Image Filtering Improvement for Producing Artistic Images

摘要

随着计算机图形学和数码摄像技术的不断发展，数字图像处理的需求在不断增加。当前图像处理主要研究如何将输入图像转换成艺术图像的相关处理技术。目前，计算机的处理技术已经可以快速、轻松地创建自然和虚构场景的图形图像。在创建艺术风格图像的研究方面，已经存在大量相关工作。该领域研究工作主要包括，将普通图像转换成带有艺术风格的图像（更准确地说是转换成一种带有描述风格的图像），比如水墨绘画，点描画法，灰度图像着色，图像压缩，素描，蚀刻等等，对这些艺术风格更普遍的一种说法是超越现实主义的抽象派艺术。在理想情况下，用户能够从比较广泛的视觉风格中进行选择，并且由计算机来完成图像产生过程中机械化、复杂化的处理步骤。在计算机技术辅助下，目前图像处理技术实现了黑白影片着色，这是传统媒体技术很难实现的。
　　在图像与视频的处理过程中，滤波技术是一项重要操作。其中，边缘保留平滑滤波技术(EPSF)已经成为大多数图像处理应用的基本组成部分，在过去二十年中得到了学术界的广泛关注。本文主要依据图像滤波与艺术图像之间的异同点，在理论和实验上分析二者之间的关系，并对现有图像滤波技术的优缺点进行分析，提出新算法来生成艺术图像。本文还通过评估艺术图像处理技术的有效性，来论述改进算法的性能，主要包括图像着色、图像抽取、图像分割和视频剪辑着色的性能。如何减少在艺术图像处理方面所需的大量人工处理时间，是本文需要面对的主要挑战。例如，一幅单一图像的处理工作，通常需要一名摄影艺术家几小时甚至几天的工作量。为了解决该问题，本文提出了一种新颖、高效的交互式处理技术，有效地减少了用户的输入量。而且，本文提出的图像处理技术，在数字摄影方面具有很好的应用效果。本文的贡献可以归纳如下：
　　第一，在图像着色方而，通过引入尼克劳(Nikolaou)非线性滤波器，本文提出了两种针对灰度图像的交互式着色技术。通过采用尼克劳滤波器来自动扩展用户油漆刷的色彩提示，对齐物体的边界，代替之前相关研究中所提出的删除图像噪声和不相关细节信息的处理方法。为了提高着色效果并减少人工操作，本文首次提出可以自动选择所需颜色的高效算法。其次，本文又通过对双边滤波器进行重新定义，提出了一种针对交互式着色过程的新颖算法。该算法采用双边滤波器作为范围加权滤波器（双边滤波器去掉高斯空间域）。与尼克劳滤波器相比，本文所提出的算法在耗费相同代价的前提下，对于图像边缘具有更好的过滤效果。而且，本文所提出的算法可以提高静态图像的着色效果，减少计算代价。
　　第二，在图像抽取方面，通过移除低对比度区域的细节内容，本文实现了一种非迭代的图像滤波器。将边缘保留滤波器扩展之后，可以提取有价值的图像内容，这些图像内容可以指导提取过程，并且可以体现艺术家对于图像内容的理解。在此基础上，本文提出了一种非迭代滤波器，通过对输入的局部结构，采用动态的形状和度量空间，消除了低对比度区域中的细节信息，而且没有过滤交叉的间断点。这种滤波器可以概括成为著名的对称最近邻滤波器(SNN)，而且摒弃了当前技术中的缺点。最后，本文验证了所提出的非迭代滤波器，可以高效、简洁地处理普通图像任务。本文还实现了一个新颖、高效、敏捷的滤波器和虚构图像的提取程序，来检验本文所提出的构想。本文所提出的滤波器不仅可以保留图像边缘，还可以锐化图像边角。而且，与之前的技术相比，本文所提出的方法对于真实图像，具有更加高效的提取过程。
　　第三，在图像分割处理方面，通过对图像前景使用统计方法，本文提出了一种针对图像分割的交互式处理技术。根据佩罗纳等人提出的“边缘停止”函数，本文提出的方法可以通过图像边缘，自动控制种子色彩的扩展。该方法仅需少量人工处理和操作，即可从图像中删除多余的复杂对象，剔除图像中包含的诸如文本等复杂特性。本文所提出的方法可以用比较低的计算代价，获取更加完美的分割效果，而且能够处理高度复杂状况下的分割对象。
　　第四，在视频着色方面，为了减少用户对视频剪辑着色的工作量，本文提出了一种半自动视频着色技术。现有的典型追踪算法，不能有效地追踪非刚性区域。提出的着色技术通过将关键帧到灰度图像剩余序列的色彩传播过程中相邻帧之间的相同对象进行轻微移动，在处理后继帧时采用前序帧作为基准图像并将基准图像的色彩信息赋予给静止对象，从而实现视频剪辑着色。对于移动对象，本文计算了对象的流场，并赋予相应色彩信息。通过大量实验，与现有技术相比，验证本文提出的着色方法具有更加高效、可靠的处理效果。
　　第五，本文结合所提出的高效算法，实现了一个具有新颖用户界面和快速处理技术的交互式系统。用户轻点几次鼠标，就可以产生高品质的图像，而且该系统还提供了精确、高效的交互式处理工具。
　　综上所述，本文主要关注如何提高图像滤波技术，特别是生成艺术图像的边缘保留平滑滤波技术(EPSF)。针对上述问题，本文提出了高效的解决方案。理论分析和实验结果证明了本文提出方案的优越性。

