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ラスタのアニメの画像データをベクタにする
※論文 Figure.3 参照
セグメンテーションのためのマスクを作るために、輪郭線を検出する。
普通の輪郭線検出とは異なり、「decorative lines」と呼ばれる線と普通の輪郭線を分けて、双方を検出する。
trapped-ball region segmentationと呼ばれる手法を元に閉じていない線で描かれていても相応しく領域わけを行う手法を用いる。
論文 Figure.5参照
塗り潰しの(b)から(a)のmaskを引いて(c)が出る⇒(c)から収縮を行うことで白いとぎれとぎれの線が繋がって(d)⇒(d)を膨張して(e)⇒マスクを重ねて(f)
論文 Figure.4 参照
(d)のMean shiftは領域を過剰に分けているが、提案手法(c)では、出来るだけ大きく領域が輪郭線情報に基づき分けらている。
背景
前景
ベクタ化
論文 Figure.7 参照
3次ベジエ曲線をつかって曲線を表現し、2つ以上の領域が合致する点(緑点)または局所的な最大曲率を有する境界点(赤点)である端点で切断する
4〜20ピクセルを許容誤差とし、品質とファイルサイズのトレードオフ。
論文 Figure.9参照
左がVectorMagic、真ん中が提案手法、右がAdobe Illustrator Live Trace。
輪郭線検出も一番妥当で、ベクタ化結果も領域境界のアーティファクトもなく、綺麗。
論文 Figure.10(a)参照
前景背景分離が出来ているので、左画像内、左列と右列のように各画像で前景背景分離できる。右画像から、この結果から2枚の合成も可能であることが確認出来る。
その他の結果は、論文を開いて実際に拡大して、自分の目で元のラスタ画像とベクタ結果を比較した方がいい。
640×480の入力では、セグメンテーションは通常フレームあたり2〜3秒、バックグラウンドとフォアグラウンドの抽出には4〜8秒、ベクトル化には1秒未満がかかる。
|論文 Figure.12参照
水彩画のような画風や、明るい光効果を伴う詳細な漫画クリップ、複雑なテクスチャを含む漫画クリップは、適していない。
これらはセグメンテーションが難しい。
背景画像をベクトル化すると、多くの小さな領域と大きなファイルサイズになる。2つの解決策を提示。
この研究を用いて、漫画の自動着色をしている研究
ラスタのアニメの画像データをベクタにする
論文本体・著者
著者
論文情報
解きたい問題
新規性
実装
アルゴリズム
※論文 Figure.3 参照
segmentation mask の作成
セグメンテーションのためのマスクを作るために、輪郭線を検出する。
普通の輪郭線検出とは異なり、「decorative lines」と呼ばれる線と普通の輪郭線を分けて、双方を検出する。
trapped-ball region segmentationと呼ばれる手法を元に閉じていない線で描かれていても相応しく領域わけを行う手法を用いる。
論文 Figure.5参照
塗り潰しの(b)から(a)のmaskを引いて(c)が出る⇒(c)から収縮を行うことで白いとぎれとぎれの線が繋がって(d)⇒(d)を膨張して(e)⇒マスクを重ねて(f)
論文 Figure.4 参照
(d)のMean shiftは領域を過剰に分けているが、提案手法(c)では、出来るだけ大きく領域が輪郭線情報に基づき分けらている。
前景背景分離を含むベクタ化
背景
前景
ベクタ化
論文 Figure.7 参照
3次ベジエ曲線をつかって曲線を表現し、2つ以上の領域が合致する点(緑点)または局所的な最大曲率を有する境界点(赤点)である端点で切断する
4〜20ピクセルを許容誤差とし、品質とファイルサイズのトレードオフ。
実験・議論
Results
定性評価
論文 Figure.9参照
左がVectorMagic、真ん中が提案手法、右がAdobe Illustrator Live Trace。
輪郭線検出も一番妥当で、ベクタ化結果も領域境界のアーティファクトもなく、綺麗。
論文 Figure.10(a)参照
前景背景分離が出来ているので、左画像内、左列と右列のように各画像で前景背景分離できる。右画像から、この結果から2枚の合成も可能であることが確認出来る。
その他の結果は、論文を開いて実際に拡大して、自分の目で元のラスタ画像とベクタ結果を比較した方がいい。
定量評価
640×480の入力では、セグメンテーションは通常フレームあたり2〜3秒、バックグラウンドとフォアグラウンドの抽出には4〜8秒、ベクトル化には1秒未満がかかる。
Limitation & Future work
|論文 Figure.12参照
水彩画のような画風や、明るい光効果を伴う詳細な漫画クリップ、複雑なテクスチャを含む漫画クリップは、適していない。
これらはセグメンテーションが難しい。
背景画像をベクトル化すると、多くの小さな領域と大きなファイルサイズになる。2つの解決策を提示。
読んだ中での不明点などの感想
関連論文
この研究を用いて、漫画の自動着色をしている研究
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