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基于模擬退火算法的水彩畫仿真

2012-11-30 03:19超,唐
計算機工程與設(shè)計 2012年4期
關(guān)鍵詞:彩紙水彩畫水彩

臧 超,唐 棣

(1.大連東軟信息學(xué)院 數(shù)字藝術(shù)系,遼寧 大連116023;2.遼寧師范大學(xué) 計算機與信息技術(shù)學(xué)院,遼寧 大連116029)

0 引 言

與真實感圖形學(xué)相對應(yīng),非真實感繪制技術(shù) (nonphotorealistic rendering,NPR)近年來受到人們越來越多的關(guān)注,并且成為計算機圖形學(xué)的重要研究熱點之一[1],其研究成果已經(jīng)在數(shù)字藝術(shù)、數(shù)字媒體技術(shù)和影視游戲等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

非真實感繪制的目標(biāo)是能在形式上指定一種可展現(xiàn)繪制作品的方式,并編寫生成非真實感繪畫作品的計算機軟件或程序,這種目標(biāo)可以定義為對人類手工創(chuàng)作能力的一種嘗試。

目前,許多學(xué)者已經(jīng)對多種手工藝術(shù)風(fēng)格進(jìn)行了仿真和模擬 ,例如水墨畫[2-3]、鉛筆畫[4-5]、油畫[6-7]、剪紙[8-9]和水彩畫[10-12]等等。其中,水彩畫吸引越來越多的學(xué)者的興趣?,F(xiàn)有的水彩模擬方法大致有兩類。第一類方法利用計算力學(xué)或數(shù)學(xué)理論來模擬繪畫過程中各要素的材質(zhì)屬性和動態(tài)交互,效果逼真但時空復(fù)雜度高,方法擴展性不強。第二類方法側(cè)重于水彩的藝術(shù)和視覺特征,通過圖像處理算法來渲染仿真,技術(shù)成熟效率較高但是效果差強人意,可控性不強。

為了解決上述不足,本文提出一種基于模擬退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)的水彩畫生成方法。首先在YCbCr空間表征水彩顏料視覺特征,其次對顏料顆粒進(jìn)行SAA形式化描述,最后以顏料顆粒解不斷迭代的求解仿真水彩暈染過程。另外遷移光學(xué)庫伯卡-芒克模型添加由Ashikhmin算法合成的水彩紙背景效果,增加了水彩肌理性。實驗證明,算法簡單高效,具有較好的擴展性、可控性和可視性。

1 基于SAA的水彩畫模擬

1.1 水彩視覺特征

水彩畫是用水調(diào)和透明顏料作畫的一種繪畫方法,簡稱水彩[13]。水彩畫一方面具有類似油畫的通透的視覺特點,另一方面在繪畫過程中又具有水墨畫般的流動性。由此造成了水彩畫既不同畫油畫等傳統(tǒng)寫實西方畫種,又不同于水墨畫等傳統(tǒng)寫意東方,可以說,水彩畫具有獨的外表風(fēng)貌和創(chuàng)作技法。典型的水彩畫如圖1所示。

圖1 典型水彩畫

水彩具有3個基本視覺特征:色彩性、暈染性和肌理性。色彩性是指,水彩使用透明的彩色顏料,作畫過程中各種色彩水乳交融、濃淡疊加,給人清新明快的感受。暈染性是指,在水分滲化的帶動下,顏料隨機擴散、流動通透,畫面富有淋漓酣暢之感。上述兩種特征分別是水彩畫的靜態(tài)和動態(tài)屬性,肌理性則是水彩紙在制漿工藝中濾布纖維自然獲得,作為背景與水彩顏料融合層疊而成的特有光學(xué)效果。選用不同紋理的紙張,得到不同的肌理效果,增加了畫面的生動質(zhì)感。

