探析多尺度笔刷的分层油画风格化

刘红

摘要：在计算机图形学非真实感绘制领域中，基于图像的油画风格化绘制是一个热点研究方向。为了对油画风格化质量进行有效把控，人们提出了一种多尺度笔刷的分层油画绘制算法。这种算法对真实的油画绘制过程进行了模拟，基于笔刷尺度的差异，从粗到细来绘制油画，得到的结果也比较理想。本文对不同的油画风格化方法进行了简单介绍，基于此来结合多尺度笔刷的分层油画分层化绘制算法进行探讨，以供参考。

关键词：多尺度笔刷;分层油画;风格化

一、引言

所谓的图像风格化，指的就是以非真实感渲染展开的一种研究，其在基于对图像关键视觉信息的保留的情况下，能够给人一种特别的艺术风格。而油画作为一种具有悠久历史的艺术表现形式，将图像风格化与其相结合成为了现代计算机模擬技术的一个重要研究方向。为了将油画的逼真感充分表现出来，很多传统图像油画风格化都会选择调整油画笔刷大小与方向等特性，从而实现对油画的模拟，再比如通过某些途径来进行纹理合成，以参考油画图像为依据将其中的纹理与目标图像相结合，从而实现油画风格化。不可否认，现阶段在油画风格化上某些算法取得了不错的效果，然而这些途径与实际绘画过程并没有联系。针对此，笔者以多尺度笔刷为基础，对分层油画风格化算法进行探讨。

二、油画风格化概述

（一）基于笔刷的风格化

油画风格的模拟可以通过对笔刷尺寸、方向的调整来实现，采用这种方法，需要对参考图像层进行构建，并将多层绘制技术融入其中，基于此来绘制静态图像。具体来讲，在参考图像层的构建过程中，使用的工具仅仅是高斯滤波，这与真实的绘画过程并没有直接联系。基于此，为了使油画效果趋于真实，有人提出以光照模型为基础来绘制油画，即对笔刷的透明度、高度等进行调整。还有研究者融合了油画风格化与图像分割，以图像中的语义信息为依据来对笔刷进行绘制。

（二）基于纹理合成的风格化

利用纹理合成技术来实现参考图像风格的模拟，从而实现图像风格化即基于纹理合成的风格化。例如通过图像类比，将亮度通道作为特征空间，利用参考图像对于目标图像逐像素的多尺度匹配来实现目标图像与参考图像风格上的趋同。再比如将风格图像中的与风格相关的区域提取出来并与源图像融合，同时基于此将衡量目标图像梯度的指标加入其中，既将图像纹理风格呈现出来，也实现了对源图像方向特征的保留，最终提高了绘制结果的真实感。这种方法适用于纹理比较明显的图像，其绘制出的油画结果也比较理想，当然部分图像的纹理比较模糊，那么这种方法则并不适用。

（三）物理过程建模的风格化

在绘画过程中，利用笔刷的变形数据来构建模型，从而实现图像风格化即指的是物理过程建模的风格化。有人在绘制水墨画时构建模型，并分别利用水与墨的扩散建模，此外还对纸的特性予以了考虑，基于此来实现图像风格化。再比如有人对油画实时绘画系统进行仿真处理，对笔刷、油彩与画布间笔刷的交互进行了模拟，从而使用户在油画创作中能够增加更强的真实感。

（四）基于深度学习的风格化

有人通过卷积神经网络对图像不同层级的特征提取出来，并将内容图像与风格特征结合到一起，从而实现风格化。还有研究者对感知损失函数加以利用，同时基于预训练模型对图像生成时间进行缩减处理，使得风格化变的更加高效。还有人基于对抗网络，利用生成网络与判别网络的竞争来实现油画风格化质量的提升。再比如将自编码器运用于对抗网络中，监督图像与因变量，以此来把控油画风格化结果。这些方法获取的的结果可能比较理想，然而在黑盒模拟中其实往往难以控制油画风格。并且这些方法更多的是强调油画风格化结果，而对绘画过程不够关注。

三、算法实现

笔者基于前人研究成果，对真实的油画绘制过程进行了分析与研究，围绕以多尺度笔刷为基础的分层油画风格化绘制算法进行探讨，具体阐述如下：

（一）增量Voronoi序列采样

本算法是以Voronoi序列采样为基础来对笔刷位置加以确定的，在油画绘制过程中，背景与细节分别会采用大、小笔刷。笔者以增量式采样为基础对其进行模拟，其中增量Voronoi序列在蓝噪特性方面具有比较突出的优势，同时也可以在任何位置终止算法并得到序列，其中的样本分布情况也比较良好。

（二）图像切线方向场

本算法是以结构张量的特征向量为基础来对图像切线方向场进行计算的。笔刷流线方向与切线方向场指导方向一致。首先，算法会通过Sobel滤波获取x、y方向上的图像梯度，同时对结构张量进行构建，基于此将图像上的方向变化率呈现出来并进行特征向量进行求解，以此对笔刷流线进行指导。

（三）分层油画绘制算法

多尺度笔刷的分层优化风格化绘制算法会从粗到精对油画的绘画过程进行模拟，并以笔刷大小为依据，对绘制过程进行分层。每层绘制过程中，算法都会以目标图像、目标图像的切线方向场、现有的画布内容以及其他信息来对绘制方式加以确定。此外，该算法以生成的笔刷流线为基础，通过纹理贴图的方式来实现绘制过程。

四、结束语

本文对多尺度笔刷的分层油画绘制算法进行了简单介绍，这种算法是基于对多尺度笔刷的运用，由大到小对油画进行了分层并依次进行绘制，对油画绘制的真实过程做出模拟。每层绘制都会通过增量Voronoi序列对笔刷位置加以确定;同时通过结构张量对切线方向场进行计算，最终对笔刷流线方向提供指导。受限于篇幅，笔者仅对该算法进行了简单介绍，并对其提高油画结果的效果进行了阐述，关于算法的其他内容依然有很大的研究空间。

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