步驟S5得到的主色調(diào)層和副色調(diào)層噪聲圖像按照上下次序使用雙色調(diào)映射的方法進(jìn)行融合，得到彩色素描的紋理圖，在紋理圖的基礎(chǔ)上疊加素描輪廓，即可得到彩色素描的效果。

優(yōu)選地，所述完成步驟S6后，使用以下方法生成紙肌理：

將一張紙紋理灰度圖像當(dāng)作一個(gè)高度場(chǎng)來考慮，其中的高、低強(qiáng)度分別對(duì)應(yīng)著素描紙張本身的凸起和凹陷；首先計(jì)算出紙張高度的平均值，對(duì)于高度大于平均值的點(diǎn)，對(duì)紙紋理灰度圖像在相應(yīng)位置的強(qiáng)度做同比例的加深；而對(duì)高度小于平均值的點(diǎn)，則對(duì)紙紋理灰度圖像在相應(yīng)位置的值做相同比例的減淡處理；具體如下：

其中p_x,y代表紙紋理灰度圖像在(x,y)坐標(biāo)處的強(qiáng)度，t_x,y代表素描紙?jiān)?x,y)位置的灰度，代表整張素描紙灰度的平均值，k代表一個(gè)強(qiáng)度系數(shù)。

計(jì)算得到紙肌理后，步驟S7將紙肌理、主色調(diào)層和副色調(diào)層噪聲圖像按照上下次序使用雙色調(diào)映射的方法進(jìn)行融合，得到彩色素描的紋理圖。

優(yōu)選地，所述步驟S1在使用K-means聚類分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割前，需要為分割算法確定K個(gè)初始的聚類中心，即需要確定圖像當(dāng)中主色調(diào)的個(gè)數(shù)，其具體過程如下：將圖像轉(zhuǎn)化到HSV色彩空間，通過計(jì)算色調(diào)直方圖來判定圖像中主色調(diào)的個(gè)數(shù)，從而確定K值。

優(yōu)選地，所述步驟S3的隨機(jī)賦值算法具體如下：

其中p表示當(dāng)前像素的灰度值，noise表示賦予當(dāng)前像素的像素值，r表示一個(gè)隨機(jī)數(shù)，l₁、l₂表示兩個(gè)分級(jí)閾值，其將[0,255]分成了三個(gè)灰度級(jí)；noise_max為噪聲圖像中的最大強(qiáng)度值；noise_min1、noise_min2、noise_min3為三個(gè)灰度級(jí)的最小灰度值。

優(yōu)選地，所述l₁、l₂分別為24和79，所述noise_max為255，所述noise_min1、noise_min2、noise_min3分別為5、25、80。

優(yōu)選地，所述步驟S5進(jìn)行卷積計(jì)算的具體過程如下：

其中，g(x,y)為卷積計(jì)算得到的向像素點(diǎn)(x,y)賦予的值，p_i與分別為該像素點(diǎn)在其所屬區(qū)域的紋理走向的正、反方向上的第i個(gè)相鄰像素的強(qiáng)度，l代表紋理線條的長(zhǎng)度；

其中，k(w)代表卷積核，Δs_i代表流線在矢量的正、反兩個(gè)方向上實(shí)際走過的距離。

優(yōu)選地，所述步驟S2中，為每個(gè)區(qū)域指定主色調(diào)和副色調(diào)的具體過程如下：

設(shè)區(qū)域的主色調(diào)為c，即基本色庫中的顏色c_i與c的顏色差異d_i按照公式定義如下：

其中，r、g、b分別代表主色調(diào)c在RGB色彩空間下的三原色分量，r_i、g_i、b_i分別代表顏色c_i在RGB色彩空間下的三原色分量，i、j、k則為依照人眼的生理特性設(shè)置的三個(gè)權(quán)值；

通過以上方式依次算出基本色庫中的顏色與區(qū)域的主色調(diào)c的顏色差異，然后選取d_i最小時(shí)的顏色c_i作為該區(qū)域的主色調(diào)，確定主色調(diào)后，再通過以上方法從基本色庫剩余的顏色中選取另一種顏色作為區(qū)域的副色調(diào)。