目录

声明

摘要

Abstract

Contents

List of Figures

Chapter 1 Introduction

1．1 Organization of the Thesis

Chapter 2 Edge-Preserving Smoothing Filters

2．1 Gaussian Convolution

2．2 The Kuwahara Filter

2．3 The Structure-Adaptive Anisotropic Filter

2．4 Perona Non-Linear Filter

2．4．1 Physical Background of Diffusion Processes

2．4．2 Perona Non-Linear Filter

2．4．3 Limitations

2．4．4 Robust Anisotropic Diffusion(RAD)

2．4．5 Applications

2．5 The Bilateral Filter

2．5．1 Limitations

2．5．2 Computational Cost

2．5．3 Joint Bilateral Filters

2．5．4 Fast Bilateral Filters

2．5．5 Applications

2．6 Conclusions

Chapter 3 Colorization Still Images

3．1 Previous Work

3．1．1 Manual Algorithms

3．1．2 Transferring Color Algorithms

3．1．3 Interactive Algorithms

3．2 Smart Painter：Colorizing Grayscale Images Using Diffusion Colors

3．2．1 Color Spaces

3．2．2 Color Diaffusion

3．2．3 Experiments

3．2．4 Conclusions

3．3 Colorization Using Edge-Preserving Smoothing Filter

3．3．1 Edge-Preserving Smoothing Filter(EPSF)

3．3．2 Colorization

3．3．3 Experiments

3．3．4 Conclusions

Chapter 4 Bresenham Image Abstraction

4．1 Bresenham Image Abstraction

4．1．1 The Symmetric-Nearest-Neighbourhood-Filter(SNN)

4．1．2 Bresenham Image Abstraction

4．2 Experiments

4．3 Conclusions

Chapter 5 A Statistical Approach to Interactive Image Segmentation

5．1 Introduction

5．2 Previous Work

5．2．1 Magic-Wand

5．2．2 Intelligent Scissors

5．2．3 Segmentation in Discrete

5．2．4 Segmentation in Continuous Domain

5．2．5 Paint-Selection

5．2．6 Image Matting

5．3 Our Contribution

5．4 Expanding Seed Colors

5．4．1 Image Gradient

5．4．2 Edge-Stopping Function

5．4．3 Expanding Seed Colors

5．5 Demonstration

5．5．1 Effects of Image Segmentation

5．5．2 Effects of Image Composition

5．6 Conclusions

Chapter 6 Computing Flow Field for Colorizing Video Clips

6．1 Computing Flow Field

6．1．1 The 2D Motion Constraint Equation

6．1．2 Flow Field Computation

6．2 Colorizing Video Clips

6．3 Experiments

6．3．1 Colorizing a Sea Wave in a Video Clip

6．3．2 Colorizing a Clip from the Movie‘‘Modern Times”

6．3．3 Colorizing Objects in Video Clip

6．4 The System for Producing Artistic Images

6．4．1 Main Interface

6．4．2 Shared System Interfaces

6．4．3 Effects on Video Clips

6．5 Conclusions

Chapter 7 Conclusions and Future Work

7．1 Conclusions

7．2 Future Work

References

Acknowledgments

Publications