申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2020-07-14

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN111815661B

主分类号：G06T7/13

分类号：G06T7/13;G06T7/40;G06T7/90;G06T11/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于Retinex分解的铅笔画图像生成方法及装置，其中方法具体包括：S1：采用Retinex模型将输入图像分解，得到光照图及反射图；S2：对所述光照图进行处理得到纹理层；S3：对所述反射图通过多方向卷积方法生成对应的线条层；S4：将所述线条层及所述纹理层通过逐像素相乘的方式得到所述输入图像对应的灰度铅笔画图像；本发明可以有效解决图像暗光和逆光时生成线条和细节不清问题，确保各种类型图片生成的铅笔画的良好视觉效果。

主权项：1.一种基于Retinex分解的铅笔画图像生成方法，其特征在于，包括：S1：采用Retinex模型将输入图像分解，得到光照图及反射图，具体过程包括：所述Retinex模型表达式为：式中V为所述输入图像、I为所述光照图，R为所述反射图；对式1两边同时进行对数变换，得到 设v＝logV,i＝logI,r＝logR，则式2表示为：v＝i+r3对所述Retinex模型利用L0-L1-L2混合范数进行分解处理，具体过程包括：对式3利用L0-L1-L2混合范数进行处理，其损失函数为： 式4中第一项表示r+i与v之间的相似度，用L2范数范数表示；第二项是针对i的L1范数正则化项，旨在获取分段平滑的i，其中Ω是尺寸为r*r的局部图像块，θ是尺度参数， 表示x和y方向上的梯度算子；表示高斯滤波器，核宽为σ；第三项表示最小化i与亮通道先验b之间的L2距离，第四项表示基于r的L0范数项；基于所述Retinex模型，采用ADMM方法分别求解和，具体过程包括：①将只包含i的项从式4中提取出来，并且将变量用向量的形式表示；②将只包含r的项从式4提取出来，并且将变量用向量的形式表示：③将求解出的i和r转换为光照图I和反射图R，即I＝ei，R＝er，对求解出的I进行gamma矫正，获得重建后的光照图I'；S2：对所述光照图采用现有纹理模板进行处理得到纹理层，将所述光照图与所述纹理模板通过逐个像素相乘的方式得到所述纹理层，具体过程包括：将纹理底板J上的铅笔纹理传递到之上，形成铅笔画纹理层；S3：对所述反射图通过多方向卷积方法生成对应的线条层，具体过程包括：根据重建后的光照图I'里的图像边缘信息，得到该边缘的待处理矩阵， 选用16个间隔22.5度的方向线段{li}，i∈{1...16}对矩阵G进行卷积，那么某个方向i的响应表示为：Gi＝li*G25此处H和W分别是原始图像的宽和高，通过选择各个方向的最大值来进行分类： 最终的输出边缘为： 引入控制基元线条形态参数m和n，其中m控制基元线条的长短，n控制基元线条的粗细，将获取铅笔画线条的操作记作fX，m，n，对于仅含有图像场景主要结构的光照层I'，对应的表达式为：edgeI′＝fI′，40，4；对于含有图像丰富细节的反射层R，对应的表达式为：edgeR＝fR，80，8，铅笔画的边缘线条结构表示为： 表示逐像素相乘运算，经过上述处理得到所述纹理层；S4：将所述线条层及所述纹理层通过逐像素相乘的方式得到所述输入图像对应的灰度铅笔画图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于Retinex分解的铅笔画图像生成方法及装置

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