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| 原始图片 | 漫画风格生成后 |
山东大学（威海） 18级 数据科学与人工智能 孙易泽
本项目通过对原有图片进行处理后，生成具有漫画风格的图片。
具体处理方法如下：先将原有图像进行双边滤波，在保留边缘特征的同时对图像进行模糊处理；接着通过Sobel算子对图像进行边缘检测，对图片边缘区域进行加重处理；最后再增强图像颜色饱和度，达到漫画的效果。
本项目使用Matlab语言进行编程，有关项目更多信息和完整代码，可以查看文章结尾附录，或个人github：
关键词：图像滤波 边缘提取
要想将图片处理成漫画风格，首先要了解漫画风格构图特点。漫画相比于真实图片，主要存在以下几点差异：
- 相比于真实图片，漫画细节较少
- 漫画色彩相对真实图片更为鲜明
- 漫画在物品边缘处存在线条勾勒
接下来我们将对于以上三点，逐步对图片进行效果处理。
在图像滤波过程中，我们要使图片细节变少，进行模糊化处理，同时保留图像一定的边缘特征。最为常见的模糊化处理图像的算法为高斯算法，但是高斯算法无法对图像进行边缘保持，会将整体图像模糊化。边缘保持的图像平滑算法主要有双边滤波、导向滤波等，在本项目中选取双边滤波对图像进行处理。
双边滤波在高斯滤波的基础上，将高斯权系数替换为高斯函数和图像亮度信息的乘积，优化过的权系数再进行卷积计算。相比于普通的高斯函数，增加了亮度差值的考虑，使得当点与点直接亮度存在较大差异时，通过权重能较好的保留原有的边缘信息。有关双边滤波的具体计算公式如下：
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各点对应权重: $$ w(i,j,k,l)=w_d(i,j,k,l)*w_r(i,j,k,l)=exp(-\frac{(i-k)^2+(j-l)^2}{2\sigma_d^2}-\frac{||f(i,j)-f(k,l)||^2}{2\sigma_r^2}) $$ 其中$w_d$为像素位置欧式距离决定的权值，$w_r$为像素值的差值决定的权值
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最后计算公式如下： $$ g(i,j) = \frac{\sum_{kl}f(k,l)w(i,j,k,l)}{\sum_{kl}w(i,j,k,l)} $$
根据以上原理，我们通过Matlab对双边滤波进行编程，代码如下：
% 双边滤波函数
function img_f = bilateral_filter(img,d,arg)
img = applycform(img,makecform('srgb2lab'));
[x,y,~]=size(img);
img_f=zeros(x,y);
% 扩大整体图像边界，保证生成后图像与原有图像维度一致
extract = extract_region(img,d,x,y);
length = 2*d+1;
% 根据欧式距离，用高斯函数计算距离权重
G = fspecial('gaussian',[length,length],arg(1));
S = zeros(length,length);
% 对图像逐个计算值权重
for i=1+d:x+d
for j=1+d:y+d
% 彩色图像分三通道进行计算
rawvalue = extract(i-d:i+d,j-d:j+d,1:3);
da = rawvalue(:,:,1)-extract(i,j,1);
db = rawvalue(:,:,2)-extract(i,j,2);
dc = rawvalue(:,:,3)-extract(i,j,3);
S = exp(-(da.^2+db.^2+dc.^2)/(2*(arg(2)*100)^2));
% 计算总权重
H = S.*G;
% 权重归一化
H = H./sum(H(:));
% 计算各点值
img_f(i-d,j-d,1) = sum(sum(rawvalue(:,:,1).*H));
img_f(i-d,j-d,2) = sum(sum(rawvalue(:,:,2).*H));
img_f(i-d,j-d,3) = sum(sum(rawvalue(:,:,3).*H));
end
end
img_f = applycform(img_f,makecform('lab2srgb'));
end
% 扩大图像边界
function extract = extract_region(img,w,x,y)
extract = zeros(x + 2 * w, y + 2 * w, 3);
% 中间保留原图像
extract(w +1:w + x,w + 1:w + y,1:3) = img;
% 四周分别扩大值为(窗口边长+1)/2
extract(1:w,w + 1:w + y,1:3) = img(w:-1:1,:,1:3);
extract(end - w:end,w + 1:w + y,1:3) = img(end:-1:end - w,:,1:3);
extract(:,1:w,1:3) = extract(:,2 * w:-1:w + 1,1:3);
extract(:,y + w+1:y + 2*w,1:3) = extract(:,y + w:-1:y + 1,1:3);
end最后完成后，可以适当的对图像重复进行本步骤，增加其模糊度。具体效果如下：
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| 原始图片 | 一次双边滤波 | 两次双边滤波 |
接着我们需要对图像的边缘提取，并勾勒出其边缘。
有关边缘提取算法主要有Sobel算子、Laplace算子和Canny算子。Sobel算子相对于其他两种算子来说，在提取边缘时，产生的边缘有强弱，更符合画笔的特征，且其具有一定的抗噪性。所以这里我们选用Sobel算子进行计算，分别计算x方向和y方向上的梯度，并通过平方和开根得到最后的梯度。
提取到边缘后，我们直接用原有图像减去边缘，营造边缘加粗描重的效果，代码如下：
% 提取图像边缘
function img_f = edge_detect(img)
img_gray = rgb2gray(img);
% 设定为sobel算子，阈值为0.02
edge_m = uint8(edge(img_gray, 'sobel', 0.02));
img_blur = uint8(img*255);
% 对每个图层减去边缘
img_f(:,:,1) = img_blur(:,:,1) - img_blur(:,:,1) .* edge_m;
img_f(:,:,2) = img_blur(:,:,2) - img_blur(:,:,2) .* edge_m;
img_f(:,:,3) = img_blur(:,:,3) - img_blur(:,:,3) .* edge_m;
end勾勒完成的图片效果如下：
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| 双边滤波后 | 边缘提取后 |
漫画风格对应着较为鲜明的色彩，色彩饱和度指的是色彩的鲜艳程度。我们可以通过调高饱和度，近似达到漫画风格的效果。改变饱和度，意味着像素分量必须朝着或远离像素的亮度值移动。
对于饱和度更改，通常使用原始图像的灰度图像作为模板，来完成内插和外推。具体的实现代码如下：
% 图像饱和度调整
function img_res = color_adjust(img)
