MATLAB图像处理：提取线稿

Contents

1. 1. 创意
2. 2. 实现
3. 3. 改进

创意

这个方法其实很久以前我就了解了——用最小值和颜色减淡。我以前用photoshop的时候都是采用这个方法的。不过我过去一直不知道它的原理是什么，知道最近学习了数字图像处理。最小值十分适合用来侵蚀线条，而颜色减淡则可以很好的把线条凸显出来。具体的操作如下：

• 去色，变为灰度图像，记为图1
• 对图1反色，记为图2
• 对图2应用最小值滤波器，得到图3
• 图1作为基层，图3作为混合层，与图3做颜色减淡，得到最终图像

其中，颜色减淡的计算公式是：

• 基色=0时，结果色=0；
• 基色=255时，结果色=255；
• 结果色 = MAX(基色 / (255 - 混合色), 255)

实现

下面给出MATLAB的实现：

% roundMask.m
function [ M ] = roundMask( radius )
r = floor(radius);
axis = -r: r;
[x, y] = meshgrid(axis, axis);
distance = x .^ 2 + y .^ 2;
M = zeros(2 * r + 1);
M(distance <= radius ^ 2) = 1;
end

% sketch.m
function [ PIM ] = sketch( IM, radius )
r = floor(radius);
IM = im2double(rgb2gray(IM));
RIM = 1 - IM;
templateM = roundMask(radius);
[width, height] = size(IM);
PIM = zeros(width, height);
for y = 1: height
    for x = 1: width
        sx = max(1, x - r);
        ex = min(width, x + r);
        sy = max(1, y - r);
        ey = min(height, y + r);
        domain = RIM(sx:ex, sy:ey);
        maskM = templateM(sx + r - x + 1:ex + r - x + 1,...
            sy + r - y + 1:ey + r - y + 1);
        PIM(x, y) = min(domain(maskM ~= 0));
    end
end
PIM = min(IM ./ (1 - PIM), 1);
PIM(IM == 0) = 0;
end

roundMask.m是得到一个圆形领域模版，sketch.m才是提取线稿的部分。它接受图片矩阵和一个领域半径，返回经过处理的double型矩阵。这里不用ordfilt2等函数是因为他们都不能很好的处理图像边缘，会有黑边。所以我就自己实现了最小值滤波器。

处理的效果如下图所示：

改进

但是仔细观察会发现黑色线条的周围会有灰色的阴影，像下图这样。

之后我想了很多办法去除他们，受到一个叫选择性模糊的算法的启发，我决定使用如下方法。对于一个领域内的像素，只选择与该像素的灰度接近的某些像素计算平均值；如果值大于某一阈值，则取某些像素的最大值作为结果；如果值小于某一阈值，则取某些像素的最小值作为结果。这样可以有效的保留边缘。下面是MATLAB实现。

% removeNoise.m
function [ PIM ] = removeNoise( IM, radius, distance, threshold )
r = floor(radius);
[width, height] = size(IM);
templateM = roundMask(radius);
PIM = zeros(width, height);
for y = 1: height
    for x = 1: width
        sx = max(1, x - r);
        ex = min(width, x + r);
        sy = max(1, y - r);
        ey = min(height, y + r);
        domain = IM(sx:ex, sy:ey);
        maskM = templateM(sx + r - x + 1:ex + r - x + 1,...
            sy + r - y + 1:ey + r - y + 1);
        distances = abs(domain - IM(x, y));
        validPt = domain((maskM ~= 0) & (distances < distance/255));
        if mean(validPt) < threshold/255
            PIM(x, y) = min(validPt);
        else
            PIM(x, y) = max(validPt);
        end
    end
end
end

函数的第一个参数是图像，第二个是领域半径，第三个是容差，最后的是阈值。

这样处理完的线稿图像算是比较完美的了~