【摘 要】
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图像风格化技术是计算机图形学的一个分支,早在二十年前,就有不少研究者对风格化绘制进行了探索,图像风格化主要利用算法赋予一张图像特定风格,使其具有某种风格的艺术感。数字点画作为流行的图像风格化技术之一,具有极大的吸引力。目前针对点画的大部分工作都集中在黑白点画上,存在色调单一,视觉合理性不足等问题。而彩色点画是一种多类别采样问题,其计算成本较大。论文解决了现有方法中生成彩色点画耗时的算法,包括以下三
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图像风格化技术是计算机图形学的一个分支,早在二十年前,就有不少研究者对风格化绘制进行了探索,图像风格化主要利用算法赋予一张图像特定风格,使其具有某种风格的艺术感。数字点画作为流行的图像风格化技术之一,具有极大的吸引力。目前针对点画的大部分工作都集中在黑白点画上,存在色调单一,视觉合理性不足等问题。而彩色点画是一种多类别采样问题,其计算成本较大。论文解决了现有方法中生成彩色点画耗时的算法,包括以下三类:(1)提出一种即时彩色点画算法。该算法采用离线计算的方式得到蓝噪声性质的点集,以此构建增量Voronoi序列;然后将单类别阂值策略扩展到多类别阈值策略来确定各个采样点的颜色;最后根据采样点的颜色生成彩色点画。(2)使用了不同半径的小圆点进行绘制。通过对每个像素色调值来控制点的半径大小,同时使用阈值策略来控制该点的颜色,最后生成彩色点画更加精细。(3)基于神经网络的目标检测和分割的视频点画风格绘制。首先通过Mask R-CNN检测出目标,并对目标进行分割得到掩码,然后在视频中每帧都只对目标掩码进行绘制彩色点画,这样可以大大节省绘制视频的时间。与其他合成策略在不同颜色空间中生成的彩色点画进行对比。论文在使用不同半径的点绘制时,可以在保证效率和鲁棒性的同时,得到较好的视觉绘制彩色点画结果;而在视频中生成的彩色点画结果也与逐帧生成的彩色点画的结果在质量上相当,但时间效率更高。
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