img_double = double(img);
img_gray = double(rgb2gray(img));
S_template = img_double;
% 使用原始图像的灰度图像作为模板，来完成插值和外推
S_template(:,:,1)=img_gray;
S_template(:,:,2)=img_gray;
S_template(:,:,3)=img_gray;
% 插值和外推
img_res = (-1).*S_template +2.*img_double;
img_res = uint8(img_res);
end颜色调整完成的图片效果如下：
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| 边缘提取后 | 颜色调整后 |
以上就是漫画风格图像生成的全部步骤，以下展示这个算法在实际图片中的应用效果如何，以下分别选取了风景照、人物照、静物照进行效果的展示：
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| 原始图片 | 滤波边缘提取后 | 最终图像 |
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| 原始图片 | 滤波边缘提取后 | 最终图像 |
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| 原始图片 | 滤波边缘提取后 | 最终图像 |
以下是完整的matlab源码，或可以访问github：https://github.com/Sun-Yize-SDUWH/Photo-Cartoonization 进行查看。
bilateral_filter.m文件
% 双边滤波函数
function img_f = bilateral_filter(img,d,arg)
img = applycform(img,makecform('srgb2lab'));
[x,y,~]=size(img);
img_f=zeros(x,y);
% 扩大整体图像边界，保证生成后图像与原有图像维度一致
extract = extract_region(img,d,x,y);
length = 2*d+1;
% 根据欧式距离，用高斯函数计算距离权重
G = fspecial('gaussian',[length,length],arg(1));
S = zeros(length,length);
% 对图像逐个计算值权重
for i=1+d:x+d
for j=1+d:y+d
% 彩色图像分三通道进行计算
rawvalue = extract(i-d:i+d,j-d:j+d,1:3);
da = rawvalue(:,:,1)-extract(i,j,1);
db = rawvalue(:,:,2)-extract(i,j,2);
dc = rawvalue(:,:,3)-extract(i,j,3);
S = exp(-(da.^2+db.^2+dc.^2)/(2*(arg(2)*100)^2));
% 计算总权重
H = S.*G;
% 权重归一化
H = H./sum(H(:));
% 计算各点值
img_f(i-d,j-d,1) = sum(sum(rawvalue(:,:,1).*H));
img_f(i-d,j-d,2) = sum(sum(rawvalue(:,:,2).*H));
img_f(i-d,j-d,3) = sum(sum(rawvalue(:,:,3).*H));
end
end
img_f = applycform(img_f,makecform('lab2srgb'));
end
% 扩大图像边界
function extract = extract_region(img,w,x,y)
extract = zeros(x + 2 * w, y + 2 * w, 3);
% 中间保留原图像
extract(w +1:w + x,w + 1:w + y,1:3) = img;
% 四周分别扩大值为(窗口边长+1)/2
extract(1:w,w + 1:w + y,1:3) = img(w:-1:1,:,1:3);
extract(end - w:end,w + 1:w + y,1:3) = img(end:-1:end - w,:,1:3);
extract(:,1:w,1:3) = extract(:,2 * w:-1:w + 1,1:3);
extract(:,y + w+1:y + 2*w,1:3) = extract(:,y + w:-1:y + 1,1:3);
endedge_detect.m文件
% 提取图像边缘
function img_f = edge_detect(img)
img_gray = rgb2gray(img);
% 设定为sobel算子，阈值为0.02
edge_m = uint8(edge(img_gray, 'sobel', 0.02));
img_blur = uint8(img*255);
% 对每个图层减去边缘
img_f(:,:,1) = img_blur(:,:,1) - img_blur(:,:,1) .* edge_m;
img_f(:,:,2) = img_blur(:,:,2) - img_blur(:,:,2) .* edge_m;
img_f(:,:,3) = img_blur(:,:,3) - img_blur(:,:,3) .* edge_m;
endcolor_adjust.m文件
% 图像饱和度调整
function img_res = color_adjust(img)
img_double = double(img);
img_gray = double(rgb2gray(img));
S_template = img_double;
% 使用原始图像的灰度图像作为模板，来完成插值和外推
S_template(:,:,1)=img_gray;
S_template(:,:,2)=img_gray;
S_template(:,:,3)=img_gray;
% 插值和外推
img_res = (-1).*S_template +2.*img_double;
img_res = uint8(img_res);
endmain.m文件
clc,clear,close all;
img = imread('image path here');
figure,subplot(2,2,1),imshow(img);
title('原始图像')
img = double(img)/255;
result = bilateral_filter(double(img),8,[3 0.1]);
subplot(2,2,2),imshow(result);
title('双边滤波后')
result = edge_detect(result);
subplot(2,2,3),imshow(result);
title('边缘加重')
result = color_adjust(result);
subplot(2,2,4),imshow(result);
title('颜色调整')
imwrite(result,'result.png')除此之外，代码还编写了GUI界面，以下是程序GUI截图：
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| GUI界面 |
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent