談融合模糊色彩思維建模的馬賽克風(fēng)格渲染技術(shù)論文
傳統(tǒng)繪畫(huà)創(chuàng)作中的色彩思維具有模糊性, 其通常流程如圖1 所示. 藝術(shù)家首先通過(guò)觀察景物獲得關(guān)于畫(huà)面的結(jié)構(gòu)及色彩構(gòu)成的主觀模糊印象,然后根據(jù)主觀表達(dá)意圖進(jìn)行賦色. 然而, 至今仍缺少一種數(shù)學(xué)模型, 能夠良好、廣泛地表達(dá)該流程中色彩思維的主觀模糊性. 這既不利于理性地解析藝術(shù)家的思維方式, 也不利于開(kāi)發(fā)圖像處理應(yīng)用.
于是, 本文意在對(duì)色彩思維的模糊性進(jìn)行建模, 并嘗試運(yùn)用于非真實(shí)感繪制(non-photorealistic rendering,NPR). 模糊色彩技術(shù)能夠一定程度地模擬人類(lèi)的色彩主觀模糊性, 卻暫未用于構(gòu)建藝術(shù)家的模糊色彩思維. 近年來(lái), 部分學(xué)者基于模糊色彩技術(shù)先后提出了不同模型, 并實(shí)際應(yīng)用于圖像處理、圖像檢索、配色設(shè)計(jì)和色彩表征等領(lǐng)域, 且有良好的發(fā)展, 但還未在NPR 領(lǐng)域中發(fā)揮作用.模糊色彩技術(shù)是利用模糊集理論的隸屬函數(shù)將色彩進(jìn)行不同方式的顏色聚類(lèi)或分類(lèi), 它的模型是抽象的, 為了產(chǎn)生藝術(shù)化的繪制效果, 必須融入一種特定的NPR 方法中, 才能體現(xiàn)其實(shí)際用途. 為此, 選用了馬賽克渲染技術(shù). 這是由于馬賽克渲染涉及的圖像剖分技術(shù)能夠較好地模仿藝術(shù)家對(duì)形態(tài)構(gòu)成的觀察和分析方法, 并且由此得到的結(jié)果還可以作為其他NPR 技術(shù)(如油畫(huà)效果、水粉效果等) 在取色時(shí)所用的源圖像.
目前在馬賽克渲染技術(shù)中, 還未嘗試融入模糊色彩技術(shù). 本文融合這2 種技術(shù), 提出可以廣義上模擬不同藝術(shù)家的色彩思維賦色的方法.對(duì)比了傳統(tǒng)的馬賽克渲染方法和本文方法. 傳統(tǒng)的馬賽克渲染主要關(guān)注于對(duì)源圖像的分區(qū). 本文改造了馬賽克渲染技術(shù), 重點(diǎn)加入了模糊色技術(shù), 以模擬藝術(shù)觀察色彩和運(yùn)用色彩時(shí)的模糊思維, 并且在圖像分區(qū)的流程里實(shí)現(xiàn)了層次細(xì)分優(yōu)化, 以模擬藝術(shù)家對(duì)形態(tài)的觀察分析方法.通過(guò)主觀問(wèn)卷實(shí)驗(yàn)的方法, 本文證明所提出模型能夠廣義地、良好地表達(dá)不同藝術(shù)家的賦色策略. 最后,基于本文方法開(kāi)發(fā)了一款馬賽克藝術(shù)渲染原型應(yīng)用, 其體現(xiàn)出了2 個(gè)優(yōu)點(diǎn):
1) 用戶可從預(yù)設(shè)的大量圖像賦色策略中快速獲取到采取不同賦色方案的大量結(jié)果, 并從中選取符合自身藝術(shù)審美的結(jié)果;
2) 用戶可了解每個(gè)賦色結(jié)果對(duì)應(yīng)的賦色規(guī)則, 學(xué)習(xí)到一種可運(yùn)用于實(shí)際繪畫(huà)的、接近藝術(shù)家實(shí)際思維模型的賦色策略.
