第五章 實驗與結果討論
5.2 實驗二
由於本論文只取得了 Yang 的四張完整解析度圖檔，即實驗一所使用的 geisha、
cow、pink flower、以及 columns，因此在本實驗中我們只與 Yang 進行使用者分析比較。
5.2.1 實驗二方法
在實驗開始以前，我們曾請教了具有藝術設計相關背景的人員進行訪談，詢問關 於像秀拉這類藝術家的油畫模擬，該如何評斷不同模擬方法的好壞。首先是對於單純的 寫生油畫評分而言，藝術家會認為一幅好的作品其主體要明確，以及注重其作品結果與 真實場景的相似性，並具有立體感。其次是對於以同一景物的寫生或同一張照片的臨
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摹，若要比較不同作者的作品優缺，其重點會放在色調與結構是否與原作或景物相似，
顏色組成結構也必須要與秀拉相近。
對於訪談結果，我們設計了以下實驗，將實驗分成兩部分，第一部分是針對整體 藝術好感度（Overall Artistic Impression）與色彩好感度（Color Impression），取我們的 結果圖與 Yang 的結果圖讓使用者進行二選一，強制選出一張使用者主觀認為較好的結 果。而第二部分則是針對結構性保留度（Structure Retention）與色彩保留度（Color Retention）將我們的結果圖與 Yang 的結果圖分別和輸入影像進行結構與色彩上的比對，
並針對使用者的主觀判定結果給1～5 分，1 分為最差，5 分為最好。
本次實驗共有23 個使用者，共有 14 名男性與 9 名女性，年齡介於 20~30 歲之間。
其中21 位使用者具有電腦圖學背景，但沒有具有藝術相關背景的使用者。
5.2.2 實驗二結果 表格 1 使用者投票實驗
票數
A.整體藝術好感度 B.色彩好感度
圖片 \ 方法 我們的結果 Yang 我們的結果 Yang
geisha 10 13 5 18
cow 11 12 12 11
Pink flower 10 13 10 13
column 11 12 10 13
平均票數 10.5 12.5 9.25 13.75 由表格 1 可以看出，我們的結果在 23 個使用者的主觀票選中票數略低於 Yang 的 結果，其原因可能在於我們在整體模擬點畫的操作過程較為簡單，而省略了許多細節的 處理，例如光暈、色點大小的變化、色點邊緣的漸層等，使得整體好感度略低。
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5.3 其它結果
圖 26 為與我們的點畫結果比較的秀拉原圖，將我們的點畫輸出結果取局部與秀拉 的畫作比較。
如圖 27，(a)小圖為我們的結果圖，(b)小圖為我們的結果在黃色方框中的局部放大 圖，(c)小圖為圖 26 黃色方框的局部放大圖，由(a)(b)比較可以看出，我們在柱狀物等邊 緣性質強烈的的物體結構呈現與秀拉描繪樹幹的結構十分相似，因為我們利用梯度方向 以及梯度值將靠近邊緣的橢圓色點擺在最上層，以突顯出物件的結構。
圖 28 為我們與秀拉點畫的顏色組成比較，(a)小圖為我們的點畫結果，(b)小圖為 我們的結果在紅色方框中的局部放大圖，(c)小圖為圖 26 紅色方框的局部放大圖，由(a)(b) 比較可以看出，在淺藍色的天空中我們摻了一些黃色色點，與在秀拉著色天空的部分也 十分相近。
圖 29 為我們與秀拉點畫在樹葉結構上的比較，(a)小圖為我們的點畫結果，(b)小 圖為我們的結果在藍色方框中的局部放大圖，(c)小圖為圖 26 藍色方框的局部放大圖，
可以看出我們跟秀拉的樹葉色彩結構，除了綠色色點之外，也都富有橘色及藍色的色點。
最後，圖30～33 為我們與先前研究結果的放大比較圖。圖 34～37 為我們方法的 其他結果圖。
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(a)
(b) (c)
(d)
圖 26 與我們的結果比較的秀拉點畫「大捷特島的塞納河畔」。圖(b)、圖(c)分別為圖(a) 中紅色方框與黃色方框的局部放大圖。
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(a)
(b) (c)
圖 27 我們的結果與秀拉點畫在邊緣結構上的比較圖。
解析度：
1024 1024
，(hs,hr,m)(20,2,20)51
(a)
(a) (b)
圖 28 我們的結果與秀拉點畫在色彩結構上的比較圖。解析度：
1280 1024
，(hs,hr,m)(20,2,15)52
(a)
(b)
(c)
圖 29 我們的結果與秀拉點畫在樹葉結構上的比較圖。
解析度：
1600 1200
，(hs,hr,m)(40,2,40)53
圖 30
(a) Hays
