非真实感绘制(NRP)技术于上世纪九十年代开始逐渐成为计算机绘制领域的研究热点之一。与真实感绘制技术试图尽最大努力模拟真实世界的目标大不相同,非真实感绘制技术将重心放在如何以特定风格展现绘制对象的艺术特点以及模拟艺术作品的艺术效果。线条画是一种创作方式简单、艺术表现力强、深受大众喜爱并在生产生活中发挥巨大作用的艺术形式。对其风格进行提取与转换是非真实感绘制领域的重要组成部分和研究的热点之一。本文的核心研究内容是:如何从具有特定风格的样本图中提取线条风格,并将其应用到不具备此种风格的目标图中,使其拥有与样本图类似的风格。为了达到这一目的,我们在对艺术作品中线条的特征和导致这些特征的原因进行分析和研究的基础上,提出了一套新的线条画风格转换的框架,并且实现了一个基于该框架的原型系统。本文提出的框架由风格获取和风格合成两部分组成。实现的方法大致如下:首先通过一系列基于图像处理方法从样本图中提取每根线条;然后按照风格线条模型量化线条风格;最后将获取的风格应用到去风格化后的目标图中完成风格的转换。实验结果表明,本文提出的方法能够取得较好的风格转换效果,并且相较于前人的工作,该方法具有以下几个方面的优点:1)能够克服多分辨率曲线方法难以结合除线条几何属性之外的视觉属性的缺点;2)能够大大降低对样本数量的要求;3)可以设置各种视觉属性的风格夸张度,从而达到风格可调的目的。当然在具体的实现中仍然存在一些不足之处,但相信随着实现算法的不断改进,这些不足将会被逐渐克服。