参考图像驱动的彩墨画快速渲染算法研究

本文研究的焦点是"基于参考图像的彩墨画快速渲染法"，它是一种创新的图像处理技术，旨在模拟并加速传统彩墨画的创作过程。作者胡建伟和曹娟针对彩墨画独特的艺术特性，将其分解为铺底模拟和细节刻画两个主要阶段。 在铺底阶段，算法的关键在于结合平均曲率流和冲击滤波技术。平均曲率流是一种数学模型，用于处理图像中的纹理和形状，通过这种组合，能够简化图像细节，使其更接近彩墨画中墨迹的流动感。冲击滤波则用于进一步平滑图像，为后续的留白特征模拟做准备。作者通过颜色空间的截取和拉伸技术，模拟彩墨画中常见的留白部分，这是彩墨画艺术中的重要元素，代表了墨水未触及的地方。 此外，文中引入了 PatchMatch 算法作为颜色学习着色方法。PatchMatch 是一种局部搜索算法，它可以在保持全局一致性的前提下，快速地为图像着色，赋予其类似彩墨画的色彩分布和层次感。 在细节刻画阶段，针对墨水扩散的现象，作者设计了一个随机模拟扩散公式，通过数学模型来模拟墨水在纸上的扩散效果。这使得渲染出的图像能展现出墨迹自然融合的特性。对于彩墨画的描边手法，边界处理也是一个关键环节，文中提供了相应的处理策略，确保边缘清晰且符合传统绘画技巧。 最后，整个过程还包括纸张效果的合成，这一步骤旨在模拟真实的绘画媒介质感，使渲染出的作品更具艺术气息。实验结果显示，这个快速渲染算法能够在保持艺术效果的同时，显著提高彩墨画的生成速度，这对于艺术创作和视觉效果的实时应用具有重要意义。 这篇论文不仅深入探讨了彩墨画艺术与数字图像处理的结合，而且为计算机图形学领域提供了一种新的图像风格转换方法，对艺术与技术的交叉研究具有较高的学术价值。它也得到了国家自然科学基金、黄山学院自然科学研究资助项目以及安徽省高校优秀青年人才支持计划的重点项目的资金支持，证明了其研究的前沿性和实用性。