随着计算机图形学的不断发展，人们对图形学的追求已经不再满足于它的真实感程度。由于人们在现实世界中对图形表达的方式有不同的需求，计算机图形学已向两极化方向发展，即真实感绘制和非真实感绘制。真实感绘制主要追求模拟真实的光影效果,采用物理建模的方法,对实物场景的光照、材质等属性进行模拟,使计算机生成的图像具有更强的真实感，使其最大程度上接近照相机拍摄的照片效果。然而，由于真实感绘制过于精确，一些重要的细节信息得不到适当的强调，所以真实感绘制并不一定总能提供最好的表达。在某些时候，人们往往不需要完全精确地绘制图形，反而更需要利用计算机生成一些不同于照片的图形，例如在医学、建筑学等领域，人们希望忽略次要细节,有选择性地突出用户所关注的某些重点，这样非真实感绘制就应运而生。非真实感绘制（Non-Photorealistic Rendering，NPR）建立在人类视觉感知的基础上,结合了艺术的绘画规则与科学技术的方法,利用计算机生成具有手绘风格的图形,主要在于表现图形的艺术特质、模拟艺术作品,并且在自然艺术风格的模拟,图像信息的增强,动画的生成,以及医学、建筑学、教育学等方面都发挥着越来越重要的作用。本文在研究基于线条画生成算法的基础上，针对建筑物的特点，研究了基于图像的建筑物线条画风格化效果增强的相关算法。本文的具体工作主要包括：（1）研究了真实感绘制的特点及存在的不足，介绍了非真实感绘制概念、特点以及其存在的重要性和必要性，指出了本课题研究的背景和意义，并分析了非真实感绘制在国内外的研究现状；（2）介绍了几种基于二维图像的非真实感绘制风格化的处理效果；（3）研究了边缘切向流方法和各向异性的高斯差分方法，并利用该方法生成一个平滑、保持局部边缘特征的边缘切向流，进而在此基础上生成线条画；（4）重点研究了建筑物图像的特点，提出一种创新的专门针对建筑物图像的线条画生成算法，从而增强了建筑物线条的表达效果，突出了建筑物的特征。该方法使用直线段检测算法检测出原建筑物图像的直线段，结合原图像梯度场构建出新的边缘切向流场，并在该边缘切向流场的基础上使用各向异性高斯差分滤波抽取出连贯的具有增强效果的线条画。(5)将建筑物线条画和原图像的双边滤波图像进行融合叠加，生成具有建筑物抽象化风格的图像。