原创《基于颜色量化的肖像漫画生成方法》：本文关于肖像论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：目前创意文化已经受到国家和地方政府的关注和大力发展,而人脸漫画也受到了众多爱好者的支持.本文在研究非真实感绘制的基础上,提出了一种基于颜色量化的肖像漫画生成算法.该算法首先通过双边滤波对输入图像进行降噪处理,进而提高图像质量；其次对降噪图像进行颜色量化处理,生成图像的色块效果；然后使用Canny边缘检测算子,提取降噪图像的边缘；最后将色块效果图像与边缘图像进行融合,最终生成肖像漫画效果.实验结果表明,对于给定的输入图像,能够有效地生成具有艺术效果的漫画肖像画.
关键词：非真实感绘制；双边滤波；颜色量化；边缘检测；图像融合
中图分类号：TP391.9 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
随着经济社会的不断发展,全球的动漫产业产值也随之越来越高,截至目前,产值已经超过了两千两百亿美元,与之联系的衍生产品的产值也都超过了五千亿美元.动漫产业已经逐渐成为了一些国家国民经济的支柱,在美国,动漫行业已经成为了第六大支柱产业；在日本,动漫行业已经成为日本的第三大产业；韩国承包了全球将近三分之一的动漫制作业务；与美国、日本、韩国等一些比较发达的国家相比,中国的动漫产业仍处于起步时期.在2012年,中国动漫市场的规模已经高达三百二十一亿元,同期增长了24.9%,可见,中国未来的动漫产业通过产业链的消费和国家政策的扶持,一定会有更加广阔的发展空间.在这个阵营中,人脸是人们面对面交流最直接的途径,因此以人脸为主题的动漫媒体内容也为广大用户喜爱.漫画是基于人脸的动漫素材之一,人脸漫画是用简单而夸张的手法来描绘脸部特征,并融入艺术家个人绘画技巧以及主观感觉的图画.为便于普通用户创作肖像漫画,本文正是研究如何基于人脸照片,模拟艺术家的工作,使用计算机自动生成人脸漫画.
目前相关的研究工作主要分为：（1）基于规则的方法：交互性强,形变结果比较简单.（2）基于样例学习的方法：侧重于学习某一类风格的卡通肖像.（3）基于人脸特征的方法：不能对人脸的多特征进行协调变形.（4）基于图像处理的方法：侧重于实现卡通纹理,没有丰富的形变效果[1,2].本文工作侧重于基于图像处理的方法.
2 本文算法（The algorithm in this paper）
2.1 算法思想
本算法首先通过对图像进行双边滤波实现去噪处理,进而提高图像的质量；其次对图像中的颜色进行均匀量化处理,生成图像的色块效果；然后使用Canny边缘检测算子,提取出图像的边缘；最后将色块效果图像与边缘图像进行融合,最终生成肖像漫画效果.具体的算法处理流程如图1所示.
图1 本文算法的处理流程
Fig.1 The processing flow of the algorithm
presented in this paper
2.2 消噪处理
由于数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响而使图像降质,为了获取高质量数字图像,很有必要对图像进行消噪处理,尽可能的保持原始信息完整性的同时,又能够去除信号中无用的信息.作为一种重要的预处理手段,如何在抵制噪音和保留细节上找到一个较好的平衡点,成为近年来研究的重点.
图2各种滤波器的滤波效果
Fig.2 Filtering results of various filters
从图2中的各种滤波效果可以看出,在均值滤波和高斯滤波处理后的图像中,边缘处出现了模糊,而中值滤波和双边滤波则能够较好地保留图像的边缘信息,且双边滤波比中值滤波处理的图像更为清晰即保边效果更好.
2.3 颜色量化
颜色量化是将原图像中的多种颜色根据人的视觉效果归类为较少的颜色,从而用这些较少种类的颜色重新生成一幅新的图像,使量化后的图像与原图像的差别即量化误差最小[3].但在减少颜色的同时,图像可能会出现色块现象,而这种现象正好体现了漫画的特点.
颜色量化中有一个重要的参数是量化等级,不同量化等级下的图像量化效果如图3所示,从实验结果可以看出,量化等级为6时图像中存在太多色块,量化等级为9时图像存在太多的层段,均未达到预期的效果,因此本文采用的量化等级为8.
2.4 边缘检测
图3 颜色量化效果
Fig.3 Color quantization results
图4 不同边缘检测算子的检测效果
Fig.4 Detection results of different edge
detection operators
根据以上实验结果（图4）和算法分析可得,Sobel、Prewitt和Roberts算子的算法较为简单,容易实现,运算速度较快,但对噪声较敏感；Canny算子算法最为复杂,但其检测效果最为理想.
2.5 图像融合
在对原图像进行双边滤波,颜色量化和边缘检测处理之后,将颜色量化图像与边缘图像进行融合,最终生成肖像漫画效果,如图5所示.
3 实验结果（Experimental results）
本文所研究的漫画肖像生成算法是以Matlab R2014a作为实验平台,在Windows 7操作系统的PC机上进行仿真计算.通过对大量的图像进行实验,生成的漫画效果基本令人满意.图6给出了不同类型的图像所生成的漫画效果图.
图5 图像融合效果
Fig.5 Image fusion effect
图6 本文算法的实验结果
Fig.6 Experimental results of the algorithm
presented in this paper
4 结论（Conclusion）
数字动漫对整个社会都有全方位的需求,以人脸为主题的动漫内容也深得大家的喜爱,同时也得到了众多研究者的关注.本文在研究非真实感绘制的基础上,分析和总结了国内外肖像漫画的生成方法,提出了一种基于颜色量化的肖像漫画生成算法,并使用Matlab R2014a进行仿真实验.实验结果表明,该算法对于给定的输入图像,能够有效地生成基本令人满意的具有艺术效果的漫画肖像画.但也存在一些不足,即没有将图像的变形和夸张处理加入到肖像漫画中.因此,在今后的工作中还有待于进一步地研究和改进.
参考文献（References）
[1] 彭巨刚.个性化的人脸漫画与动画合成方法研究[D].上海：复
旦大学,2009.
[2] 陈文娟,等.计算机肖像漫画方法综述[J].计算机应用,2009,
29（8）：2049-2052.
[3] 任智斌,等.在均匀颜色空间中实现彩像的颜色量化[J].
光学精密工程,2002,10（4）：346-348.
作者简介：
韩燕丽（1977-）,女,硕士,副教授.研究领域：图形图像处理.
杨慧炯（1972-）,男,硕士,副教授.研究领域：图形图像处理.
肖像论文参考资料：
结论：基于颜色量化的肖像漫画生成方法为关于本文可作为肖像方面的大学硕士与本科毕业论文肖像论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