1 相關(guān)工作
以往已有一些研究涉及了模擬藝術(shù)家的賦色思維, 但對(duì)于色彩的主觀模糊性建模卻顯得不足.Zeng 等基于圖像解析技術(shù)的語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)方法模仿了畫(huà)作的形態(tài)構(gòu)成, 將圖像進(jìn)行分割分類(lèi)并實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)別的筆刷藝術(shù)渲染. Guo 等運(yùn)用輸入圖像生成的結(jié)構(gòu)描述映射圖并建立對(duì)象輪廓描述、模仿畫(huà)作形態(tài)構(gòu)成, 再通過(guò)一種色彩轉(zhuǎn)換算法模仿水墨畫(huà)賦色風(fēng)格. Zang 等將藝術(shù)性增強(qiáng)和色彩調(diào)和結(jié)合運(yùn)用到圖像增強(qiáng)技術(shù), 在Lab 色彩空間實(shí)現(xiàn)了模仿藝術(shù)家真實(shí)主觀調(diào)色的思維. 趙葉峰等在HSL 色彩空間利用色彩調(diào)和技術(shù)提取油畫(huà)的主題色, 得到視覺(jué)相對(duì)明顯的像素色彩. 色彩調(diào)和技術(shù)需要結(jié)合對(duì)人心理感知概念, 一定程度上模擬了藝術(shù)家主觀調(diào)色. 然而, 這些技術(shù)大多在常見(jiàn)的色彩空間如HSV[13-14], HSL, Lab, LMS 錐彩色空間等中實(shí)現(xiàn), 而且模擬賦色的主要途徑是色彩調(diào)和技術(shù), 卻未利用模糊色彩進(jìn)行實(shí)踐, 也就未能很好地模擬藝術(shù)家色彩思維的主觀模糊性.模糊色彩技術(shù)對(duì)人的色彩認(rèn)知模糊性具有良好的表達(dá)力, 但還未能用于輔助數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作.Chang 等相繼提出在2 種不同的模糊色彩分類(lèi)方法條件下基于參考圖像對(duì)源圖像的色彩進(jìn)行轉(zhuǎn)換, 得到符合人類(lèi)感知的圖像. Alarcón 等結(jié)合貝葉斯方法和模糊色彩模型提出一種色彩圖像語(yǔ)義分割的方法, 對(duì)圖像進(jìn)行不同風(fēng)格的處理. 劉炯宙等給出了基于色彩語(yǔ)義且綜合色彩調(diào)和度、色彩語(yǔ)義和用戶交互評(píng)價(jià)的'產(chǎn)品交互式遺傳配色設(shè)計(jì)方法, 把模糊語(yǔ)義應(yīng)用到了配色設(shè)計(jì), 通過(guò)用戶交互符合其個(gè)人心理感知, 值得借鑒. 張全等提出能夠在不同維度和粒度層上實(shí)現(xiàn)色彩空間與情感語(yǔ)義空間的復(fù)雜映射的色彩表征方法, 在語(yǔ)義層面上實(shí)現(xiàn)了模糊色彩渲染, 渲染得到的色彩也更符合人的心理感知. 不過(guò), 這些方法至今還未應(yīng)用于模擬藝術(shù)家的色彩思維, 也未運(yùn)用于NPR 領(lǐng)域.馬賽克渲染風(fēng)格方法 (晶格化馬賽克(crystallizationmosaic)、古風(fēng)馬賽克(ancient mosaic))中, 晶格化馬賽克采用計(jì)算幾何方法和圖像處理技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行處理, 得到類(lèi)似彩色玻璃的效果.古風(fēng)馬賽克充分保留了源圖像信息, 著色的碎片形狀大小多樣. 這2 種都是模仿傳統(tǒng)馬賽克藝術(shù),在馬賽克碎片排布上做研究. Faustino 等對(duì)基本的馬賽克分割思想進(jìn)行了改進(jìn), 得到的馬賽克圖像具有邊緣信息. Hausner使用重心Voronoi 圖重現(xiàn)擬真的古代馬賽克風(fēng)格. 陳中貴等基于測(cè)地距離度量下的Voronoi 圖結(jié)構(gòu), 提出一種保特征的自適應(yīng)馬賽克圖像生成方法. Han 等提出一種在移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)、快速地生成彩色紙形狀的馬賽克的方法. 上述馬賽克技術(shù)大多側(cè)重于對(duì)馬賽克碎片的分割方法、形狀、大小、排列方式和算法效率的研究, 只有極少研究關(guān)注于顏色調(diào)整對(duì)生成的馬賽克圖像視覺(jué)效果的影響. 通常取源圖像對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行賦色, 且采用較簡(jiǎn)單傳統(tǒng)的顏色校正,如均值調(diào)整、方差調(diào)整[26]. 這些技術(shù)沒(méi)有涉及如何模仿藝術(shù)家思維對(duì)馬賽克碎片賦色, 但其中對(duì)于圖像的區(qū)域剖分技術(shù)可用于模擬藝術(shù)家對(duì)畫(huà)面的結(jié)構(gòu)進(jìn)行觀察與分析的技巧, 因此可結(jié)合模糊色技術(shù), 對(duì)畫(huà)家的繪畫(huà)思維過(guò)程進(jìn)行完整模擬.
