非真实感绘制技术研究现状与展望

作     者：钱文华 曹进德 徐丹 吴昊 Qian Wenhua;Cao Jinde;Xu Dan;Wu Hao

作者机构：云南大学信息学院昆明650504 东南大学自动化学院南京210009 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2020年第25卷第7期

页      面：1283-1295页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61662087,61540062) 云南省中青年学术技术带头人后备人才项目(2019HB121) 云南省科技厅应用基础研究计划项目(2019FA044,2018FB100) 云南省杰出青年培育项目(2018YDJQ016) 全国第62批博士后科研基金项目(2017M621591) 江苏省博士后科研基金项目(1108000197) 

主　　题：非真实感绘制 图像建模 数字化模拟 情感识别 评价标准 

摘      要：非真实感绘制技术(non-photorealistic rendering,NPR)主要用于模拟艺术风格、表现艺术特质和传达用户情感等,是计算机图形学的重要组成部分,其研究对象逐渐丰富,研究方法不断创新。本文从基于图像建模的绘制方法、基于深度学习的绘制方法、中国特有艺术作品的数字化模拟、非真实感情感特征识别以及非真实感视频场景绘制等5个方面概述目前研究进展,然后从扩展非真实感研究对象、增强视频绘制帧间连贯性、提取艺术风格情感特征以及评价非真实感绘制结果等4个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出提高算法的通用性和绘制效率,以及提高深度学习网络的泛化性,有助于扩展研究对象,模拟艺术风格的多样性,同时减小视频场景的帧间跳变;对艺术风格作品具有的情感特征、内在机理特征进行模拟,有助于提高绘制结果与艺术风格图像的相似度;结合主观和客观评价模型,可以更准确地对绘制结果进行评价,同时有利于优化网络模型参数,提高绘制效率。非真实感绘制在计算机视觉、文化遗产保护等领域具有重要的应用前景,但其研究对象、绘制算法、绘制效率仍然存在很多亟待解决的问题,随着硬件设备的不断改进,综合运用学科交叉知识、扩展应用领域将进一步推动非真实感绘制技术的发展。