非真实感渲染技术(Non-Photorealistic Rendering,NPR)是计算机图形学的重要组成部分,其目标致力于艺术风格的模拟与再现。风格化抽象方法一般通过突出目标事物主体特征,弱化不必要的细节,用简单明了、带有艺术美感的线条和纹理来描述物体从而实现艺术风格的转换,现有的技术可以模拟如油画、水墨画、铅笔画、卡通等风格的艺术作品。本文介绍了非真实感渲染的发展研究现状,对该领域主要的非真实感渲染技术进行了综述,并进一步讨论了视觉显著性在艺术创作中的作用,同时给出了一些经典的显著性检测方法。在此基础上,本文提出了一个基于视觉显著性的自动将图像或视频转换为油画风格的渲染框架,实验结果证明使用该框架能够较好地模拟油画风格的笔触效果,并具有良好的鲁棒性。本论文的主要创新工作体现在以下方面:1.由于各项异性Kuwahara滤波可以产生类似笔触效果的平滑区域,因而适合用来生成油画这类笔触痕迹较明显的艺术作品。但目前的滤波方法通常使用固定大小的滤波核,导致产生的滤波尺度单一。针对这一问题,文章提出了一种基于视觉显著性的多尺度Kuwahara滤波方法,以显著性作为控制信息实时调整滤波核大小,从而产生丰富变化的笔画。2.由于油画独特的纹理特征,此类风格的绘制工作大多采用基于笔触的绘制和基于深度特征的风格迁移方法,本文提出了一种利用边缘梯度、边缘方向场、显著信息作为凹凸映射控制参数的方法,不仅能够较好的模拟了油画的纹理风格,且对视频处理时,具有较好的帧间连贯性,弥补了现有算法的不足。