2 技術(shù)框架及實(shí)現(xiàn)
示意了本文的系統(tǒng)框架: 虛線框內(nèi)為系統(tǒng)的主流程, 虛線框外左側(cè)示意系統(tǒng)流程與藝術(shù)家的創(chuàng)作過(guò)程的對(duì)應(yīng)關(guān)系, 虛線框外右側(cè)表達(dá)了原形系統(tǒng)的交互接口.本文技術(shù)均圍繞基于模糊色彩的馬賽克模型展開(kāi), 其主流程讀取用戶指定的一幅圖像, 經(jīng)過(guò)圖像的模型轉(zhuǎn)化、圖像賦色策略和圖像渲染, 得到風(fēng)格化的馬賽克圖像.上述流程模仿了藝術(shù)家的創(chuàng)作過(guò)程. 其中三角剖分與模糊色彩識(shí)別模仿了藝術(shù)家的觀察方法,相當(dāng)于藝術(shù)家通過(guò)分析想象獲得的主觀圖像分區(qū)和色彩構(gòu)成; 而圖像賦色策略模仿了藝術(shù)家創(chuàng)作時(shí)的主觀賦色.
2.1 圖像賦色策略
藝術(shù)家在對(duì)畫(huà)面賦色時(shí)并不會(huì)完全再現(xiàn)最初的主觀色彩印象, 而是會(huì)采取主觀變色處理, 并往往會(huì)嘗試不同色彩搭配效果; 然后從中選取滿意的配色效果, 形成個(gè)人的色彩風(fēng)格. 其中變色方法通常是將色彩在其同一色系范圍內(nèi)隨機(jī)變化. 這種隨機(jī)性在不同藝術(shù)家的創(chuàng)作中又具有不同的特性, 相當(dāng)于每個(gè)藝術(shù)家采取了具有個(gè)人特色的概率密度函數(shù)來(lái)隨機(jī)變色. 本節(jié)的圖像賦色策略模仿了藝術(shù)家創(chuàng)作的主觀賦色, 并基于每個(gè)三角面片的模糊色彩, 采取隨機(jī)化的色彩搭配對(duì)應(yīng)藝術(shù)家思維. 用戶可從得到的一系列賦色策略中選擇最符合自身偏好的策略參數(shù).
在模糊色彩空間CDV 中, 代表色c 決定色彩所處的語(yǔ)義環(huán)境, 隸屬度d 和三維向量v 的不同決定了同一色彩語(yǔ)義對(duì)應(yīng)多種色彩值. 本節(jié)利用模糊色彩這一特性, 分別構(gòu)造針對(duì)隸屬度d 和三維向量v 的函數(shù)作用于三角面片, 從而更改三角面片頂點(diǎn)的模糊色彩值.
