从视觉感知的角度来看，计算机图形学的终极目标是使计算机模拟的图像能够被人们有效认知和快速理解。传统的真实感绘制技术总是希望产生和显示足够多的细节，然而过多的细节可能会干扰观察者的认知理解。与真实感的自然图像不同，抽象化的图像简化了场景的视觉信息含量，只保留与特定目的相关的信息，不仅能促进视觉沟通的效率，还能给用户提供高质量的视觉体验。这些特点使得抽象化绘制在影视动漫、科技工程插图、医学成像、考古展示、视频通信等领域具有广泛的应用价值。由于抽象化绘制所涵盖的内容非常广泛，本论文主要研究如何快速自动地生成具有某种艺术化效果的、易于理解的图像，包括增强现实的风格化绘制、基于图像的线条画绘制、增强对比度的图像抽象化绘制等内容。论文的主要研究内容和贡献归纳如下:　　 (1)我们提出了一个风格化的增强现实系统框架，有效提高了虚实物体视觉呈现的一致性。该框架采用一种基于二维图像滤波方法的后处理方式，首先使用特殊设计的光照模型将虚拟物体实时绘制到摄像头采集的视频图像中，然后对合成图像进行风格化处理以得到最终结果。我们对原始的基于特征流的高斯差分(Flow-basedDifferenceofGaussians，FDoG)滤波器进行了优化以获得光滑连续的线条画效果，同时还提出了一种基于关注度指导的非线性扩散滤波算子和一种颜色软量化算法来对图像颜色信息进行简化以生成卡通风格的抽象画效果。与已有的风格化增强现实系统相比，我们的方法不仅改善了增强现实单帧合成图像中的虚实物体的绘制效果，还提高了风格化视频的帧间连续性。　　 (2)我们提出了若干基于特征流的各向异性滤波算法，可以实时生成具有良好视觉效果的线条画图像。FDoG滤波器可以提取光滑连续的风格化线条，但是由于DoG边缘检测算子的固有局限，该滤波器无法正确识别等亮度不同颜色区域的边缘信息，同时还会造成边缘漂移现象。为此，我们结合颜色图转灰度图的相关理论和图像变形技术提出了一种改进的FDoG滤波算法，所生成的线条画能够较好地反映彩色图像的视觉特征。通过分析众多线条画作品我们发现，艺术家在创作时除了用线条勾勒物体的轮廓，还辅以对形体明暗的黑白灰刻画，他们能够巧妙处理线条的疏密关系，恰当设置线条的粗细明亮，从而使画面保持良好的秩序感和层次感。为了尝试模拟这种效果，我们提出了三种基于特征流的各向异性滤波器:FGsD滤波器、FGaD滤波器和FLSM滤波器。前两种滤波器将高斯一阶导滤波结果和高斯差分滤波结果进行适当的混合作为边缘检测的微分响应，而第三种滤波器通过局部亮度相似度来判断像素是否属于边缘点。与已有的线条画绘制算法相比，这些新型滤波器所生成的线条画细节特征更丰富、艺术感效果更强烈、给人的视觉印象更深刻。　　 (3)针对现有图像抽象化算法绘制时间较长、绘制结果灰暗模糊等问题，我们提出了一种增强对比度的实时绘制方法。我们首先利用结构张量平滑技术构造一个光滑连续、特征保持的边缘切向流场;然后基于该流场先后对图像进行沿切向流方向的自适应平滑和沿梯度方向的对比度增强处理;最后使用改进的基于流场的双边滤波器或者Kuwahara滤波器实现图像抽象化的实时绘制。实验结果表明，我们的算法可显著改善已有抽象化方法的绘制质量，所得抽象化图像的边界特征明显增强，画质更清晰，层次感更分明。