(b) Yang
(c)我們的方法
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(a)Yang
(b)我們的方法
圖 3155
圖 32
(a) Hays
(b) Yang
(b)我們的方法
56
(a)Yang
(b)我們的方法
圖 3357
圖 34 解析度：
1600 1066
，(hs,hr,m)(30,3,30)58
圖 35 解析度：
1280 1024
，(hs,hr,m)(30,2,30)59
圖 36 解析度：
1640 1230
，(hs,hr,m)(40,2,30)60
圖 37 解析度：
1240 768
，(hs,hr,m)(30,2,30)61
5.4 結果討論
在我們的研究方法中，彩色影像分割的結果影響輸出點畫細緻度的程度很大，尤 其在漸層的部分，如下圖 38 的天空部分，圖(a)的分割明顯比圖(b)粗糙，因此在漸層的 部分表現較差。
(a)
(b)
圖 38 (a) (hs,hr,m)(7,.5,20)。(b) (hs,hr,m)(20,2,15)
62 Spectrum）的測試，如圖 39，結果發現秀拉的色點並非是完美的藍雜訊性質，而是較 符合隨機卻不均勻分布的白雜訊（White Noise）性質。我們認為其原因在於秀拉作畫時，
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改變，因此在分析光暈的研究上，目前我們並沒有想到一個較準確的實現辦法。而若要 以主觀判斷來增加光暈，我們目前可以以手動方式直接修改輸入圖片在邊緣位置的亮度 及色相來達成，如圖 41。
最後，本論文採用我們在第三章所建立的色彩統計模型的一個限制是，我們目前 的方法，如果在著色步驟時，搜尋到兩個以上與目標顏色最相似的代表色，其組成色並 不相同，則我們無法判斷出哪一個代表色的顏色組成方式與目標影像的整體顏色最為搭 配。若有此情況發生，我們則利用隨機的方式決定要採用的代表色。另外，因為我們已 對秀拉的點畫進行事前處利並儲存分析結果，此色彩統計模型為一個短期內無法更新的 固定資訊，因此對於大部分的狀況而言，同一個代表色的顏色組成只會有一種，無法隨 著不同影像的色調風格而改變其組成結構。
(a)
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(b)
圖 39 秀拉點畫的能量頻譜
(a) (b) (c)
圖 40 (a)「馬戲團」局部圖，小丑的紅色頭髮在上方有明顯的深藍色光暈，但在同樣 背景的左側頭髮邊緣部分卻完全沒有光暈。(b)「大捷特島的星期日下午」局部圖，後方 穿西裝的男人與淺綠色草地有明顯的邊緣，卻沒有光暈；在前方的男人的深色帽子與後 方男人的深色西裝交界處有明顯的白色光暈，但是在加上光暈之前，此交界處的邊緣性 質十分不明顯。(c)「女模特兒」局部圖，在同樣的背景之下，右邊的女人與背景有著紫 色的光暈，而左邊的女人與背景卻是白色的光暈。
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(a) (b)
(c) (d)
圖 41 手動增加光暈結果。(a)為原始圖片，(b)為利用繪圖軟體手動增加光暈的影像。(c) 和(d)分別為(a)和(b)的點畫結果。
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第六章
貢獻與未來展望
6.1 貢獻
本論文提出了一個簡單而直覺的新方法來模擬藝術家點畫的顏色組合習慣與著色 方式。在前處理方面，我們分析了藝術家真實點畫的著色習慣與結構，避免產生不必要 的補色效果，並藉由學習這些收集來的資訊創造出藝術家沒有使用到的顏色，以及模擬 這些新顏色的組成結構，也建構了色彩統計模型儲存各種顏色組合資訊供查詢使用，以 符合能輸入任意彩色影像、並得到良好配色效果的標準。在方法上我們修改了多類藍雜 訊取樣的作法，配合彩色影像分割以及查詢前處理所建立的色彩統計模型，可以準確的 得知每個區域分割所要填入的顏色以及此顏色的組成結構與百分比密度，以完整的模擬 藝術家的著色習慣。在結構上，我們計算輸入影像的梯度方向與大小，並藉此調整色點 的旋轉方向以及排列方式，使得輸出的點畫結果保有良好的結構與邊緣特性。
6.2 未來展望
未來，我們希望可以更精確的分析由藝術家點畫收集而來的資訊，在產生藝術家 所沒有使用到的顏色時可以有更準確的定義方法，以完整的模仿藝術家的顏色組成結 構。另外，希望可以降低在彩色影像分割之後著色的不連續情形，使整體輸出點畫更加 流暢。最後，希望可以在實作方法上降低參數的設定量，使模擬過程更加自動化。
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