[发明专利]一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法

摘要

本发明涉及一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其主要技术特点是：对于输入的壁画图像I，进行灰度化处理得到去噪后的灰度图像I0；对I0进行边缘提取，得到笔道外部边缘图I1；利用高频滤波对I0进行提升得到笔道内部细节图I2；综合I1和I2的信息进行笔道融合，生成一条完整笔道I3；基于阈值分割和信息叠加的笔道修补，得到完整性增强的线描图I4；利用Portace方法对I4进行矢量化处理，得到平滑一致的结果线描图。本发明设计合理，能够将彩色壁画图像处理生成能保留壁画主结构和艺术风格的线描矢量图，能够准确地描述边缘特征，同时处理速度很快。 1

主权项

1.一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、对于输入的壁画图像I，使用高斯滤波器去除噪声并进行灰度化处理得到去噪后的灰度图像I₀；

步骤2、对灰度图像I₀进行边缘提取，得到笔道外部边缘图I₁；

步骤3、利用高频滤波对灰度图像I₀进行提升得到笔道内部细节图I₂；

步骤4、综合笔道外部边缘图I₁和笔道内部细节图I₂的信息进行笔道融合，生成一条完整笔道I₃；

步骤5、基于阈值分割和信息叠加的笔道修补，得到完整性增强的线描图I₄；

步骤6、利用Portace方法对线描图I₄进行矢量化处理，得到平滑一致的结果线描图。

2.根据权利要求1所述的一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于：所述步骤2的具体处理过程如下：

⑴利用Sobel算子计算每一个像素点的梯度值来获取灰度图像I₀的梯度幅值，梯度幅值G的计算方法如下：

其中G_x和G_y分别表示该像素点(x,y)在水平方向和垂直方向的梯度；

⑵利用反正切函数比较像素点的水平梯度G_x和垂直梯度G_y的大小来获得边缘方向D，其计算公式如下：

D[x,y]＝arctan(G_x/G_y)

⑶对梯度幅值进行非极大值抑制：利用梯度的方向寻找像素点局部最大值，将梯度幅值G中非极大值点所对应的灰度值置为0，从而剔除掉一大部分非边缘的点，得到非极大值抑制图像G₁；

⑷对非极大值抑制图像G₁作用两个阈值th1和th2，将梯度值小于阈值th1的像素的灰度值设为0，得到边缘图像N₁，然后把梯度值小于阈值th2的像素的灰度值设为0，得到边缘图像N₂，以边缘图像N₂为基础，将边缘链接成轮廓，当到达轮廓的端点时，在端点的8邻域点中寻找满足低阈值的点，再根据此点收集新的边缘，直到整个图像边缘闭合，由此形成笔道外部边缘图I₁。

3.根据权利要求2所述的一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于：所述阈值th1和th2之间的关系为：th1＝0.4th2。

4.根据权利要求1所述的一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于：所述步骤3的具体处理过程为：

⑴使用下式计算灰度图的增量，结果用ΔI₀表示：

⑵进行高频提升，按下式计算得到笔道内部细节图I₂：

I₂(x,y)＝min(255,I₀(x,y)+ΔI₀(x,y))。

5.根据权利要求1所述的一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于：所述步骤4采用如下公式进行笔道融合：

其中，(x′,y′)为(x,y)的8邻域内的某个像素。

6.根据权利要求1所述的一种结合外部边缘信息和内部聚合笔道的线描画生成算法，其特征在于：所述步骤5的具体处理方法为：

⑴使用Otsu方法对滤波结果I₂进行阈值分割，剔除灰度值较大的像素，阈值分割结果记为I′₂；

⑵使用如下公式叠加I₃和I′₂，以生成完整的线描画I₄：

I₄(x,y)＝I₃(x,y)&I₂′(x,y)。