[发明专利]基于风格学习的绘画渲染方法

摘要

本发明提供了一种基于风格分析与学习的绘画渲染方法。在本发明中，风格被定义为一些高级的结构化特征，例如笔画，方向场等。首先，通过一种基于多频率以及多方向的Gabor特征行为分析技术进行图像分析，针对真实笔画特点抓取笔画区域，构建笔画置信度图。然后，根据建立的置信度图，计算平均响应强度，笔画连续程度及笔画方向场夸张程度等一系列统计量，并通过将这些统计量与真实绘制参数关联得到最终的具有特定风格的绘制结果。在绘制过程中，本发明扩展了传统绘制方法对风格的表现能力，从而使系统能够表达更加丰富多样的油画风格。

主权项

一种基于风格学习的绘画渲染方法，包括以下步骤：1)对输入的参考模板进行多频率Gabor特征行为分析以区分模板中纹理细节密集区域和轮廓或平滑区域；2)对纹理细节密集区域和轮廓进行多方向Gabor特征行为分析，进而得到可能的笔画区域并构建笔画置信度图；3)基于笔画置信度图建立笔触强度，笔画尺寸，笔画方向三方面统计量并通过这些统计量描述不同风格的输入模板；4)经过上述步骤建立风格描述符后，在现有绘制框架的基础上，拓展对不同风格作品的表达手段，使其能够进行更多风格的渲染。