優(yōu)選地，所述步驟S7中，使用雙色調(diào)映射的方法進(jìn)行融合的具體過程如下：

其中c為融合后的顏色，g₀代表紙張的顏色，g₁和g₂分別代表主色調(diào)和副色調(diào)，g_1,2代表主色調(diào)和副色調(diào)疊加后的色彩，α₁、α₂則分別代表主色調(diào)和副色調(diào)的權(quán)值。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明提供的彩色素描模擬方法線積分卷積生成黑白素描的基礎(chǔ)上，通過研究彩色素描的繪制特點(diǎn)，結(jié)合雙色調(diào)映射技術(shù)實(shí)現(xiàn)了基于色彩定制的彩色素描繪制。該策略首先對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域分割，而后按照上下疊加的方式，用一個(gè)主色調(diào)和一個(gè)副色調(diào)進(jìn)行色彩融合來表現(xiàn)每個(gè)分割的區(qū)域。每個(gè)特定的區(qū)域可以自動(dòng)地、也可以由用戶交互地指定顏色集。此外，本發(fā)明所提供的方法通過增設(shè)紙肌理，使得能夠?qū)⒄鎸?shí)的素描紙肌理添加到計(jì)算機(jī)生成的圖像當(dāng)中，使得最終的效果更接近真實(shí)的繪畫。本發(fā)明所提供的方法在對(duì)圖像進(jìn)行分割所采用的是基于k-means聚類的分割方法，在保證分割效率的同時(shí)還使得分割結(jié)果更好地適應(yīng)彩色素描的繪制。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所提供的方法的流程圖。

圖2為使用K-means聚類方法進(jìn)行分割的示意圖。

圖3為確定主色調(diào)和副色調(diào)的流程圖。

圖4為噪聲圖像和顏色縮放變換的效果。

圖5為卷積生成的卷積紋理效果圖。

圖6為紙肌理疊加的效果圖。

圖7輪廓提取的效果圖。

圖8為彩色素描疊加輪廓的效果圖。

具體實(shí)施方式

附圖僅用于示例性說明，不能理解為對(duì)本專利的限制；

以下結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的闡述。

實(shí)施例1

如圖1所示，本發(fā)明所提供的方法包括以下步驟：

(1)對(duì)圖像進(jìn)行分割

一幅畫中不同的色塊，其顏色構(gòu)成也不同；此外它們的線條方向也存在差異。按照這一特性，本發(fā)明所提供的方法的第一步操作即是對(duì)彩色圖像做區(qū)域分割。本發(fā)明在進(jìn)行分割時(shí)所采用的是基于k-means聚類實(shí)現(xiàn)的分割算法，該方法能夠利用色調(diào)直方圖自動(dòng)的統(tǒng)計(jì)出分割塊數(shù)，同時(shí)也確定了聚類中心。該方法的分割效果能夠較好地反應(yīng)彩色圖像本身的顏色分布特性，因而能夠更好地適用彩色素描的模擬。效果如圖(2)所示。

(2)確定主色調(diào)和副色調(diào)

在繪畫過程中，對(duì)特定的色塊，人們會(huì)首先用一種主要的色調(diào)進(jìn)行鋪底，此后再用一到兩種副色調(diào)進(jìn)行修飾補(bǔ)充，以此達(dá)到調(diào)色的效果。按照這一特性，在圖像分割完成后，要為每一個(gè)分割的區(qū)域按照其顏色特性指定兩種基本色。本實(shí)施例給出了12種基本色?；旧闹付梢杂捎脩艚换サ剡M(jìn)行，也可以通過計(jì)算來自動(dòng)獲取。如圖(3)給出了為每個(gè)區(qū)域自動(dòng)地指定兩種基本色的流程。本實(shí)施例中，通過比較顏色的差異性來自動(dòng)地選擇主色調(diào)。對(duì)每個(gè)特定的區(qū)域，假定其k-means聚類的中心色為c，基本色庫中的顏色c_i與c的顏色差異d_i可以按照公式定義如下。

其中r、g、b分別代表顏色c在RGB色彩空間下的三原色分量，i、j、k則為依照人眼的生理特性設(shè)置的三個(gè)權(quán)值，一般i取0.3，j取0.59，k取0.11。本實(shí)施例依次算出12種基本色與區(qū)域平均色c的顏色差異，取d_i最小時(shí)的顏色c_i作為該區(qū)域的主色調(diào)。在確定了主色調(diào)之后，還剩11種顏色可以作為副色調(diào)使用。

(3)生成噪聲圖像

在真實(shí)的素描繪制中，筆芯的碳粒會(huì)隨著紙張的凹凸隨機(jī)地散布。為了模擬這一特征，可將圖像中的像素值按照一定的概率隨機(jī)的賦值為黑或白。這種方法生成的結(jié)果圖具有很強(qiáng)的顆粒感，因而也被稱作黑白噪聲圖。依據(jù)這一原理，本實(shí)施例分別為主色調(diào)和副色調(diào)生成噪聲圖像。由于僅僅由0和255兩個(gè)值描述的黑白噪聲圖過于單調(diào)。本發(fā)明采用了分級(jí)的方法將0至255分成了3個(gè)不同的范圍，以此增加了噪聲圖像的隨機(jī)灰度值的個(gè)數(shù)，這使得最終繪制的鉛筆素描有更強(qiáng)的明暗層次感，效果如圖(4)所示。

