邊緣檢測技術(shù)在繪畫中的應用分析

貴州民族大學法學院 貴州 貴陽 550025

在包含各向同性無紋理特征的灰度圖像中，邊緣是兩個具有不同恒定灰度的區(qū)域之間的邊界。這種圖片中的理想邊緣兩側(cè)具有明顯的灰度差，根據(jù)所分析圖片的類別，容易得到各種邊緣橫截面。如果觀察實體對象，其中包含不同方向的表面，以銳角相交，則也存在屋頂型邊緣和尖峰邊緣。邊緣檢測是一種圖像處理技術(shù)，用于查找和獲取圖像內(nèi)部不同對象的邊界。通過檢測亮度的不連續(xù)來實現(xiàn)邊緣的獲得。邊緣檢測技術(shù)經(jīng)常用于圖像處理，計算機視覺，機器視覺和精密工程制造等領(lǐng)域中的圖像分割、數(shù)據(jù)提取和功能區(qū)域分割。

1 邊緣檢測技術(shù)分析

在圖像處理領(lǐng)域，邊緣一詞一般指灰度邊緣，因為無論什么實物對象的照片或檢測數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在二維空間的表象都是具有不同灰度的圖像，灰度邊緣是迄今為止圖像處理領(lǐng)域最常見的邊緣類型。對于圖像，可以看作二維矩陣f(x,y)，其方向?qū)?shù)在邊緣部分有局部極值。因此，通常邊緣檢測技術(shù)的基本思想就是用各種方法求出f(x,y)梯度的局部極大值和方向。常見的通用的邊緣檢測算法算子包括Roberts，Sobel，Laplacian， Canny和Prewitt等[1]。

除了基本的邊緣檢測算子之外還有基于形態(tài)學的邊緣檢測技術(shù)，基于小波、輪廓波模極大的邊緣檢測技術(shù)，基于一些動態(tài)特征融合的邊緣檢測技術(shù)等[2]。但相比于基本的算子邊緣檢測，這些技術(shù)實現(xiàn)相對要復雜一些。

2 照片邊緣檢測實例

基于各類算子的邊緣檢測技術(shù)因其應用簡單方便而獲得了多個行業(yè)和領(lǐng)域的廣泛接受。為了體現(xiàn)算子在圖片領(lǐng)域的邊緣檢測能力。本文采用邊緣檢測算子針對一般照片的邊緣檢測能力進行了研究。結(jié)果如圖1所示。

圖1 照片的邊緣檢測

圖1(a) 所示為作者所拍攝的某地風景照片，包含色彩單一均勻的天空，邊緣明顯的房屋,平滑的字牌以及邊緣界限模糊的樹木等。采用上節(jié)介紹的算子，計算機編程以后獲得的邊緣如圖1(b)所示。天空由于沒有云朵等明顯變化，色調(diào)統(tǒng)一，識別以后只能看到天空與樹木的邊界。樹木個體之間雖然實際中界限明顯，但是作為一個整體，枝葉過于茂密，因此細節(jié)邊緣并沒有識別出來。字牌上字雖然平滑，但由于灰度不同，也被準確識別出來了。實驗證明對于繪畫作品同樣可以識別邊界。

3 邊緣檢測在繪畫中的應用分析

線描是中國畫的重要表現(xiàn)形式之一，可以從拍攝的照片中提取線描稿，整理后的線描稿可以作為獨立的繪畫作品，也可以在線描稿的基礎(chǔ)上繪制而成工筆畫。即在線描基礎(chǔ)上進行渲染，把線描作品加工成有顏色的工筆設(shè)色繪畫作品。

面對紛繁的現(xiàn)實世界萬物，花鳥蟲魚，山水人物，通過觀察的方法，捕獲感覺特征線，除了需要一定的美術(shù)構(gòu)圖知識以外還需要長期的繪畫訓練，才能準確把握對象的特診輪廓邊緣。而基于圖像識別處理領(lǐng)域的邊緣檢測技術(shù)，是一種十分快速有效地獲得繪畫對象的輪廓線條的方法。獲得了繪畫對象的輪廓，即使對于沒有美術(shù)基礎(chǔ)，或者美術(shù)繪畫基礎(chǔ)比較薄弱的初學者，也能臨摹或畫工筆畫。對于一些名畫作品，學習繪畫者，可以在獲得原畫輪廓以后，臨摹經(jīng)典繪畫作品的白描稿，有利于學畫者早日掌握所繪對象的輪廓特征。

4 結(jié)束語

在平常的工作學習生活中，我們畫幾幅自己喜歡的畫，可以豐富個人業(yè)余生活，鍛煉自己的觀察能力和動作協(xié)調(diào)能力。借助于計算機技術(shù)和邊緣檢測技術(shù)的發(fā)展，可以更加方便地獲得繪畫作品和手機隨手拍攝的電子數(shù)碼照片的輪廓邊緣特征，更加便捷的創(chuàng)作我們自己的作品。相信在未來，這一技術(shù)在繪畫作品的數(shù)字化和繪畫技藝的普及領(lǐng)域必將取得重要作用。