基于图像的铅笔画模拟绘制技术综述

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摘 要 ：铅笔画运用画笔在平面上表现出万物的形态、结构、色调、空间、位置、明暗,是造型艺术的基础,是科学、哲学、美学的世界.近年,随着计算机技术及软件技术的进步,铅笔画逐步走上了数字领域.从非真实感铅笔画绘制技术的研究现状出发,根据不同的分类方法分析目前铅笔画模拟绘制技术的优缺点,并对未来的研究方向进行展望.

关 键 词 ： 非真实感； NPR； 铅笔画； 素描； 综述

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）25-5976-03

Summary of Image-Based Pencil Simulation Rendering Technique

WANG Ling-yun,PAN Qi-xin

（KaiLi University, Information Engineering, KaiLi 556011,Guizhou,China）

Abstract：Pencil drawing uses the brush to show the shape , structure, color , space , location , light and shade on the flat for everything which is the basis of visual arts and the whole of science , philosophy and aesthetics in the world. In recent years, with the development of puter and software technology, Pencil drawing gradually grows into the digital realm. The paper analyzes the advantages and disadvantages from the different classification way and the research status of the NPR which are based on pencil drawing, then make a prediction about the future research.

Key words：Non-photorealistic rendering； NPR； Pencil Drawing； Pencil Sketch； Summary

非真实感绘制（Non-photorealistic rendering, NPR）是计算机图形学领域里的一个分支,它忽略了图像的精确性和真实感,主旨在于利用计算机生成具有某种艺术风格的作品,表达图形的个性和艺术性,更好的传达设计者的思想.目前,非真实感绘制技术已经可以模拟油画,水彩画,水墨画、钢笔画、铅笔画等艺术特效,在很多领域中得到广泛的应用.传统手工铅笔画绘制专注于利用不同铅笔的刻画,对事物进行一定的抽象和提炼,让物体的高光、亮部、暗部和明暗交界处表现在纸张上,这不是所有人都能轻易掌握的技巧.因此,利用计算机模拟生成具有铅笔画艺术效果的图片以及动画越来越受到研究人员的关注和重视.

1.基于图像的铅笔画绘制技术分类

目前,国内外有关于非真实感铅笔画绘制均有研究,可以根据其研究现状分为以下几类：正文内容.

1.1 基于执行方式分类

铅笔画生成方式可根据其执行方式进行分类：交互式铅笔画绘制和非交互式铅笔画绘制.交互式铅笔画绘制是指用户可以通过控制画笔的颜色,形状,方向等元素,实现铅笔画的模拟绘制,例如著名的交互式绘图系统Pencil Sketch[1],这个系统允许用户使用鼠标同计算机进行交互,对鼠标模拟出的画笔进行参数设置,例如铅笔的硬度,使用铅笔的压力,铅笔绘制的方向等等.这种绘制方式的优点在于用户可以自行选择在画布上绘图的工具,可以根据原灰度图像的明暗程度选择相对的笔触浓度,可以观察图像选择适当的笔触方向,即是说用户和计算机可以随时进行交互,这就需要有大量的人力介入,建立复杂的模型,并且对用户的绘画功底有一定的要求,限制了该方式的使用.

非交互式铅笔画绘制则是由计算机自动的模拟出具有铅笔画绘制风格的图像.Cabral和Leedom[2]在1993年提出的利用线性卷积技术（Liner Integral Convolution ,LIC）模拟铅笔画效果,在铅笔画仿真领域已是重要技术,之后由很多研究人员对该方法进行了改进,如Mao[3]等人提出的一种利用线性卷积LIC的方式直接将2D数字图像转化成铅笔画的铅笔画生成方法.由于LIC方法容易留下很多不必要的细节,基于这点,李龙生[4]等人使用傅里叶功率谱法生成铅笔画的轮廓特征,这一改进使得绘制结果越来越接近手绘素描的结果.佟强[5]等人则是根据已有的素描风格铅笔画自动生成算法,在输入的真实场景的二维图像平面中引入一个虚拟的点光源,通过计算虚拟点光源位置,使其对原图像的亮度梯度影响最小,继而在最终的素描结果中表现出更强的光影效果.莫晓斐[6]等人则对物体的形体特征进行分析,提出了一种可以根据图像自身的形体特征信息自动绘制铅笔画的铅笔素描生成算法.