(4)區(qū)域紋理方向的確定

本發(fā)明利用傅里葉變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻域，然后將頻域分成幾個(gè)不同的角度區(qū)間，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)角度區(qū)間的能量。若某個(gè)角度區(qū)間的能量明顯高于其余的區(qū)間，則可以認(rèn)為原始圖像在與這個(gè)高能量區(qū)間相垂直的方向上有明顯的紋理走勢(shì)。對(duì)每個(gè)區(qū)域，本實(shí)施例圍繞其中心建立邊長(zhǎng)為m的窗口；將該窗口轉(zhuǎn)換至頻域，同時(shí)計(jì)算每個(gè)角度區(qū)間的能量值和總體均值；進(jìn)而將最大的能量和能量均值作比較，當(dāng)比例大于某個(gè)特定的閾值就判定紋理走向?yàn)榕c該角度垂直的方向。簡(jiǎn)化起見，實(shí)驗(yàn)中僅考慮了水平、垂直以及正負(fù)45度這四種方向。如果無法獲取一個(gè)特定的紋理走向，就為該區(qū)域指定一個(gè)隨機(jī)的方向。利用上述方法獲取主色調(diào)層各個(gè)區(qū)域的紋理走向，副色調(diào)層可以與其一致，也可以呈一定的偏轉(zhuǎn)角度。

(6)生成卷積紋理

對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)，以其為中心沿特定角度的正、反兩個(gè)方向查找與它相鄰的n個(gè)像素以形成流線，利用卷積核將這條線上的各個(gè)像素的噪聲值進(jìn)行卷積計(jì)算，并將最后的結(jié)果賦值給原點(diǎn)像素。這種算法本質(zhì)上是根據(jù)圖像在特定方向上的關(guān)聯(lián)性對(duì)黑白噪聲圖進(jìn)行的平滑濾波處理，效果如圖(5)所示。

(7)生成紙肌理

專業(yè)的素描紙具有明顯的凹凸感，這也影響了鉛筆顆粒在紙上的分布。事實(shí)上素描紙?jiān)绞敲?，彩鉛就越容易畫出痕跡。紙張凸起的點(diǎn)會(huì)更容易著色，因而呈現(xiàn)加深的效果；紙張凹陷的點(diǎn)著色相對(duì)較少，因而會(huì)呈現(xiàn)減淡的效果。本發(fā)明將一張紙紋理灰度圖像當(dāng)作一個(gè)高度場(chǎng)來考慮，其中的高、低強(qiáng)度分別對(duì)應(yīng)著素描紙張本身的凸起和凹陷。首先計(jì)算出紙張高度的平均值，對(duì)于強(qiáng)度大于平均值的點(diǎn)，對(duì)圖像在相同位置的強(qiáng)度做同比例的加深；而對(duì)強(qiáng)度小于平均值的點(diǎn)，則對(duì)圖像在該位置的值做相同比例的減淡處理。這種做法更好地保留了素描圖像整體的明度，效果如圖(6)所示。

(8)生成素描輪廓

擁有簡(jiǎn)單的輪廓線條是素描的一個(gè)顯著的特點(diǎn)。計(jì)算機(jī)提取圖像輪廓最簡(jiǎn)單的做法就是運(yùn)用邊緣檢測(cè)算子，這種方法能夠快速地生成圖像的輪廓，但隨著閾值系數(shù)的調(diào)整，提取的線條要么過于復(fù)雜，勾勒出一些多余的區(qū)域，要么又過于簡(jiǎn)單，勾勒不連貫或不完整。與真實(shí)手繪的輪廓相比較，邊緣檢測(cè)算子生成的素描輪廓并不理想。考慮以上問題，本申請(qǐng)采用了基于霓虹變換的方法，生成了更為理想的素描輪廓效果如圖(7)所示。

(9)主色調(diào)與副色調(diào)的融合

將副色調(diào)與主色調(diào)按照上下次序用雙色調(diào)映射的原則進(jìn)行融合，即可得到彩色素描的紋理圖。在紋理的基礎(chǔ)上疊加輪廓線條，即可得到彩色素描的效果，如圖(8)所示。

顯然，本發(fā)明的上述實(shí)施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式的限定。對(duì)于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動(dòng)。這里無需也無法對(duì)所有的實(shí)施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。