一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法

1.一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤1、采集具有所要仿真的影视效果的图像数据，所述图像数据包括视频数据或图片数据；
步骤2、将所收集的图像数据进行标准化；
步骤3、进行灰度分布的统计：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行像素灰度统计，根据像素灰度统计的结果进行数学建模，直至数学建模的结果和像素灰度统计的结果拟合成功则进行步骤4；
步骤4、进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡；
步骤5、将测试图片通过步骤3中建立的数学模型，得到灰度曲线处理结果，得到在灰度层级上与所需要的影视效果一致的图像；
步骤6、色彩替换：将步骤5中得到的灰度曲线处理结果的每个像素值根据色卡坐标映射关系，在步骤4中制作的所要仿真的影视效果的色卡上找出并替换相应像素点变换后的颜色，完成仿真；
对于所要仿真的影视效果为平面化的影视效果时，步骤3中数学建模采用标准模型，所述标准模型包括对图像数据的高光部分建模、中间调部分建模和阴影部分建模；
所述高光部分建模的方法如下：高光部分通过对色调分布进行建模，采用拉普拉斯分布来表示，公式如下：
其中，v表示灰度值标准化后的浮点数，σb表示尺度；
中间调部分通过对色调分布进行建模，采用均匀分布来表示，公式如下：
其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；
ua表示均匀分布的起始位置，ub表示均匀分布的终止位置；
所述阴影部分建模的方法如下：阴影部分通过对色调分布进行建模，采用如下公式表示：
其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；
σd表示标准差，μd表示期望；
步骤6中所述色卡坐标映射关系如下：
对于任意一张现实彩色照片中的像素点f(xi,yi)，均存在映射到步骤5中制作的所要仿真的影视效果的色卡上相应坐标所对应的像素点τn(xp,yq)，其坐标映射关系表示如下：
其中，R,G,B代表了现实彩色照片中的像素点f(xi,yj)对应的三通道数值，且R,G,B∈[0,255]。
2.根据权利要求1所述的基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其特征在于，步骤2中将所收集的图像数据进行标准化的方法，包括当图像数据为视频数据时，先将视频数据拆分为一帧一帧的图片数据，再将全部图片数据调整为统一大小；当图像数据为图片数据时，直接将全部图片数据调整为统一大小。
3.根据权利要求1所述的基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其特征在于，步骤3中数学建模的结果和像素灰度统计的结果以灰度曲线或直方图的形式拟合。
4.根据权利要求1所述的基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其特征在于，步骤4中进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡，方法如下：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行色彩统计，根据色彩统计的结果对标准色卡进行三通道的映射，得到所要仿真的影视效果的色卡。
5.根据权利要求4所述的基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其特征在于，所述像素色彩统计的统计量是图像数据上每种色彩所对应的像素个数或像素所占百分比。

一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其属于计算机辅助影视创作领域。\n背景技术\n[0002] 在计算机辅助影视创作中，通过非真实感渲染仿真技术，实现了油画、素描画、人物简笔画等风格的仿真，且其仿真方法种类繁多、技术侧重多样，体现出影视创作的写实、抽象等艺术特色。但在影视作品的制作过程中往往需要工作者投入很大的精力去模仿想要制作的效果。\n[0003] 非真实感绘制主要用于模拟艺术式的绘制风格，多用于卡通造影。在非真实感绘制中，更加专注于图形个性化和艺术化的表达。\n[0004] 目前看来，现有图像/视频编辑软件和算法无法直接产生令人满意的影视风格效果，这使得影视制作者需要进行长时间而且重复性的工作，通过计算机辅助制作可以提高其工作效率、增加产出，但是这项工作最大的难点在于对每一项影视风格建模十分复杂，在仿制过程中缺少一种统一的便捷的方法。\n发明内容\n[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供了一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法。本方法将通用滤镜技术之一的色卡映射与直方图映射相结合可以快速实现影视风格仿真。