[发明专利]基于颜色特征学习的绘画渲染方法

说明书

技术领域

本发明是涉及一种基于参考的绘画渲染方法，具体涉及一种基于颜色特征学习的绘画渲染方法。

背景技术

随着数字娱乐越来越得到大众的青睐，计算机风格化渲染技术日益成为研究热点。然而为了将目标图像渲染为希望的风格，用户通常需要掌握并调整大量的参数，这对他们的使用是非常不便的。基于模板的计算机绘制技术一定程度上缓解了这个问题，它允许用户提供一幅额外的艺术作品作为参考模板，并按照参考模板的某些特征渲染目标图像以获得希望的风格和特征。

传统的基于模板的计算机绘制技术常致力于学习参考图像的纹理特征，并取得了一些不错的结果。而模板图像的颜色特征却很少得到关注，而颜色对某艺术作品而言，却是其非常关键的特征之一。

一些传统的颜色迁移技术可以用来将一幅图像的颜色迁移到另一幅图像中，然而这些技术仅仅强调颜色的简单迁移而从未明确定义哪些特征决定了一幅参考模板的颜色风格和感情，因此参考模板的颜色感情通常不能得到充分的表达，同时目标图像本身一些非常重要的性质，例如光影关系等也往往会遭到破坏，从而使图像失真。

发明内容

本发明的目的在于提供一种从数学上明确定义参考模板颜色特征，并在绘画渲染过程中能较好学习这种特征，没有伪边界效应，能方便的控制绘画准确性的基于参考的绘画风格渲染方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

1)首先对绘画作品关键的颜色特征通过数学语言对其进行明确定义；

2)然后对输入图像和参考模板的色调直方图进行块划分，将颜色特征的学习问题抽象为一个优化问题，并以二分图匹配的数学模型解决该优化问题；

3)其次通过基于分割的块融合技术处理结果中可能出现的伪边界；

4)最后通过颜色混合模型控制绘画的真实度。

其具体步骤如下：

1)将绘制作品中关键的颜色特征定义为：A.色调的分布方式，B.图像的冷暖调子，其中色调的分布方式通过色调域直方图直接获得，而图像的冷暖调子由下式定义：

I.tone=M(I)warmM(I)coldM(I)warm>M(I)cold-M(I)coldM(I)warmM(I)warm<M(I)cold]]>

I.tone代表图像I的冷暖调子，而度量M(I)由下式计算：