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
本文基于OpenFrameworks 框架, 用C++語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了馬賽克渲染原型系統(tǒng). 系統(tǒng)可以通過(guò)更改賦色策略, 快速生成大量不同風(fēng)格的馬賽克圖像.用戶可以從中挑選符合自身藝術(shù)審美的方案, 并且可以查看每一種渲染結(jié)果采取的賦色策略, 2450M CPU-從而了解并學(xué)習(xí)到這種賦色方式.本節(jié)介紹了賦色策略組的參數(shù)分析、模擬藝術(shù)家主觀化賦色思維的可行性分析. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境為IntelCore i5 2.50 GHz, 4 GB RAM. 所有實(shí)驗(yàn)圖像均不超過(guò)600×600 的大小, 細(xì)分度預(yù)設(shè)位Td={1200, 600, 100}, 平均運(yùn)行時(shí)間為3.2 s.
3.1 賦色策略組的參數(shù)分析
模糊賦色策略參數(shù)組{ε, λ, η, μ}中, ε 和λ 作用于隸屬度d, 決定實(shí)際繪畫(huà)渲染中色彩的鮮艷度; η和μ 作用于三維向量v, 決定實(shí)際渲染中色彩的偏向性. 色彩的偏向性由其所屬代表色和其在圖4 所示三維空間所處的位置所決定. 例如, 由圖6 中示例點(diǎn)(紫色, 0.2, (0.9, 0.3))與代表色質(zhì)心所處關(guān)系可知, 示例點(diǎn)色彩偏向灰色和橙色, 因此,-0.3, 要通過(guò)實(shí)際空間對(duì)應(yīng)關(guān)系才能具體分析色彩的偏向性.下面對(duì)一系列模糊賦色策略參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以展現(xiàn)這些參數(shù)的賦色效果. 以下每個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果都是由同一組策略參數(shù)對(duì)圖像所有三角面片的CDV 值進(jìn)行處理, 且保證了相同細(xì)分度T={1200,600, 100}.
3.1.1 ε 值和λ 值變化對(duì)圖像的影響
因?yàn)棣?值的變化結(jié)果和λ 值相似, 實(shí)驗(yàn)中只選取了對(duì)λ 值變化的圖像結(jié)果, 用以分析ε 和λ 值.表2 和圖9 a~9i 組分別比較了ε, η, μ 相同的情況下, λ=0.1, 0.5, 1 的圖像渲染情況. 3 組圖像表明,λ 對(duì)圖像起一定變化作用: 在相同代表色和同一向量方向上, λ 值越小, 圖像色彩越明亮; λ 值越大,圖像色彩越暗.
3.1.2 η 值變化對(duì)圖像的影響
9j~9l 組分別比較了ε λ, μ 相同的情況下, η=0.1, 0.5, 1 的圖像渲染情況. 圖像表明, 在相同代表色和同一向量方向上, η 值越大, 圖像色彩越明亮; η 值越小, 圖像色彩越暗. 且在η 大于某一個(gè)值后圖像變化不太明顯, 因此本文在輔助系統(tǒng)中選取作為η 的變化范圍.
3.1.3 μ 值變化對(duì)圖像的影響
9m~9t 組分別比較了在ε_(tái), λ, η 相同的情況下不同向量μ 值對(duì)圖像的影響效果. 實(shí)驗(yàn)使用了8 個(gè)代表不同方向的參數(shù)組, 通過(guò)表2 和圖9可以得知,向量μ 的不同取值影響圖像效果顯著:在相同代表色和相同隸屬度的情況下, 圖9m 色調(diào)偏淡偏粉, 圖9n 主色調(diào)偏黃, 圖9o 和9r 主色調(diào)偏綠, 圖9p 主色調(diào)偏藍(lán), 圖9q 主色調(diào)偏紫, 圖9s 主色調(diào)偏紅, 圖9t 主色調(diào)偏深綠. 向量主要由實(shí)際代表色所在三維空間位置所控制, 因此, 可根據(jù)對(duì)應(yīng)表圖上的μ 值選擇相近取值, 從而得到相近的圖像渲染效果. 更多不同向量對(duì)圖像的影響有待用戶探索.
