【摘 要】
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中国山水画的仿真研究是计算机图形图像领域极具挑战性的课题之一。以往基于传统模型的仿真工作大多侧重对山水画笔法和局部对象的仿真,近期有文献基于生成对抗网络（GAN）这一深度模型实现了从语义布局标签图到中国山水画的转换生成,以此来对中国山水画的构图和整体艺术风格进行仿真,但该类方法存在色彩和语义失真、网络结构参数量较大、用户交互方式太单一的问题。针对这些问题,本文对语义布局标签图到仿真中国山水画的转换
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中国山水画的仿真研究是计算机图形图像领域极具挑战性的课题之一。以往基于传统模型的仿真工作大多侧重对山水画笔法和局部对象的仿真,近期有文献基于生成对抗网络（GAN）这一深度模型实现了从语义布局标签图到中国山水画的转换生成,以此来对中国山水画的构图和整体艺术风格进行仿真,但该类方法存在色彩和语义失真、网络结构参数量较大、用户交互方式太单一的问题。针对这些问题,本文对语义布局标签图到仿真中国山水画的转换生成过程进行研究,提出一种多粒度标签学习的中国山水画仿真生成算法。本文的主要工作如下:（1）设计了一种面向山水画的多语义标签图作为交互方式,同时提出了从手绘山水画生成这种多语义标签图的分层分割算法。采用分层思想,根据内容、技法、颜色3个语义层次将山水画中的对象归纳为6类,并设计了色块与多语义内容对应的标签图。这种多语义标签图面向山水画的具体特点进行设计,方便了用户与网络的交互;后续需要标签图作为网络训练之用,为此基于SLIC和灰度共生矩阵等图像处理技术提出了从手绘山水画原作生成多语义标签图的分层分割生成算法。（2）提出了一种基于CGAN的、由多语义标签图生成局部色彩可控的山水画的算法。算法的主要工作是设计了一个轻量化的关注多尺度及颜色类别的条件生成对抗网络MS3C-CGAN。在其中引入空间自适应归一化残差块、双线性上采样结构对已有的UC-Net生成器进行简化和重构,改进后的生成器不仅参数量减少了24.45%,在山水画原有生成效果的基础上还增加了对颜色的仿真与控制,且语义内容更为准确。（3）设计了一个粒度渐进式双层条件生成对抗网络,实现涂鸦式标签图到仿真中国山水画的生成。考虑到多语义标签图是细粒度标签图,适用于具有美术基础的用户,不适合普通用户,因此设计了涂鸦式交互方式生成仿真山水画的算法。算法设计了第一层标签图转换网络C2FL-CGAN,将粗粒度涂鸦图转换成细粒度标签图,使之具有更丰富的纹理和布局信息;第二层引入训练好的MS3CCGAN,将第一层获得的细粒度标签图用于生成最后的仿真山水画。实验结果展示了方法的可行性和有效性。（4）提出了一种从山水画细粒度标签图到涂鸦式标签图的快速生成方法。由于C2FL-CGAN网络训练时需要成对的“细粒图-涂鸦图”数据,但已有的山水画细粒度图缺少与之相应的涂鸦图,因此引入凸包算法和Douglas-Peucker算法等图形学技术设计了由山水画细粒度标签图模拟生成涂鸦式标签图的方法。
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