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艺术风格图像的非真实感绘制理论与方法研究的中期报告
本文是一份艺术风格图像非真实感绘制理论与方法研究的中期报告。首先，我们介绍了研究的背景和意义，以及已有的相关工作。然后，我们详细介绍了我们的工作思路和方法，包括样本集的构建、特征提取和分类器的训练。最后，我们给出了实验结果和分析，证明了我们的方法的有效性。
背景和意义
近年来，随着深度学习等技术的发展，计算机视觉领域取得了很大进展。在图像处理中，图像非真实感绘制技术受到了广泛关注。随着科技的不断进步，人们日益对艺术风格图像的创造产生了兴趣，这使得非真实感图像绘制技术得到了更广泛的应用。
本研究的意义在于，提供一种有效的方法，实现艺术风格图像和非真实感图像的绘制。这对于创意设计、数字艺术、文物保护等领域具有重要的应用价值。
相关工作
非真实感图像绘制技术是一个多学科交叉的领域，目前已经有了很多相关的研究和应用。例如，Hertzmann等人提出了一种基于用户手绘线稿的图像非真实感绘制方法。之后，还有很多学者提供了基于机器学习、深度学习等方法的非真实感图像绘制方法。
然而，基于机器学习和深度学习的非真实感图像绘制方法存在一些问题。首先，由于绝大部分已有的工作都是直接使用现成数据集进行实验，因此无法很好地适应不同场合的需求。其次，很多算法的实验结果无法满足高品质的非真实感图像的需求。考虑到这些问题，我们架构了一个新的非真实感图像绘制方案。
研究思路和方法
本文提出的非真实感图像绘制方法分为以下三步：
1.样本集构建
我们利用现有数据集和公开数据集，手动修减样本库中不合适的样本，以便更好地适应不同的场景和需求。我们使用6类数据，包括抽象油画、明朝壁画、近代彩色艺术、日本浮世绘画、装饰艺术和现代平面设计。
2.特征提取
特征提取是本算法的核心，我们使用了深度卷积神经网络提取特征，并采用主成分分析法对特征进行降维处理。本研究使用了几个公开的特征提取工具包，包括VGG19、ResNet50、InceptionV3和Xception等。
3.分类器训练
对于特征提取的结果，我们使用支持向量机（SVM）分别对不同特征进行分类，并将结果融合，得到最终的图像非真实感绘制结果。我们训练3个不同的SVM分类器：基于颜色的分类器、基于形状的分类器和基于纹理的分类器。通过对这些分类器的结果进行多种融合，我们得到了高质量的非真实感图像绘制效果。
实验结果和分析
我们对所提出的算法进行了实验，其结果令人满意。我们使用了标准化评估指标，包括PeakSignal-to-NoiseRatio（PSNR）和StructuralSimilarityIndex（SSIM）等。实验结果表明，所提出方法的效果优于以往的非真实感图像绘制方法。同时，我们还通过用户调查得到了用户反馈，结果显示我们的方法得到了用户的高度评价和肯定。
结论
本文提出了一种新的非真实感图像绘制方法，通过对现有数据集的分析和挖掘，我们构建了一个适用于不同场景和需求的样本库，并设计了一些新的特征提取方法，包括使用深度卷积神经网络提取特征、主成分分析对特征进行降维。我们采用了3种不同的分类器，并将结果进行融合，最终得到了高质量的非真实感图像绘制效果。实验结果表明，我们所提出的方法的有效性和实用性。