總之,水彩可概括抽象為顏料色彩的濃淡衰減、擴散遷移和融合疊加的動態(tài)過程,色彩是水彩的根本屬性和基礎(chǔ)效果。色彩是人類視覺感知的重要特性,選用一定的彩色空間可以刻畫色彩特征。圖2(a)為原始水彩筆跡,圖2(b)為采用的RGB彩色空間。

圖2 水彩色彩

RGB彩色空間由紅、綠和藍(lán)三原色混合疊加而成,因此也稱為加色模式??梢员碚魅庋鬯芸吹降娜魏嗡噬剩摽臻g具有多通道相關(guān)性。為了滿足仿真系統(tǒng)可控性要求,將RGB彩色空間轉(zhuǎn)換至YCbCr空間,將顏料光照度信息嵌入亮度單一通道,以便控制顏料色彩特征,模擬水彩過程和屬性。

RGB和YCbCr彩色空間轉(zhuǎn)化形式如下所示

1.2 基于SAA的水彩模擬過程

基于上述分析,可知顏料顆粒在水分和紙張的作用下發(fā)生一系列的色彩光照度和位置更新活動構(gòu)成了水彩藝術(shù)。所以,選取合理的更新概率計算理論對于水彩仿真工作至關(guān)重要。

SAA起源于物理中固體退火原理,認(rèn)為固體物質(zhì)的退火過程與一般組合優(yōu)化問題之間的具有一定的相似性。在物理中將固體加溫至一定溫度,再讓其慢慢地冷卻下來,其中加溫時,固體內(nèi)部粒子隨溫度升高呈現(xiàn)為無序狀,同時內(nèi)能增大;相反,在冷卻階段固體內(nèi)部粒子漸趨有序狀態(tài),內(nèi)能減小。

借鑒上述原理,SAA從某一較高初溫出發(fā),伴隨溫度參數(shù)的調(diào)整下降,結(jié)合概率計算在解空間中查找目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)解。SAA是一種通用的優(yōu)化算法,理論上算法具有概率的全局優(yōu)化性能,目前已經(jīng)在車間生產(chǎn)調(diào)度、智能計算、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信號處理等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

SAA作為一種適用大規(guī)模組合優(yōu)化問題的通過概率演算法,其基本原理是從當(dāng)前解開始,從解空間產(chǎn)生新解,接受準(zhǔn)則是直接接受目標(biāo)函數(shù)變好的解。因此,本文采用SAA來解決水彩仿真問題,首先對水彩顆粒進(jìn)行形式化抽象,給出兩個形式化定義和一個冷卻進(jìn)度表 (cooling schedule,CS)。

定義1 顏料顆粒解。色彩性和暈染性的載體是水彩顆粒,仿真工作需要對其位置和視覺等屬性進(jìn)行建模。顏料顆粒解用于表征解空間里粒子的向量屬性。本文借鑒3D圖形標(biāo)準(zhǔn)中靈活頂點格式 (flexible vertex format,F(xiàn)VF)的概念建立顏料顆粒的形式如下。

StructP{

P(typex,typey,typee){

X=x;Y=y(tǒng);E=e;}

typeX,Y,E;

};

其中,X和Y為顏料顆粒在解空間中位置屬性,E為色彩光照度信息,對應(yīng)SAA能量屬性。圖3(a)所示為圖2(a)對應(yīng)的顏料顆粒解3D統(tǒng)計圖。

圖3 顏料顆粒解3D統(tǒng)計

定義2 產(chǎn)生函數(shù)。水彩流動中顏料顆粒獨立運動又相互作用,復(fù)雜的光照交互過程涉及到顏料顆粒位置檢測。對應(yīng)地,在解空間內(nèi),Pi有其自身的鄰域并通過SAA產(chǎn)生函數(shù)搜索新解Pj。依據(jù)水彩活動特點產(chǎn)生函數(shù)如下

