视觉注意力驱动的视频图像卡通化技术

"基于视觉注意力的视频图像卡通化技术" 本文介绍了一种创新的视频图像卡通化处理技术，旨在通过利用视觉注意力模型优化图像处理过程，从而实现更佳的卡通效果。这种方法首先通过视觉显著性模型分析输入视频图像，计算出视觉注意力函数图，接着将图像转换到La*b*色彩空间，这是一个常用于色彩分析和处理的颜色模型。 在视觉注意力图的指导下，对图像的低对比度区域应用迭代的可分离双边滤波器，这一滤波器有助于平滑图像，减少不必要的噪声，同时保持边缘清晰。对于高对比度区域，使用DoG（Difference of Gaussians）算子进行线条增强，强化轮廓和边缘，这是卡通化效果的关键元素。最后，通过对L亮度通道执行颜色的软量化操作，生成类似卡通的颜料块效果，增强色彩的离散性和边界不连续性，使图像更具卡通感。 实验结果显示，这种方法能够更好地保留高注意力区域的细节，突出用户感兴趣的区域，同时弱化不重要区域，解决了之前方法在处理前景与背景对比度不明显图像时的不足。与Winnemöller等人的方法相比，本文提出的方案在视觉效果上更接近于卡通艺术，提供了一个更为精确和动态的图像卡通化处理流程。 关键词：图像卡通化；视觉注意力；双边滤波；视觉显著性模型 视觉注意力模型在图像处理中的应用越来越广泛，因为它能有效地识别和突出图像中的关键元素。例如，Decarlo和Santella通过眼动仪数据简化图像，但这种方法成本高、耗时长。Iitti等人则引入显著性模型，利用对比度作为重要特征，而Harel等人在此基础上改进算法，综合考虑特征的相似性和差异性，提高了显著性检测的准确性。 本文采用的视觉显著性模型结合了这些优点，以计算视频图像中的显著性特征图。通过马尔科夫链和拓扑结构的运用，算法能更精确地估计图像中特征的重要性，从而在卡通化过程中优先保留和强化关键视觉元素。这一过程使得图像的焦点更加集中，高关注度区域的连贯性增强，线条更鲜明，同时能够准确描绘出图像的主题轮廓。 这种基于视觉注意力的视频图像卡通化技术为图像处理提供了新的视角，不仅提升了卡通化的艺术效果，还为实时视频处理和动画制作开辟了新的可能性。未来的研究可能将进一步探索如何结合深度学习和其他先进算法，提高处理速度和效果，适应更多元化的应用场景。