3.1.4 小結(jié)
上述對(duì)比分析很好地體現(xiàn)了藝術(shù)家賦色中的主觀變色, 并進(jìn)一步得出, 在模糊賦色策略參數(shù)組__策略組中的ε 或λ 值; 若要更改圖像的主色調(diào), 則根據(jù)空間結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)η 和μ 值; 對(duì)于如何精確選取色彩偏向性, 原型系統(tǒng)中提供代表色的可視化關(guān)系位置可供用戶選擇.通過(guò)上述數(shù)據(jù)對(duì)比, 本節(jié)也進(jìn)一步確定了2.4節(jié)中的所提到的{ε, λ, η, μ}參數(shù)范圍.
3.2 模擬藝術(shù)家主觀化賦色思維的可行性
3.2.1 模擬藝術(shù)家色彩思維的方法
由于藝術(shù)家創(chuàng)作時(shí)不采用單一的賦色策略,模擬藝術(shù)家的賦色思維更確切地體現(xiàn)在模擬他們的代表作品的賦色策略. 如圖10 所示印象派畫(huà)家莫奈就曾用不同的賦色效果描繪相同光照下的相同景物(圖中對(duì)相同的睡蓮進(jìn)行了不同的賦色描繪). 實(shí)驗(yàn)圖像局限由于實(shí)驗(yàn)圖像內(nèi)容、色彩與藝術(shù)家原始景物有所區(qū)分, 且不同實(shí)驗(yàn)圖像存在不同的色彩偏向, 例如, 圖13d 的原圖中花朵偏紅, 圖13e 的原圖偏藍(lán),于是添加相同的賦色策略后產(chǎn)生的渲染色彩會(huì)有所不同. 相比而言, 圖13f 的原圖和藝術(shù)家原圖色彩偏向較一致, 因此在色彩相似性上優(yōu)于其他的實(shí)驗(yàn)圖像效果.
1) 實(shí)驗(yàn)圖像的模擬程度
根據(jù)可知, 每幅圖對(duì)應(yīng)的賦色策略均高于5 分, 即全部達(dá)到了“基本符合”的程度, 部分圖像賦色策略平均相似程度分?jǐn)?shù)高達(dá)8 分左右, 全部樣本的平均相似程度在6.43, 數(shù)據(jù)的方差總體比較平均. 因此, 上述數(shù)據(jù)能夠證實(shí), 本文賦色策略組好地模擬了藝術(shù)家的色彩思維.
2) 賦色策略組的廣義性
因?yàn)?0 幅作品來(lái)自不同的藝術(shù)家, 且模擬賦色策略都能較好地模擬作品, 由此證實(shí)本文的模擬賦色策略組是可以在廣義上模仿不同藝術(shù)家的不同作品的色彩風(fēng)格.
3) 模糊色彩集劃分的局限
在生成的作品中, 有些位置的色彩過(guò)大地偏離了其對(duì)應(yīng)的模糊色概念; 其中重要原因是當(dāng)前的模糊色彩集定義在RGB 空間. 目前有關(guān)模糊色的研究中, 大都是在RGB 色彩空間中定義模糊色彩集, 本文采用Soto-Hidalgo 的模糊色彩分類(lèi)方法亦是如此, 還較少嘗試在其他色彩空間中定義. 然而, RGB 空間并不具有視覺(jué)等距的屬性, 因此, 生成的11 個(gè)模糊色彩集范圍與藝術(shù)家認(rèn)知的色彩就會(huì)有較大差異.
3.2.4 小 結(jié)
本節(jié)主要印證了本文賦色策略組可以模擬出多種不同經(jīng)典作品的賦色策略, 和能夠廣義地模擬不同藝術(shù)家的賦色思維. 也存在一些局限, 包括本文并未能夠?qū)崿F(xiàn)直接從藝術(shù)家的作品中識(shí)別出它的真實(shí)賦色策略, 因此不涉及從經(jīng)典作品提取出賦色策略的技術(shù); 在實(shí)驗(yàn)圖像選取過(guò)程中存在色彩偏向的局限, 導(dǎo)致圖像渲染效果不一致.
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