MatrixPi產(chǎn)生方式如下所示

式中:α、λ——偏移和縮放因子,nx、ny——Pi標(biāo)準(zhǔn)化分量。通常,退火過程由CS控制,針對水彩暈染運動抽象出系統(tǒng)控制參數(shù),如表1所示。temini和temPi為系統(tǒng)初始溫度和即時溫度。根據(jù)水彩微物理特點,該值為定性度量非定量,為1.0。popPi為當(dāng)前顏料顆粒解空間規(guī)模。update()為溫度更新函數(shù),如下所示

表1 CS

形式化描述后,定義SAA顏料顆粒解的產(chǎn)生和接受的4個步驟如下:

步驟1 由產(chǎn)生函數(shù)從當(dāng)前Pi產(chǎn)生一個解空間里的新Pj。

步驟2 計算Pj所對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)差Eij。在絕大多數(shù)SAA應(yīng)用中,目標(biāo)函數(shù)差最好按增量計算。因此采用Minkowski距離公式計算Eij,如下所示

步驟3 依據(jù)接受準(zhǔn)則判斷Pj是否被接受。針對水彩應(yīng)用,修正了通用的Metropolis準(zhǔn)則。新準(zhǔn)則如下,在溫度temPi,若Eij<0,則接受Pj為當(dāng)前解;否則,以概率RPj接受Pj為新的當(dāng)前解。

注意,由于水彩微物理過程并非在高溫環(huán)境下,所以k不是通用Boltzmann常數(shù),而為自定義常數(shù),例如235.00。

步驟4 在Pj被接受時,用Pj代替Pi。判斷中止條件,如滿足,仿真停止;否則轉(zhuǎn)至步驟1。

2 模擬水彩肌理性

水彩繪畫中一般會選用棉質(zhì)水彩紙[14],該用紙所含纖維長而堅韌,吸水性較好。

水彩紙?zhí)暨x與使用是另一個影響水彩畫的重要因素。水彩紙吸水性比一般紙高,質(zhì)地較厚,紙面的纖維韌性更佳,不易因作畫時筆觸的重復(fù)涂抹而破裂或起球。

另外,水彩紙可以保存色澤持久,同時具有特定的紋理,不但能表現(xiàn)出筆觸和紋理,而且易于各種色層疊加、交融和堆砌,可為畫家提供良好的繪畫表面。典型的水彩紙如圖4所示。

圖4 典型的水彩紙

由于制原生漿過程中濾布的使用,纖維形成顆粒、布紋粗糙、中粗或特殊的各種自然紋理。水彩紙紋理與色彩涂層融合疊加進(jìn)而構(gòu)成水彩肌理性。這種肌理自然不呆板,能增加畫面的生動質(zhì)感。

為了增強繪制工作真實感,首先需要進(jìn)行紋理合成,以獲得紙張紋理特征。由于水彩紙所含為自然紋理,所以普通紋理映射算法并不適用。Ashikhmin針對自然紋理結(jié)構(gòu)單元細(xì)小而且自身近似,尺寸大小不規(guī)則等特點,給出一種紋理合成算法,可以實現(xiàn)多種自然紋理合成。

其原理包括兩部分:鄰域搜索和相似性度量問題。鄰域搜索算法基于相關(guān)性原理,根據(jù)兩像素的L形鄰域的相似度完成對樣本圖像中候選像素的取舍。如圖5所示。

圖5 鄰域搜索

意大利FABRIANO號稱是 “世界上畫水彩畫最好的紙”,已有兩百年歷史,比較具有代表性。本文從FABRIANO產(chǎn)品采集紋理樣本,并進(jìn)行了水彩紙張合成,如圖6所示。

兩個L形鄰域N1和N2的相似性度量公式如式 (8),其中R,G,B為像素的紅綠藍(lán)通道。

圖6 水彩紙紋理合成

合成水彩背景紋理后,需要將其與水彩涂層融合以模擬水彩肌理性,肌理性是水彩畫種特有的視覺特征,是水彩透明膜層和紙張基質(zhì)兩者綜合的光學(xué)效果,所以常見的數(shù)字圖像融合手段并不適用。光學(xué)庫伯卡-芒克模型重要的光學(xué)散射理論之一,廣泛應(yīng)用于紡織,印染和漆層等領(lǐng)域。

