第四章 實驗結果與討論
4.7 限制與討論
應用。而若是跳脫出生成裝飾紋路的框架，我們將輸入影像產生相對應的 GVF(Gradient Vector Flow)來搭配此研究所提出的反應-擴散模擬以求達到影像的特徵具方向性的風格
另外在這方面，我們試圖先將輸入影像選取出臉部特徵線經過 Feature-Based Image Metamorphosis[23]的技術以誇張化為相似於傳統獸面紋圖樣中相對應的特徵輪廓和位 置再進行資料庫比對與五官特徵的放置，也目的於讓五官特徵有更多的變化性，但是以 下圖 37 所呈現的而言，誇張化後的特徵在形象上與傳統獸面紋圖樣所給人的威嚴感大 相逕庭，另一方面，由手動繪製出精準的特徵線也為一項大的限制，所以目前並沒有一 個較佳的成果。
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(a) (b) (c)
圖 37. (a)為輸入影像，參考(b)傳統獸面紋形式繪製對應的特徵線並變形為(c)。
而針對方法進行探討，以目前主要參考[16]所採用的反應-擴散模擬對於紋路變化的 控制有限，例如線條彎曲效果可以藉由向量場以外更富有彈性的控制方式…等。另一方 面，在線條寬度的變化上，我們透過 Control Map 改變了反應-擴散核心的反應範圍雖然 可以達到控制區域的線條寬度，甚至形成塊狀的結構，但是在像素取樣上由於間隔太大 而導致模擬結果的部分區塊有如雜訊般不完整，若是所求線條寬度越寬則越容易造成此 失真現象的產生，如圖 38 所示，雖然可以藉由 Media Filter 將雜訊減少，但改善上我們 仍傾向改良取樣的方法以在一開始就完全消除雜訊產生的可能性。
(a) (b)
圖 38. (a)反應-擴散核心取樣所造成的失真，(b)經由 Median Filter 降低雜訊。
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另外，向量場的設計在當前也是一項限制，在此我們只是運用一些較為簡易的向量 場去增加反應-擴散模擬時的變化，而如 4.6 節中所述，若是使用藉由輸入影像的梯度資 訊所產生的較複雜之向量場卻使得對於反應-擴散生成的結果較難有精確且方便的控 制。
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第五章
結論與未來工作
5.1 結論
在本論文中，藉由分析傳統獸面紋圖樣的特徵組合與風格後，我們提出了一套方法 將動物臉孔的寫實相片轉換至中國傳統獸面紋圖樣風格之影像，目標在於讓使用者能夠 不具備有關裝飾紋樣藝術上的學習經驗，只需要輸入一張動物臉譜的影像與特徵點的選 取便能產生出相對應的傳統獸面紋風格圖樣。
系統架構中所包含的方法除了使用了具有結構性的比對方法對動物的臉部特徵進 行獸面紋五官特徵樣式的轉換之外，同時運用了反應-擴散模擬做為風格化的主要方法，
將輸入影像的花紋特徵風格化為線條或塊狀的結構來豐富五官特徵內的紋路裝飾，其中 不僅加入了多項參數的變化已達到在風格化後區域性與全域性的結構控制，進一步地我 們更提出了將反應-擴散方法與向量場的資訊進行整合使得反應-擴散的生成效果能配 合向量流向產生出相對應的變化以增加生成的變化性，而背景裝飾紋路的結構以及輸出 影像能有更多的誇張化與一致的風格化便是因此得來的。
5.2 未來工作
在未來工作中，五官特徵的抽象化與誇張化能夠訂定一套更完善的風格轉換規則，
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獸面紋圖樣是以動物形象抽象化描述，大部分是依照人類臉譜為基礎所生成的誇張化和 抽象化圖樣，而其他像是由台灣與美洲原住民所創作的動植物紋路和圖騰柱也象徵對自 然現象與生物崇拜的一種藝術風格，在風格化和色彩的呈現也都比中國傳統獸面紋更來 的精細和豐富，這些都是未來值得研究和相互比較的議題。
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