\n[0006] 本发明采用了如下技术方案：\n[0007] 一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其包括如下步骤：\n[0008] 步骤1、采集具有所要仿真的影视效果的图像数据，所述图像数据包括视频数据或图片数据；\n[0009] 步骤2、将所收集的图像数据进行标准化；\n[0010] 步骤3、进行灰度分布的统计：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行像素灰度统计，根据像素灰度统计的结果进行数学建模，直至数学建模的结果和像素灰度统计的结果拟合成功则进行步骤4；\n[0011] 步骤4、进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡；\n[0012] 步骤5、将测试图片通过步骤3中建立的数学模型，得到灰度曲线处理结果，得到在灰度层级上与所需要的影视效果一致的图像；\n[0013] 步骤6、色彩替换：将步骤5中得到的灰度曲线处理结果的每个像素值根据色卡坐标映射关系，在步骤5中制作的所要仿真的影视效果的色卡上找出并替换相应像素点变换后的颜色，完成仿真。\n[0014] 进一步的，步骤2中将所收集的图像数据进行标准化的方法，包括当图像数据为视频数据时，先将视频数据拆分为一帧一帧的图片数据，再将全部图片数据调整为统一大小；\n当图像数据为图片数据时，直接将全部图片数据调整为统一大小。进一步的，步骤3中数学建模的结果和像素灰度统计的结果以灰度曲线或直方图的形式拟合。\n[0015] 进一步的，所述灰度曲线或直方图均有横坐标、纵坐标，横坐标、纵坐标一个表示0～255灰度值，另一个表示相应灰度值对应的像素个数或者像素所占百分比。进一步的，对于所要仿真的影视效果为平面化的影视效果时，步骤3中数学建模采用标准模型，所述标准模型包括对图像数据的高光部分建模、中间调部分建模和阴影部分建模。\n[0016] 进一步的，所述高光部分建模的方法如下：高光部分通过对色调分布进行建模，采用拉普拉斯分布来表示，公式如下：\n[0017]\n[0018] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数，σb表示尺度。\n[0019] 进一步的，所述中间调部分建模的方法如下：中间调部分通过对色调分布进行建模，采用均匀分布来表示，公式如下：\n[0020]\n[0021] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；\n[0022] ua表示均匀分布的起始位置，ub表示均匀分布的终止位置。\n[0023] 进一步的，所述阴影部分建模的方法如下：阴影部分通过对色调分布进行建模，采用如下公式表示：\n[0024]\n[0025] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；\n[0026] σd表示标准差，μd表示期望。\n[0027] 进一步的，步骤4中进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡，方法如下：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行色彩统计，根据色彩统计的结果对标准色卡进行三通道的映射，得到所要仿真的影视效果的色卡。\n[0028] 进一步的，所述像素色彩统计的统计量是图像数据上每种色彩所对应的像素个数或像素所占百分比。\n[0029] 进一步的，图像数据的存储都以R，G，B分别存储红、绿、蓝三种颜色，这三种颜色以不同浓度混合产生不同色彩，R，G，B的取值范围也是0～255。\n[0030] 进一步的，所述像素色彩统计和像素灰度统计可通过计算机编程实现，也可通过人工数实现。\n[0031] 进一步的，步骤6中所述色卡坐标映射关系如下：\n[0032] 对于任意一张现实彩色照片中的像素点f(xi,yj)，均存在映射到步骤5中制作的所要仿真的影视效果的色卡上相应坐标所对应的像素点τn(xp,yq)，其坐标映射关系表示如下：\n[0033]\n[0034]\n[0035] 其中，R,G,B代表了现实彩色照片中的像素点f(xi,yj)对应的三通道数值，且R,G,B∈[0,255]。\n[0036] 色卡是自然界存在的颜色在某种材质上的体现，用于色彩选择、比对、沟通，是色彩实现在一定范围内统一标准的工具。本实施例中的色卡是用于给计算机识别的色卡。\n[0037] 本发明的有益效果如下：\n[0038] 本发明对像素灰度特征进行统计并建模，这一步与现有技术对染色过程进行建模相比减少了工作者实现的难度，易于拓展到多种风格，避免了一种模型只对应一种风格，改变风格就需要重新建模的问题。\n[0039] 在数字图像处理中，灰度值的处理是最方便快捷的，由于影视作品中高光、中间调及阴影在灰度层面上具有明显的区分，使用灰度直方图映射可以很大程度地保证仿真结果与现实作品的灰度层级关系相近；由于色卡映射对色彩及风格具有较强的鲁棒性且易于制作出相应色卡，这一方法降低了建模的复杂程度并保证了处理结果的质量。\n具体实施方式\n[0040] 下面结合具体实施例对本发明走进一步说明。\n[0041] 本实施例涉及一种基于色卡映射与直方图映射的影视风格仿真方法，其包括如下步骤：\n[0042] 步骤1、采集具有所要仿真的影视效果的图像数据，所述图像数据包括视频数据或图片数据；\n[0043] 步骤2、将所收集的图像数据进行标准化；\n[0044] 步骤3、进行灰度分布的统计：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行像素灰度统计，根据像素灰度统计的结果进行数学建模，直至数学建模的结果和像素灰度统计的结果拟合成功则进行步骤4；\n[0045] 步骤4、进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡；\n[0046] 步骤5、将测试图片通过步骤3中建立的数学模型，得到灰度曲线处理结果，得到在灰度层级上与所需要的影视效果一致的图像；\n[0047] 步骤6、色彩替换：将步骤5中得到的灰度曲线处理结果的每个像素值根据色卡坐标映射关系，在步骤5中制作的所要仿真的影视效果的色卡上找出并替换相应像素点变换后的颜色，完成仿真。