动漫的创作过程繁琐复杂,需要大量漫画家不断的绘制。但是很多动漫作品中的有用信息都来自于现实世界,因此如果借助一定的图像算法来将现实世界的有用信息转换成动漫,那么对于动漫创作具有非常重大的意义。近年来,国内外的专家学者对于该想法进行了积极的探索和研究,在人脸卡通化、风景照片卡通化、家庭视频卡通化等方面取得了重要的成果。比如,微软亚洲研究院的人脸卡通自动生成系统、人脸卡通自动生成技术以及彩色草图技术等已经应用于日本市场的数字化贺卡制作系统中。作为视频动漫化研究的内容之一,本文研究视频动漫化素材检索实现技术,对视频动漫化制作过程中产生的数据进行存储以及检索,提高动漫创作的效率。主要的研究内容有:(1)为了让创作人员快速查找出与特定角色相关的镜头、高效地利用已有素材进行创作设计开发了镜头分割算法,实行自动提取出视频中的镜头以及镜头内的关键帧,同时,提供一个图像卡通化的函数接口,方便制作人员调用满足要求的算法进行图像转换;还利用图像处理技术与人脸识别技术自动提取出每幅关键帧以及图像卡通化后的动漫图像的内容特征、人脸特征进行存储;最后,结合文本检索、图像检索以及人脸检索三项技术设计多种查询检索功能,以便创作人员根据创作的需要,将相关镜头以及相关的动漫素材查找出来。(2)研究基于超图的图像检索算法。用超图表示图像库中多幅图像之间的相似关系,先对图像聚类,然后在聚类结果上实现超图检索排序,以缩小检索范围,提高检索速度。(3)通过进行K-Means、谱聚类与超图聚类对比实验、线性检索排序、流行排序与超图检索对比实验以及聚类前后的检索时间对比,实验结果表明:超图聚类算法可以提高聚类结果的精确度;在超图聚类结果中,进行超图检索,能提高图像查准率,降低时间代价。