基于风格学习的绘画渲染方法技术

技术编号:7123693 阅读:227 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术提供了一种基于风格分析与学习的绘画渲染方法。在本发明专利技术中,风格被定义为一些高级的结构化特征,例如笔画,方向场等。首先,通过一种基于多频率以及多方向的Gabor特征行为分析技术进行图像分析,针对真实笔画特点抓取笔画区域,构建笔画置信度图。然后,根据建立的置信度图,计算平均响应强度,笔画连续程度及笔画方向场夸张程度等一系列统计量,并通过将这些统计量与真实绘制参数关联得到最终的具有特定风格的绘制结果。在绘制过程中,本发明专利技术扩展了传统绘制方法对风格的表现能力,从而使系统能够表达更加丰富多样的油画风格。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是涉及一种基于参考的绘画渲染方法,具体涉及一种基于风格学习的绘画 渲染方法。
技术介绍
随着数字娱乐越来越得到大众的青睐,计算机风格化渲染技术日益成为研究热 点。然而为了将目标图像渲染为希望的风格,用户通常需要掌握并调整大量的参数,这对他 们的使用是非常不便的。基于模板的计算机绘制技术一定程度上缓解了这个问题,它允许 用户提供一幅额外的艺术作品作为参考模板,并按照参考模板的某些特征渲染目标图像以 获得希望的风格和特征。传统的基于模板的计算机绘制技术常致力于学习参考图像的纹理特征,而这种基 于底层特征的学习方式在某些纹理明显的模板情况下有不错的效果表现,然而也存在一些 关键的局限。如无法反应一些非纹理的风格,比方写实派油画风格;或者学习结果对模板内 容依赖性强,而不能对某一画家在同一时期的作品风格形成一致的抽象与模拟。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够自动分析输入模板图像绘制风格,设置合适参数 表达相应风格,不需用户进行大量参数调整的。为达到上述目的,本专利技术采用的技术方案是1)对输入的参考模板进行多频率Gabor特征行为分析以区分模板中纹理细节密 集区域和轮廓本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于风格学习的绘画渲染方法,包括以下步骤:1)对输入的参考模板进行多频率Gabor特征行为分析以区分模板中纹理细节密集区域和轮廓或平滑区域;2)对纹理细节密集区域和轮廓进行多方向Gabor特征行为分析,进而得到可能的笔画区域并构建笔画置信度图;3)基于笔画置信度图建立笔触强度,笔画尺寸,笔画方向三方面统计量并通过这些统计量描述不同风格的输入模板;4)经过上述步骤建立风格描述符后,在现有绘制框架的基础上,拓展对不同风格作品的表达手段,使其能够进行更多风格的渲染。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:黄华臧彧李晨风
申请(专利权)人:西安交通大学
类型:发明
国别省市:87

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