Sand animation is a new and popular performance art technique, and the researches on computer-aided sand animation is growing rapidly, but most of the current works seem to be biased, which are not very automatic or intelligent because of the bias toward human-computer interaction techniques, or isolate art creation from art performance because of the bias toward the automation and intelligence. The project takes image filtering and stroke evolution-based non-photorealistic rendering as the fundamental frame, with a guide of image analysis and evolution, and it makes a close connection between art creation and art performance using data field as a bridge. The project includes the following major studies, the unified modeling using the static and dynamic data field, image analysis based on the coupling of static data field, and image evolution based on the evolvement of dynamic data field, as well as exploring the deployment strategy on these algorithms using qualitative and quantitative experimental analysis. The project is intended to provide new feasible solutions for computer-aided sand animation, which can improve the automation and intelligence of creation and performance in sand animation art. Generally the project results will be widely used in many fields with a certain market value, and will promote the fusion and development of computer-aided sand animation in the field of computer graphics and image processing, and it is also expected to provide a new carrier, new targets and new ideas for the researches on non-photorealistic rendering.
沙画是一种风靡全球的新视觉艺术形式,计算机沙画艺术方兴未艾,目前的研究多顾此失彼,或者侧重强调人机交互技术导致自动智能化的程度不高,或者仅考虑自动智能化导致片面剥离艺术创作与表演两个紧密关联的核心环节。项目以基于图像过滤和笔画进化的非真实感绘制为基础框架,以图像分析与演化为主线,以数据场理论与方法为桥梁,建立沙画创作与表演之间的联系,具体研究利用静态与动态数据场的统一建模以及静态场耦合支持下的图像分析、动态场进化支持下的图像演化等关键算法,并开展定性和定量分析实验探索算法技术细节的部署策略。项目旨在为计算机沙画研究提供新的可行方案,提高沙画创作与表演的自动智能化水平,预期成果可广泛应用于众多领域并具有一定市场价值,将推动计算机沙画艺术在计算机图形和图像领域中的融合与发展,也有望为非真实感绘制研究提供新载体、新靶点和新思路。
沙画是一种风靡全球的新视觉艺术形式,计算机沙画艺术方兴未艾,目前的研究多顾此失彼,或者侧重强调人机交互技术导致自动智能化的程度不高,或者仅考虑自动智能化导致片面剥离艺术创作与表演两个紧密关联的核心环节。项目以基于图像过滤和笔画进化的非真实感绘制为基础框架,以图像分析与演化为主线,以数据场理论与方法为桥梁,建立沙画创作与表演之间的联系,具体研究利用静态与动态数据场的统一建模以及静态场耦合支持下的图像分析、动态场和云模型进化支持下的不确定性图像演化等关键算法,并开展定性和定量分析实验探索算法技术细节的部署策略。项目执行周期内共出版专著1篇,公开发表国内外学术论文13篇,其中SCI源刊4篇,EI源刊6篇,申请国家发明专利1项,获批软件著作权4项。项目为计算机沙画研究提供了新的可行方案,提高了沙画创作与表演的自动智能化水平,相关成果可广泛应用于众多领域并具有一定市场价值,可推动计算机沙画艺术在计算机图形和图像领域中的融合与发展,也为非真实感绘制研究提供新载体、新靶点和新思路。
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数据更新时间:2023-05-31
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