中国水墨画是一门我国传承下来历史悠久的艺术,对水墨画的仿真技术也成为计算机图形学和数字图像处理艺术领域非常具有挑战性的课题之一。利用非真实感技术绘制有中国特色的水墨画风格的图像,将计算机科技与我国传统的艺术文化相结合,不但可以延伸图像处理的领域,更能弘扬和传承我国传统民族文化,这具有很高的现实意义和应用前景。本文对水墨画的艺术风格、毛笔笔迹模型、以及宣纸水墨扩散模型进行了较为深入的研究,提出了一种基于图像多目标分割的水墨画风格仿真方法,该方法依赖很少的用户先验知识,根据自己设计的算法将一幅二维输入的多通道彩图仿真成为具有水墨画风格的灰度图。通过对水墨画的研究和观察,以及走访了一些水墨画画家,笔者发现水墨画在轮廓绘画的时候通常用细笔毛峰沾少许纯净水来勾勒出不连续的物体轮廓,然后再用对内部竟然写意得浓淡相宜得着色。基于这一点,论文将整个水墨画风格的仿真过程分为四个步骤,首先根据先验知识将相关得物体相联,将不同的物体去相关,其次对标注好先验知识的图像利用强相关邻域搜索算法和数字图像形态学算法进行多目标分割,提取出目标边缘,然后对毛笔的笔尖与宣纸的交接触建立模糊卷积核模拟毛笔划过的痕迹,最后建立宣纸扩散的卷积核模拟水墨扩散效果。在提取不同目标边缘时,使用了8-邻域区域搜索生长法,同时考虑到先验知识的不稳定性,对于不同目标之间可能出现的空洞区域进行了不同程度的闭操作,在提取边缘时使用了拉普拉斯锐化提取细粒度的边缘。在笔锋和宣纸交界处的建模方面,本文没有模拟毛笔的动态特性,也没有计算毛笔笔锋毛刺的畸变,而是对交界处的区域形状建立模糊卷积核,对图像中目标的边缘进行笔触填充。对内部进行颜色填充时,由于水墨画的写意特性,本文没有采用像素均衡化来分墨色,水墨画讲求的是色彩协调过度,所以使用了形态学算法来进行着色,最后创建宣纸扩散模型将内部着色扩散至边缘内的所有区域。本文所提出的算法只需要少量的用户先验知识,就能够实现多通道彩图的水墨画风格转换,并且执行效率高,在处理复杂图像时,相比较之前基于图像的前背景分离算法、分水岭算法和内部均值漂移算法,效率均有显著提高。