\n[0048] 进一步的，步骤2中将所收集的图像数据进行标准化的方法，包括当图像数据为视频数据时，先将视频数据拆分为一帧一帧的图片数据，再将全部图片数据调整为统一大小；\n当图像数据为图片数据时，直接将全部图片数据调整为统一大小。进一步的，步骤3中数学建模的结果和像素灰度统计的结果以灰度曲线或直方图的形式拟合。\n[0049] 进一步的，所述灰度曲线或直方图均有横坐标、纵坐标，横坐标、纵坐标一个表示0～255灰度值，另一个表示相应灰度值对应的像素个数或者像素所占百分比。进一步的，对于所要仿真的影视效果为平面化的影视效果时，步骤3中数学建模采用标准模型，所述标准模型包括对图像数据的高光部分建模、中间调部分建模和阴影部分建模。\n[0050] 进一步的，所述高光部分建模的方法如下：高光部分通过对色调分布进行建模，采用拉普拉斯分布来表示，公式如下：\n[0051]\n[0052] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数，σb表示尺度。\n[0053] 进一步的，所述中间调部分建模的方法如下：中间调部分通过对色调分布进行建模，采用均匀分布来表示，公式如下：\n[0054]\n[0055] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；\n[0056] ua表示均匀分布的起始位置，ub表示均匀分布的终止位置。\n[0057] 进一步的，所述阴影部分建模的方法如下：阴影部分通过对色调分布进行建模，采用如下公式表示：\n[0058]\n[0059] 其中，v表示灰度值标准化后的浮点数；\n[0060] σd表示标准差，μd表示期望。\n[0061] 进一步的，步骤4中进行像素色彩统计并制作所要仿真的影视效果的色卡，方法如下：将步骤2中标准化后的全部图像数据进行色彩统计，根据色彩统计的结果对标准色卡进行三通道的映射，得到所要仿真的影视效果的色卡。\n[0062] 进一步的，所述像素色彩统计的统计量是图像数据上每种色彩所对应的像素个数或像素所占百分比。\n[0063] 进一步的，图像数据的存储都以R，G，B分别存储红、绿、蓝三种颜色，这三种颜色以不同浓度混合产生不同色彩，R，G，B的取值范围也是0～255。\n[0064] 进一步的，所述像素色彩统计和像素灰度统计可通过计算机编程实现，也可通过人工数实现。\n[0065] 进一步的，步骤6中所述色卡坐标映射关系如下：\n[0066] 对于任意一张现实彩色照片中的像素点f(xi,yj)，均存在映射到步骤5中制作的所要仿真的影视效果的色卡上相应坐标所对应的像素点τn(xp,yq)，其坐标映射关系表示如下：\n[0067]\n[0068]\n[0069] 其中，R,G,B代表了现实彩色照片中的像素点f(xi,yj)对应的三通道数值，且R,G,B∈[0,255]。\n[0070] 色卡是自然界存在的颜色在某种材质上的体现，用于色彩选择、比对、沟通，是色彩实现在一定范围内统一标准的工具。本实施例中的色卡是给计算机“看”的色卡而不是给设计师看的。\n[0071] 本实施例可直接应用于常见影视风格作品，如动漫、水墨风格电影等。\n[0072] 对于影视中对图像有形状变化需求的风格，可结合滤波算法进行适当调整，通过实验表明：双边滤波、维纳滤波和高斯滤波这三种滤波器可以对图像形状变换起到不一样的效果。\n[0073] 双边滤波是一种非线性滤波器，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果，实现保边去噪的目的。\n[0074] 维纳滤波或者高斯滤波降噪，对于高频细节的保护效果并不明显，都会较明显地模糊边缘，而双边滤波是基于空间分布的高斯滤波函数，所以距离边缘较远的像素不会过多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的不会发生改变，可以描述为：\n[0075]\n[0076]\n[0077] 其中，c为基于空间距离的权重和邻域像素点ξ与中心像素点x的几何距离相关，s为基于相似度的权重和邻域像素点ξ与中心像素点x的色彩距离相关。在对数字图像进行处理时，采用离散化的简化形式如下：\n[0078]\n[0079] 基于相似度的权重因子计算表示为：\n[0080]\n[0081] 色卡映射作为本方法的最后一部分，也是在影视风格仿真中最重要的一部分，其决定了影视作品的色彩质量与视觉舒适度。下面简述色卡映射的相关内容：对于一张标准色卡，每相近的四种颜色使用一条记录存储，一共需要64×64×64＝262,144条记录。将\n262,144种颜色分为8块，每块64×64个像素，每个像素都不同，因此，一张标准色卡是符合均匀分布的τ0(x,y)～U，其中τ0(x,y)为标准色卡τ0上位于(x,y)坐标的像素点，U为均匀分布。\n[0082] 对于一种风格的动漫其色彩分布是大致相同的，因此，通过统计通种风格动漫的色彩分布，可以大致估计出其对应的色卡颜色分布，可表示为：\n[0083]\n[0084] 其中，x表示像素值。\n[0085] 对于任意一张现实照片中的像素点f(xi,yj)，都可以映射到色卡上相应坐标所对应的像素τn(xp,yq)，其坐标映射关系可表示为\n[0086]\n[0087]\n[0088] 其中，R,G,B代表了彩色图像的三通道数值，且R,G,B∈[0,255]。\n[0089] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。