一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括对原图像进行边缘提取，得到边缘图像；将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像；对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；对所述非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；将所述平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到目标图像。本发明专利技术基于数学形态学进行图像水彩化模拟，得到基于形态学算法的图像处理流程，基于该图像处理流程对图像进行处理，具有更高的执行效率且得到目标图像的模拟效果更好。好。好。

【技术实现步骤摘要】
一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，计算机非真实感图像处理技术，可以方便快捷地创作出充满艺术创意和富于艺术想象力的图像，该技术还广泛应用于媒体行业，可创作具有艺术表征力的风格图像，例如具有油画、漫画、水彩画或者国画风格的图像。
[0003]相关技术中，对给定图像进行特定风格化处理的方案，根据不同的场景有不同的实现方案，大致分为两类，一类是根据具体的图像风格，通过分析和研究其绘制特征，达到有效的模拟效果，但是这一类方法需要做大量的特征分析，选取的特征处理算法和执行的处理流程会在很大程度上决定最后效果的优劣，整体泛化能力较弱。另一类是通过深度学习方法，通过构建学习模型和训练数据，发现和学习到有用的风格特征并进行风格迁移，但是这一方法在前期的特征分析重要性低，特征只做预处理，模型结构会比较复杂，训练较为麻烦，也失去了对特征的认识。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术对给定图像进行水彩化处理的模拟效果差和执行效率低的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：提供一种基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其包括：
[0006]对原图像进行边缘提取，得到边缘图像；
[0007]将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像；
[0008]对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；
[0009]对所述非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；
[0010]将所述平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到目标图像。
[0011]另外，本专利技术要解决的技术问题是还在于提供一种基于数学形态学算法的图像水彩化处理装置，其包括：边缘提取单元，用于对图像进行边缘提取，得到边缘图像；
[0012]边缘融合单元，用于将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像；
[0013]非真实化单元，用于对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；
[0014]平滑单元，用于对所述非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；
[0015]混合单元，用于将所述平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到水彩化的目标图像。
[0016]另外，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法。
[0017]另外，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法。
[0018]本专利技术实施例公开了一种图像水彩化处理方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括对原图像进行边缘提取，得到边缘图像；将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像；对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；对所述非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；将所述平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到目标图像。本专利技术实施例基于数学形态学进行图像水彩化模拟，得到基于形态学算法的图像处理流程，基于该图像处理流程对图像进行处理，具有更高的执行效率，且得到目标图像的模拟效果更好。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本专利技术实施例提供的图像水彩化处理的流程示意图；
[0021]图2为本专利技术实施例提供的图像水彩化处理的子流程示意图；
[0022]图3为本专利技术实施例提供的图像水彩化处理的又一子流程示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例提供的图像水彩化处理装置的示意性框图；
[0024]图5为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0027]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0028]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0029]请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的图像水彩化处理方法的流程示意图；
[0030]如图1所示，该方法包括步骤S101～S105。
[0031]S101、对原图像进行边缘提取，得到边缘图像；
[0032]S102、将原图像与边缘图像进行融合，得到融合图像；
[0033]S103、对融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；
[0034]S104、对非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；
[0035]S105、将平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到目标图像。
[0036]本实施例通过分析和研究水彩画的特征和基本绘制方法，确定水彩画模拟的步骤：边缘提取、边缘融合、像素随机扩散、非真实化处理以及纸张纹理混合，并基于数学形态学进行模拟，得到基于形态学算法的图像处理流程，基于该图像处理流程对图像进行处理，具有更高的执行效率，且得到目标图像的模拟效果更好。
[0037]在一实施例中，步骤S101包括：
[0038]S201、对原图像中的物体进行膨胀操作，得到膨胀图像；
[0039]S202、对原图像中的物体进行腐蚀操作，得到腐蚀图像；
[0040]S203、将膨胀图像和腐蚀图像进行相减，得到边缘图像。
[0041]本实施例中，通过对原图像中的物体进行膨胀操作，使得原图像中的物体的边缘进行扩张，从而得到膨胀图像；通过对原图像中的物体进行腐蚀操作，使得原图像中的物体的边缘进行收缩，从而得到腐蚀图像。比较膨胀图像和腐蚀图像，由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其特征在于，包括：对原图像进行边缘提取，得到边缘图像；将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像；对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像；对所述非真图像进行开闭操作，得到平滑图像；将所述平滑图像与预设的纸张纹理进行图层混合，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其特征在于，所述对原图像进行边缘提取，得到边缘图像，包括：对所述原图像中的物体进行膨胀操作，得到膨胀图像；对所述原图像中的物体进行腐蚀操作，得到腐蚀图像；将所述膨胀图像和腐蚀图像进行相减，得到边缘图像。3.根据权利要求1所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其特征在于，所述将原图像与所述边缘图像进行融合，得到融合图像，包括：将所述原图像的像素与所述边缘图像的像素进行像素融合，得到融合图像。4.根据权利要求1所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其特征在于，所述对所述融合图像的像素进行随机扩散，得到非真图像，包括：采用高斯噪声算法对所述融合图像的像素进行多次随机扩散，得到非真实化的非真图像；其中随机扩散是指：将所述融合图像的像素在24邻域内随机扩散至目的像素点。5.根据权利要求4所述的基于数学形态学算法的图像水彩化处理方法，其特征在于，所述将所述融合图像的像素在24邻域内随机扩散至目的像素点的计算方式为：将所述融合图像的各个像素点的像素值与目的像素点的像素值进行加权处理，再叠加源像素点的像素值。6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳泉，
申请(专利权)人：亿图软件湖南有限公司，
类型：发明
国别省市：