彩墨画渲染算法：参考图像到艺术作品的快速转换

"基于参考图像的彩墨画快速渲染法 (2016年) - 彩墨画模拟，平均曲率流，冲击滤波，PatchMatch算法，随机扩散，边界处理" 本文是一篇工程技术类论文，由胡建伟和曹娟两位学者共同撰写，旨在介绍一种基于参考图像的彩墨画快速渲染算法。这项工作是对彩墨画艺术创作过程的数字化模拟，通过此算法可以将普通图像快速转换成具有彩墨画风格的艺术作品。 在铺底模拟阶段，算法采用了平均曲率流与冲击滤波相结合的技术来处理图像的细节，实现图像的简化，以便更好地模仿彩墨画的简洁和流畅性。平均曲率流用于平滑图像，而冲击滤波则有助于保留图像的主要结构。此外，通过对颜色空间的截取和拉伸，算法能够模拟彩墨画中独特的留白技巧，即在画面中留下空白以增加艺术表现力。同时，论文提出了基于PatchMatch算法的颜色学习着色方法，通过比较和学习参考图像中的颜色分布，使得渲染出的图像更贴近彩墨画的色彩风格。 进入细节刻画阶段，研究人员针对墨水在纸上的扩散现象，提出了一个随机模拟扩散公式。这个公式能够模拟墨水在纸面上自然扩散的效果，增加了渲染的逼真度。在处理彩墨画描边手法的边界时，他们给出了特定的处理方法，使得线条边缘能够展现出彩墨画特有的韵味和质感。最后，通过纸张效果的合成，整个渲染过程得以完整，使得最终生成的艺术作品不仅有彩墨画的风格，还能体现出纸张的质地和纹理。 实验结果显示，该算法在效率和效果上都有出色的表现，能够在较短的时间内将输入的参考图像转化成具有高度艺术价值的彩墨画作品。这一研究成果对于数字艺术、图像处理以及计算机图形学等领域具有重要的理论和实践意义，为彩墨画的数字化创作提供了新的可能。 关键词：彩墨画模拟、平均曲率流、冲击滤波、PatchMatch算法、随机扩散、边界处理 论文发表于2016年，受到国家自然科学基金和黄山学院、厦门大学等多个科研项目的资助，展示了在数字图像处理领域对传统文化艺术形式的创新应用。