本文依據(jù)ISO9416:2009國際新標(biāo)準(zhǔn)[15],結(jié)合水彩特性,重新修正了原庫伯卡-芒克模型,降低了系統(tǒng)計算量提高了適用性。修正的庫伯卡-芒克模型作了如下假設(shè):

(1)視系統(tǒng)分布均勻,輻射效應(yīng)完全由漫射得到;

(2)紙張是無限的片狀基質(zhì),光學(xué)作用不受邊緣影響;

(3)水彩膜層厚度遠(yuǎn)大于吸收和散射光的顆粒尺寸。

設(shè)I為水彩膜層入射光,i和j分別為光在介質(zhì)中下行和上行通道的光強,新的庫伯卡-芒克模型如圖7所示。分別令吸收效應(yīng)系數(shù)和散射效應(yīng)系數(shù)為K和S,則通過dx單元層的向下和向上總光通量分別是

圖7 修正的庫伯卡-芒克模型

定義Rg和Rf分別為水彩紙和水彩膜層反射比,設(shè)a=解上述光通量方程,得

假設(shè)膜層厚度增至可以忽略背景效應(yīng),得

進(jìn)一步,可得紋理背景與水彩膜層二者色彩融合效果,如下所示

式中:Illf、Illg——膜層和紙的光強,Illwc——融合結(jié)果。應(yīng)用庫伯卡-芒克模型添加水彩紙背景紋理特征效果如圖8(c)所示。顯然,修正后的庫伯卡-芒克模型適用于水彩仿真工作。

3 實驗分析

為了驗證方法的有效性,依據(jù)算法構(gòu)建仿真系統(tǒng),對水彩擴散過程進(jìn)行了動態(tài)模擬。結(jié)果如圖8所示。圖8(a)和 (b)為圖2(a)水彩筆跡在不同退火溫度時仿真效果。可見系統(tǒng)較好地模擬了水彩視覺特征,具有良好的可視性。

圖8 仿真結(jié)果對比

對應(yīng)的CS如表2所示,隨著SAA迭代計算的進(jìn)行,系統(tǒng)溫度降低,解空間增加,參與水彩擴散顆粒增多,表現(xiàn)良好的可控性。對比圖3(a)和 (b)解空間的可視化效果,表明顏料顆粒的色彩光照度和位置變化,進(jìn)一步說明系統(tǒng)較好地模擬了顏料流動,色彩變淡的動態(tài)過程。圖9所示為本文方法生成的一幅完整作品 (主體由非真實感工具Piranesi生成)。

表2 CS

圖9 綜合水彩仿真作品

4 結(jié)束語

提出一種新穎的基于模擬退火算法的水彩畫計算機仿真方法。通過分析水彩畫中元素的屬性與運動本質(zhì),利用SAA算法進(jìn)行建模并仿真,初步得到了水彩的色彩和暈染等藝術(shù)效果。另外,使用Ashikhmin自然紋理映射算法合成水彩紙紋理,并重新修正和遷移庫伯卡-芒克模型到水彩肌理性模擬工作中,模擬了肌理性并增強了繪制真實感。實驗結(jié)果表明了本文方法的有效性。

此外,還有許多問題有待進(jìn)一步研究。例如,水彩非真實感繪制是對藝術(shù)作品的一種計算機仿真,最終繪制效果受人為主觀判斷的影響,如何引入人工智能領(lǐng)域的原理是一項有意義的工作。再如,進(jìn)行一步改善仿真程序可控性,提高算法效率,以便適用于動畫、影視等數(shù)字藝術(shù)領(lǐng)域,或者可以移植方法到3D網(wǎng)格,以生成特色數(shù)字媒體藝術(shù)作品。

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