1.2 基于处理方式不同的分类

铅笔画生成方式根据处理方式的不同,可以分为二维铅笔画绘制和三维铅笔画绘制.二维铅笔画绘制往往是对已知的图像进行处理,将铅笔画定义成由矢量线段、绘制路径和特征函数组成的数字图像.如Henry Kang等人[7]提出了一个新的线提取函数：likehood函数,该函数能模拟画家绘制素描的画线过程,通过考虑特征尺度,线与线的细节和聚焦级控制在渲染的模糊程度,从而有效地找到真正的图像形状边界,将2D图像自动生成线条图. 三维铅笔画绘制主要是对三维模型的轮廓和纹理进行渲染,可以比二维绘制提取更多的信息.国内外关于三维铅笔画绘制技术已经有了许多成果,如2012年NPAR会议中,香港中文大学Li Xu[8]提出对图像的轮廓线使用自动生成线条的技术,可以自然的生成各类笔画效果,实现铅笔画中线条分岔的效果,而纹理渲染则是利用一个参数化模型拟合铅笔素描色调,在细节上更进一步的接近铅笔画的艺术效果.

1.3基于色彩模式不同的分类

铅笔画绘制根据色彩模式的不同,可以分为灰色铅笔画绘制和彩色铅笔画绘制.传统的铅笔画绘制一般是指灰色铅笔画绘制,该绘制技术的基础在于对输入图像进行灰度变换,核心在于解决铅笔画的纹理模拟问题,是大多数国内外研究人员关注的对象.李智慧[9]等人针对现有的NPR铅笔画绘制方法与真正手绘风格的铅笔画之间的差异,提出来一种利用多层双边线条分别与不同方向的运动模糊来生成具有层次感的素描纹理生成方法.

彩色铅笔画绘制同灰色铅笔画绘制不同,彩色铅笔画绘制能借助不同的色彩增添图像艺术效果,即比前者具备更多的色彩信息.谢党恩[10]等人在传统灰度铅笔画绘制的基础上,提出了一种可以尽可能保留原始图像色彩信息的二维彩色铅笔画绘制方法,使色彩失真得到一定的抑制.

1.4 基于纹理渲染方式不同的分类

铅笔画绘制还可以根据纹理渲染方式不同,将铅笔画绘制分为：使用特定纹理图片与轮廓线融合的绘制方法；使用线性卷积的绘制方法；使用笔触滤波器的绘制方法.第一种使用特定纹理图片与轮廓线融合的绘制方法在NPR铅笔画绘制技术中十分常用,该方法往往伴随着一个调整纹理图像的参数,例如纹理图片的透明度、色调、饱和度等.通过对参数的设置,生成可以跟随图像信息变换的纹理图片,最后再与轮廓线融合生成铅笔画.第二种使用线性卷积的绘制方法是现今较主流的方法,往往先生成图像的梯度向量场,然后将图像按向量场的方向进行卷积操作,这是最早用来实现铅笔画绘制的方法.第三种则是使用笔触滤波器,即把该滤波器作为一个算子对图像直接操作.

2.铅笔画绘制技术的展望

目前,铅笔画绘制技术还处在发展中,其发展时间短,相关研究不够充分,应用领域不够广泛,应用技术也不成熟,但是,这并不影响铅笔画绘制技术的发展,相反,铅笔画绘制技术在今后有着很大的发展前途,主要表现在以下几个方面.

2.1 影视制作领域

在传统的影视制作领域中,宣传片、影视广告片、教育公益片、大型活动策划等视频大多数是以真人为主角,难免会有些乏味,没有创新,如果开发出一款铅笔画绘制软件,可以将拍摄的视频转化为铅笔画风格的视频,或者将计算机生成的卡通动画转换成具有铅笔画风格的动画,其铅笔画本身简单明了,人物造型干净生动,可以在制作过程中提高效率,减少成本,让观众在放松娱乐状态接受信息,还能给观众带来新颖的视觉感受.

2.2 数字娱乐领域

铅笔画风格的APP,其画风干净清新,从视觉上满足消费者的要求,如近年热门的脸萌和Uface,可以让使用者勾画出自己的头像,并加入各种表情,打造属于自己的卡通形象,非常受大众喜欢,再如Miniclip公司出品的《素描人》的涂鸦风格动作游戏,其游戏画面非常精细,没有粗糙感,关卡背景也相当开阔有气势.但是这样类型的游戏数量较少,和传统的游戏相比,玩家更容易被这类游戏吸引,在游戏制作领域具有广阔的前景.

2.3 艺术创作领域

传统的素描画绘制需要耗费大量的时间和精力,并对绘制者的技术有较高的要求,如果开发出素描画自动生成软件,帮助用户创作出精美铅笔画风格家庭、同学聚会相册,可以给大家耳目一新的感觉.

2.4 非真实感领域

非真实感技术的各个领域都是相通的,也就是说,铅笔画中使用的图像分割、轮廓提取、纹理渲染等技术可以很好的应用到水墨画、水彩画等领域中,同理,水墨画等其他非真实感艺术风格生成技术也可以应用到铅笔画绘制技术中,在非真实感技术领域有着重要的意义.

3.结论

本文介绍了非真实铅笔画绘制技术的研究背景和意义,对非真实感铅笔画技术的研究现状进行了阐述,对不同分类方式进行比较,并分析了该技术在影视制作、数字娱乐、艺术创作、非真实感领域的发展应用前景.