展場汽車

圖四-7 方法結果-複雜影像-展場汽車原始圖(500×374)

圖四-7為一展場中擺設的汽車，是一張比先前的展示圖片更為複雜的 影像圖形。其背景複雜、色彩變化多、紋路變化大，且構成影像圖形物件 也相對來的多(人、螢幕、其他展示汽車等等)。故將此影像圖形歸於複雜 影像。

從吾人視覺來看背景，這一張圖背景亮度不一致且變化明顯，對於吾 人視覺來說，將可能受其影響。另一方面，背景區域包含了多個物件，對 於吾人的視覺知覺可能會分散其注意力。但就背景區域來看，相對較小於 主體，也因為如此，吾人視覺對於此張圖片的對稱判斷上，受其背景干擾 的影響還不算太大。

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從吾人視覺認知來看主體，這一張圖主體亮度變化較為一致，但車頭 燈部位變化劇烈，形狀線條有大幅度的改變，因此對於吾人視覺來說，容 易受到吸引。另一方面，其主體對稱區域明顯(位於影像圖形中間)，還有 主體對稱區域大且對稱形狀明顯(對於主體本身)，因此就吾人視覺主體對 稱判斷是相當容易。

結合背景和主體的因素，吾人視覺在背景部分干擾不會造成太大的影 響，如此可以判斷吾人視覺對於此張影像圖形對稱判斷上，算是相當地容 易。

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圖四-8 方法結果-複雜影像-展場汽車結果圖 (左上極值圖、右上圖形輪廓圖、左中特徵圖、右中對稱組中點圖、下對稱結果圖)

本篇論文方法探討：

(一) 從極值點來說(圖四-8左上)：

因為整張圖車頭燈位置變化劇烈，形狀線條改變很多，加上背景複雜，

所以能擷取到的像素點相當地多，所以能蒐集許多的特徵點，可以使後續 對稱運算有更多選擇。

(二) 對於圖形輪廓來說(圖四-8右上)：

由於主體車頭燈部位變化劇烈，形狀線條改變很多，主體輪廓的擷取 上，系統方法能準確擷取出主體位置，雖然背景圖亮度變化相對明顯，但 由於區塊相對小於主體，所以擷取多餘的圖形輪廓對主體範圍的影響不至 太大。

(三) 針對對稱判斷來看：

透過極值點和圖形輪廓的幫助，可以使大部分的特徵點落於主體上和 部分背景圖(圖四-8左中)，透過對稱判斷式的運算，判定對稱軸方向時，

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由於背景影響範圍不大且主體對稱明顯，所以投票時可以看出在主體上有 較高的投票率，使得主體對稱判斷有較高命中率(圖四-8右中)，最後藉由 系統的方法，可以準確地畫出主體對稱位置和對稱範圍(圖四-8下)。另外，

圖四-8下綠色的點為主要貢獻對稱組所在的位置。

由上述分析可以看出，本系統擷取出來的結果圖(極值點、對稱輪廓和 對稱判斷)和吾人視覺對於此圖的認知大部分相符合，儘管背景上屬於複雜 圖形，或是針對主體位置的擷取、主體對稱的判斷上，達到極高的相似度。

因此針對這張圖來說，系統能準確地擷取出影像圖形軸對稱軸和對稱範 圍。

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