基于GPU加速的结构张量LIC滤波的图像铅笔画绘制算法.pdf

【基于GPU加速的结构张量LIC滤波的图像铅笔画绘制算法】 本文提出了一种创新的图像处理技术，即基于GPU加速的结构张量线积分卷积（LIC）滤波的图像铅笔画绘制算法。该算法旨在将普通图像转化为具有艺术感的铅笔画效果，适用于电影制作、社交媒体以及其他视觉表现领域。 算法的核心是利用图像的结构张量，这是一个用于描述图像局部结构信息的数学工具。结构张量可以捕捉到图像边缘和方向的信息，它的特征向量值被用作绘制铅笔画的导向向量。通过LIC滤波，这些导向向量被应用到输入图像上，使得图像呈现出类似铅笔画的纹理特征。LIC滤波是一种有效的图像处理方法，它可以将图像的纹理信息转化为连续的线条，从而模拟出铅笔画的质感。 接下来，算法采用了XDoG（Difference of Gaussian with eXtended Detail Enhancement）技术来生成铅笔线条的轮廓图。XDoG是一种边缘检测技术，通过对高斯模糊的图像进行差分操作，可以突出图像中的边缘细节，形成清晰的轮廓线条，这对于构建铅笔画的轮廓至关重要。 算法将之前生成的铅笔纹理和边缘轮廓进行合成，得到最终的铅笔画效果图像。这种合成过程使得图像既保留了原有的结构特性，又融入了铅笔画的艺术风格，达到了非真实感绘制（Non-photorealistic rendering，NPR）的效果。 为了提高处理效率，文章提出了利用GPU的并行计算能力。GPU（图形处理器）擅长执行大量并行计算任务，对于图像处理这类数据密集型任务尤为适用。通过在GPU上运行相关算法，可以实现实时的图像和视频的铅笔画风格渲染，极大地提升了处理速度和用户体验。 实验结果证明，该算法能够有效地生成具有铅笔画风格的图像，展示了其在图像艺术化处理方面的潜力。这种技术不仅能够应用于静态图像，还可以扩展到动态视频，为视频内容带来独特的艺术表现形式。 基于GPU加速的结构张量LIC滤波的图像铅笔画绘制算法是一种结合了现代计算机图形学和艺术美学的先进技术。它通过高效的计算手段，实现了对图像的快速风格转换，为数字媒体艺术创作提供了新的可能。未来，该技术有望在娱乐、教育、设计等多个领域得到更广泛的应用。