在非真实感绘制技术领域中,对风格图像进行模拟的方法现在已经发展得很成熟了。近年来许多研究者采用数字化模拟技术成功模拟了铅笔画、油画等具有艺术风格的作品。在艺术手工艺品方面,有很多面向民族的风格化模拟技术,但对苗族刺绣的数字化模拟研究并不多见。苗绣于2006年入选为国家非物质文化遗产,是苗族历史文化的典型代表,也是苗族服饰文化的重要组成部分,随着时代的发展,苗绣手艺传承的人越来越少,苗绣的文化亟需传承和发扬。针对苗族刺绣的特点,本文开展了对苗族刺绣艺术风格的数字化模拟研究。本文主要围绕图像轮廓提取、苗绣针迹纹理生成、苗绣图像前景背景分割、把前景图像的针迹纹理与轮廓融合和彩色苗绣图像生成五个方面展开研究。选取带有苗族特色的图案作为输入图像,对图像进行苗绣针迹模拟,再把生成的苗绣针迹纹理分割后与图像边缘轮廓融合、着色、添加背景,实现苗绣风格的数字化模拟。本文工作如下:(1)针对苗族刺绣是先用绣线勾勒出图案轮廓再进行轮廓填充这一特点,本文对输入图像灰度处理后,用边缘提取算法对图像进行轮廓提取,得到边缘轮廓线。(2)针对苗绣的针法特点,改进线积分卷积算法(Line Integral Convolution,简称LIC算法)中的白噪声生成方法,控制针迹纹理的生成方向,选择合适的流线长度,有效的模拟了苗绣技法中平绣法的针迹纹理。然后采用图像分割把得到的针迹纹理图像的前景和背景分离,只保留图像的前景纹理。把图像的边缘轮廓与前景纹理融合,得到带有苗绣风格的灰度图像。(3)针对苗绣风格的灰度图像,在HSV颜色空间上把输入图像的色彩信息传到灰度图像上,实现苗绣风格图像的色彩传输,得到彩色的苗绣风格图像。(4)针对苗绣的绣布选用特点,选取真实的绣布图像作为背景图像,把彩色的苗绣风格图像与背景图像融合,实现苗绣风格模拟,获得与真实苗绣接近的风格图像。(5)对本文的实验结果进行分析。对图像针迹长度的选用进行分析讨论,把生成的苗绣风格图像与真实苗绣进行对比分析,把本文中改进的噪声点生成的纹理图像与白噪声生成的纹理图像在着色后进行对比分析。实验结果表明,本文所提出的算法能够较好的模拟出真实苗绣的效果,是非真实感绘制的有益补充,有利于民族文化的保护和传承。