少数民族特色视觉艺术的云南重彩画风格化绘制及科学理解研究

Stylistic rendering can be used to depict the objective world by computer in the way of more artistry and more subjective consciousness and has values of researches and applications for multimedia information processing. The Yunnan Heavy Color Painting, which enjoys a high reputation at home and abroad, is an outstanding delegate of minority visual arts and full of minority characteristics. In this project, the key algorithms of Yunnan heavy color painting stylistic rendering will be proposed. Yunnan heavy color painting has characteristics of Chinese line paintings and Western oil paintings. According to this, the characteristics and regularities of the composition, lines, textures and colors of it are analyzed and concluded and computer rendering algorithms are researched respectively. Main research contents include learning and concluding characteristics of Yunnan heavy color painting features, a two-dimensional image deformation based on three-dimensional human modeling, rendering of Yunnan heavy color painting line drawing, rendering of specific textures, digital design of Yunnan minority weaving embroidering dermatoglyphic patterns and so on. Other topics about visual arts scientific understanding are also investigated. Based on the statistical and information processing methods, we will analyze, extract and conclude the art styles' characteristics and quantify them in number format. We will explore the way to evaluate the effect of stylistic rendering objectively too. Some other art styles can be also researched in this way. Results of this project can be used in video making, animation design, and authentications of artworks and so on, which will encourage the development of multimedia information processing.

风格化绘制让计算机以更艺术、更反映人主观意识的方式来表达客观世界,在多媒体信息处理领域具有较大的研究和应用价值。云南重彩画是少数民族特色视觉艺术的杰出代表，融合中西方绘画艺术特色，在国内外享有盛誉。本项目针对其鲜明的中国线条画和西方油画特点，分析归纳其在构图、线条、纹理及色彩使用上的特点和规律，探索、研究相应的风格化绘制核心算法。主要研究内容包括重彩画人物形体绘制特点学习和归纳、基于3D人体模型的2D人物变形、重彩画白描图绘制，特有纹理绘制和云南少数民族织绣纹样设计等多项关键技术。同时开展视觉艺术科学理解的研究，基于统计和信息处理的方法，分析、提取、归纳反映画派风格的特征，对其进行定量的数字化描述，并在此基础上探索风格化绘制效果客观评价的途径。项目研究内容可推广到其他视觉艺术流派的风格化绘制和科学理解，研究成果可用于影视制作、动漫设计、画作真伪鉴定等行业，促进了多媒体信息处理技术的发展。

主要研究内容.本项目主要在视觉艺术风格化绘制和视觉艺术科学理解两个方面展开研究。.（1）视觉艺术风格化绘制，选取具有代表性和影响力的云南重彩画为研究对象，分析归纳云南重彩画在构图、线条、纹理及色彩使用上的特点和规律，研究并提出白描图绘制、纹理合成、色彩传递等云南重彩画绘制核心算法；开展基于骨架提取和语义测量的三维人体姿态、形状变形研究；相关研究思路及成果推广应用到云南绝版套色木刻、烙画、白族蜡染等其他云南民族特色视觉艺术的风格化绘制研究中。.（2）视觉艺术科学理解，选取中西方具有代表性和影响力的油画和水墨画绘画流派和作品为研究对象，采用curvelet变换、信息论、稀疏编码、图像处理及深度学习等多种方法，对不同时期、不同流派及不同画家绘画作品的绘画特点进行分析、挖掘和总结；开展照片美感品质评价研究，提取反映照片品质的构图、亮度、色彩及景深等美感特征，采用机器学习方法，对照片进行美学评价；还开展了深度学习的美感品质评价，研究了不同网络结构、训练方法和照片内容对美感品质评价的影响。.重要结果.（1）视觉艺术风格化绘制，设计并实现云南重彩画仿真绘制系统，可以进行云南重彩画白描图绘制、独特纹理绘制及色彩的渲染，《云南重彩画艺术风格的数字模拟和合成技术》发明专利获授权，其他风格化绘制技术进入发明专利实审4项，发表风格化绘制研究论文10余篇，获准国家自然科学基金项目1项。.（2）视觉艺术科学理解，进行绘画作者识别、真伪识别、绘画年代识别、不同画家绘画特征归纳等研究，分析了绘画图像质量对视觉艺术科学理解的影响；开展基于传统特征提取和基于深度学习的照片美感品质评价研究，构建用于评价照片美感原因的深度卷积网络，提出了嵌套fine-tune的神经网络迁移学习方法和基于VGG、Googlenet的多标签多任务神经网络泛化学习方法。发表论文10余篇，被SIGGRAPH Asia2013录用1篇，获准国家自然科学基金项目1项，云南省自然科学基金重点项目1项。.科学意义.（1）首次对云南重彩画、云南绝版套色木刻等视觉艺术开展风格化绘制研究，促进了民族视觉艺术的计算机多媒体处理技术的发展。.（2）视觉艺术科学理解对人类主观感受进行计算机量化处理分析，对提升计算机的视觉认知能力有积极促进作用；照片的美感品质评价可以用于图像检索、提供照片编辑建议、提高照片质量、为社交媒体内涵挖掘提供依据。

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