非真实感绘制论文：静物素描模拟的算法设计与系统实现【中文摘要】非真实感绘制（Non-photorealistic rendering, NPR）近几年来受到越来越多的关注。
非真实感绘制属于计算机图形学领域，与真实感绘制相辅相成，主要模拟艺术作品风格。
而如何模拟素描画风格是非真实感绘制的一个重要研究方向。
传统的素描从绘图内容上看大致可分为静物画、风景画和人物画，不同场景的素描处理方法也不同。
虽说这个属于艺术研究的范畴，但是非真实感绘制着重表现图形的艺术特质，可以称为电子艺术，在研究素描模拟上自然也会碰到同样的问题。
而现有的文献和方法虽有对人物画的研究，但对其他两种素描画的研究尚缺。
另一方面众多图像处理软件比如美图秀秀推出了素描艺术特效功能，但是效果与手绘素描相比却差强人意，并且没有针对不同绘图场景进行特殊化处理。
静物素描是素描的入门基础，因此本文试图研究如何模拟绘制静物素描，拟改善其效果。
本文的主要工作有三点。
第一点是采集相关数据，包括对静物的实物拍摄和让美术专业人士手绘相应的静物素描，并用这些数据研究静物素描和作为实验的测试数据。
第二点是根据手绘静物素描的特点设计一个静物素描模拟绘制算法。
此算法实现过程与手绘静物素描的作画流程相似，先绘制轮廓，再用不同半径大小的笔触依次画阴影部分，最后将轮廓部分与阴影部分合成，从而得到素描模拟结果图。
对于轮廓的绘制，本文采用Sobel算子边缘检测算法和Canny边缘检测算法来实现。
在阴影部分的绘制方面，本文采用基于笔触的绘制方法，即在输入的原图像和输出的结果图像中间引入中间的笔触层，笔触层包括对应于原图像的笔触集合。
对于笔触的绘制，本文采用B样条曲线来模拟笔触走势，并用Sousa和Buchanan提出的物理模型中铅笔与纸张交互建模算法来绘制笔触。
基于这个算法，本文实现灰度素描模拟绘制和彩色素描模拟绘制。
第三点是设计并实现了一个桌面应用级的静物素描模拟绘制系统，实现对静物素描模拟绘制算法和铅笔与交互建模算法的应用。
