基于深度卷积神经网络的粉笔画风格模拟研究

发布时间：2021-10-29 02:40

　　使用计算机对不同风格的艺术作品进行模拟是非真实感绘制领域研究的主要方向之一。近二十年来非真实感绘制领域内的研究者们成功地对油画、山水画、素描等艺术风格进行了模拟和仿真,研究成果在工程制图、医学医药、动画制作等产业得到了广泛的应用。然而,粉笔画作为一个有着悠久历史的画种,以它粗犷的线条和亮丽的色彩闻名于世,但目前在非真实感绘制领域对于粉笔画艺术风格的模拟研究还不够深入。非真实感绘制领域内经常使用数学建模的方式对艺术作品进行模拟研究,这种方式依靠具体的算法对图像进行逐步处理,以期获得可预测的效果。但是这种模拟算法针对性过强,对自然图像无法实现大量泛化。深度卷积神经网络自2006年以来在计算机视觉领域取得了巨大的研究进展,本文使用深度学习和卷积神经网络结合的方法来研究粉笔画风格的模拟算法,与基于数学建模的传统算法不同,卷积神经网络模型具有很强的泛化特性,恰好弥补了传统算法泛化能力弱的不足。论文提出的粉笔画风格模拟算法主要围绕粉笔画风格网络模型的构建、训练、使用和改进四个方面展开。首先,网络模型的构建分为粉笔画生成网络和粉笔画判别网络两个部分,生成网络负责产生具有粉笔画风格的图片,判别网络负责... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多种风格的绘画作品，中国风（左上），印象派（右上），超现实主义（左下），表现主义（右下）

常见的粉笔画艺术作品[11]

油画艺术风格的模拟

【参考文献】：
期刊论文
[1]粉笔画艺术风格模拟[J]. 钱文华,徐丹,官铮,普园媛,喻扬涛,杨萌.  中国图象图形学报. 2017(05)
[2]偏离映射的烙画风格绘制[J]. 钱文华,徐丹,岳昆,官铮,普园媛.  中国图象图形学报. 2013(07)
[3]非真实感绘制技术研究进展[J]. 王相海,秦晓彬,辛玲.  计算机科学. 2010(09)
[4]一种改进的铅笔画的生成方法[J]. 李龙生,周经野,陈益强,刘军发,周仁琴.  中国图象图形学报. 2007(08)
[5]非真实感绘制技术研究[J]. 苏延辉,韦欢,费广正,石民勇.  中国传媒大学学报(自然科学版). 2006(02)
[6]浅谈粉笔画的基本表现技法[J]. 冯艺发.  美与时代. 2004(05)
[7]瞬间感动与色粉笔画[J]. 韩雪.  艺术百家. 2003(02)
[8]色粉画研究[J]. 张新权.  装饰. 2002(12)
[9]粉笔画在美术教学中的应用[J]. 陈传林.  广西教育. 1994(05)
[10]色粉笔画技法初探[J]. 曾日文.  艺术探索. 1988(02)

博士论文
[1]云南重彩画艺术风格的数字模拟及合成技术研究[D]. 普园媛.云南大学 2010
[2]基于GPU的高性能并行算法研究[D]. 白洪涛.吉林大学 2010
[3]艺术风格图像的非真实感绘制理论与方法研究[D]. 钱小燕.南京理工大学 2007



本文编号：3463802