非真实感绘制是计算机技术和绘画艺术相结合的一个研究领域，是指利用计算机生成不具有照片般真实感，而是具有手绘风格图形的技术[1]。中国水墨画作为中国所特有的艺术形式，在绘制工具、绘画技巧等方面都与西方绘画有着明显的区别,利用计算机生成具有中国特色的水墨风格艺术作品,将计算机的相关技术与传统的艺术形式相结合，可以拓展计算机应用领域，弘扬民族文化，具有一定的理论意义及应用价值。当前国内外对于非真实感绘制技术的研究按照数据源的不同主要分为两类：一类是基于三维观察空间，这种技术以三维场景的几何模型作为输入；另一类是基于图像空间的绘制，它以二维数字图像作为其输入。针对现存的绘制方法多以3D模型为主，数据源不易获取,建模绘制过程复杂等问题，本文将数字图像处理技术与计算机图形学的有关方法相结合，采用更易获取的二维图像作为输入，使其更具有应用的普遍性。本文中，我们对目前中国水墨画的主要模拟方法进行较为系统及深入地研究，分析了中国水墨画的特点，并在此基础上提出了一种基于图像的中国水墨画绘制方法，能够将二维输入图片自动转换为具有中国传统水墨画风格的作品，文中对算法进行了详细的阐述。通过对艺术家绘制水墨画过程的观察与研究，我们发现，艺术家在绘制过程中，经常采用简单的笔触勾勒出物体的轮廓，然后用大块的笔墨进行内部着色。基于这一点，我们将整个绘制流程主要分为三个步骤，首先将输入图像分割为不同的目标对象，提取出边缘信息，然后采用我们建立的笔刷模型对物体边缘进行描绘，而对于物体的内部区域，则在颜色空间上进行处理，最后通过建立宣纸的模型，模拟水墨扩散效果。在边缘笔触的绘制过程中，我们将阈值分割法与区域生长法相结合，同时考虑图像的空间信息以及颜色信息，将二维输入图像分割为不同的绘制目标，找到每一对象的边缘，采用一种机制产成连续的，长短不一的笔划。考虑到真实的水墨画中笔触宽度的变化，我们为笔划中的控制点设置不同的宽度，以此模拟绘画过程中所施加的不同压力，得到不同样式的笔划。在毛笔的建模方面，我们没有如大多数传统方法一样，模拟毛笔的物理特征，也并没有计算毛笔在移动过程中所产生的各种形变，因为我们的系统并不是一个交互的系统，需要在屏幕上模拟笔刷的绘制效果，我们的目的是产生类似于中国水墨画的效果，所以我们从毛笔与纸接触区域的形状出发，对其进行模拟。采用椭圆来模拟笔与纸接触的区域，笔毛分布其中,根据绘制过程中，椭圆中心点的变化，计算出笔毛的位置，对绘制的笔划进行填充，模拟出类似水墨画的笔触。对于绘制目标内部的颜色处理，考虑到大多数艺术家经常采用大块的笔墨进行内部的着色，而人眼所能够识别的灰度级是有限的，所以我们将输入图片转化为灰度图片，通过滤波、颜色的均衡处理，去除图片中的噪声，将物体内部划分为五个灰度级，使图片具有较少的灰度级以及相对均匀的对比度，产生类似于中国水墨画中大块着色区域的效果。至此，我们将由以上两步产生的绘制结果进行合成，产生了具有类似中国水墨画风格的作品，但绘制效果比较生硬，边缘与内部颜色之间没有良好的过渡。基于此，我们进一步建立了宣纸的模型，模拟实际绘制过程中所产生的水墨扩散效果。本文采取的方法是，建立一个纸的纹理模型，对于宣纸上的每一个纸元，随机生成其包含的纤维数，并计算出吸水率，如果图片当前像素点的水墨量与邻近像素点包含水墨量之间产生落差，或超过其对应纸元所能容纳的水墨量，即向邻近像素点进行扩散，这种方法比较简单易行，在一定程度上模拟了中国水墨画中水墨扩散的效果，从而较好的体现中国画的特征。本文提出了一种自动的、基于图像的中国水墨画绘制方法，算法采用2D图像作为输入，将基于图像的绘制思想与非真实感绘制技术相结合，不需用户的交互干预，在用户不具备先验知识以及绘画技能的前提下也可以实现风格画绘制，具有一定趣味性和大众性。对于水墨画绘制中的重要工具毛笔，宣纸，我们分别进行了建模，对于毛笔模型的建立侧重于模拟绘制效果，而不是其物理性质，降低了算法的复杂度，减少了计算量，提高了绘制效率。通过宣纸模型的建立，对纸的吸水性，水墨的流动进行仿真，模拟中国水墨画所特有的水墨扩散效果，绘制效果也更具有水墨画的韵味。作者通过实验对算法的有效性进行了验证，实验结果证明，本文算法在一定程度上可以模拟水墨画的特征，实现图片风格的自动转化，执行效率较高，具备可行性。