第三章 研究方法與步驟
3.7 獸面紋風格圖樣的生成
結果的風格沒有達到一致性，是由於透過 Thresholding 影像與資料庫中所比對出的五官
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(a) (b)
(c) (d)
圖 26. 由圖 25(b)進行反應-擴散，圖之左上方為搭配之向量場。
(a) (b) (c) 圖 27. (a)為圖 26 (a)其 w1 > 2.5，(b)w1 = 1.0，(c)w1 = 0.0。
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有了風格化後較佳的前景影像後，接下來就是考慮加入由 3.6 節中所生成具迴旋的結 構紋路進行縮放和組合以做為背景的幾何紋路裝飾，根據文獻和資料所示，傳統獸面紋 圖樣有時候也會單一的呈現而無背景的紋路裝飾，所以我們在設定上可以自由決定放置 背景裝飾與否。若選擇加入背景裝飾，為了避免特徵內所裝飾的白色紋路當作背景，我 們以圖 26(a)為範例，首先會將圖 26(a)中的黑色區域定義為物件，再透過 Distance Transform 演算法[25]計算出影像中每一像素與相距最近物件之距離並將距離轉換為一 張灰階影像，色彩區間為[0, 1]，如圖 28(b)所示，黑色表示為物件，而顏色越明亮則表 示其像素的距離值越大。藉由這張灰階影像做為參考，我們設定將灰階值大於 0.06 的像 素視為背景區域並且顯示出由 3.6 節中所輸出的紋路結構所排列組合而成的背景裝飾圖，
而最終結果就為包含背景裝飾紋路之獸面紋風格圖像，顯示於圖 29。
(a) (b)
圖 28. (a)輸入影像，(b)經由 Distance Transform[25]計算出相對應的灰階影像。
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(a) (b) 圖 29. 包含背景之獸面紋風格圖樣結果。
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第四章
實驗結果與討論
在這一章中，我們將介紹實驗的工具和環境以及討論依照第三章中所呈現的方法與生成 結果進行更進一步地討論，包括了相同與相異動物為內容的輸入影像轉換為獸面紋風格 圖樣的比較與應用，更延伸討論與相關技術的比較以及本研究之實驗限制。
4.1 實驗工具與環境
我們使用 C++程式語言為工具來實作我們的方法，搭配 OpenGL 以及 GLUI 來建構 整個使用者介面。而我們實驗的環境為 Intel 2.80GHz 的雙核心 CPU 處理器，記憶體大 小為 2GB，顯示卡晶片為 NVIDIA GeForce9800GT，作業系統則是 Windows 7 企業版。
在此環境底下，以下表格 4 是以生成圖 31 為例，其(a)到(d)的輸入皆為 400x400 像素 RGB 影像，探討的是我們關注的反應-擴散方法所花費的時間，在 Step(3)中，若是輸入影像 的花紋與色彩越為複雜，進行特徵線條化並且達到收斂的穩定狀態則需要越長的時間，
而在 Step(5)反應-擴散模擬與向量場搭配的風格化步驟中，由於皆已經為純粹黑白雙色 之影像，所以花費的時間略同。
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表格 4. 反應-擴散方法所需時間(單位：秒) Step(3) Pattern
Feature Generation
Step(5) Stylization with Vector Field
圖 31(a) 8.0 12.5
圖 31(b) 15.2 12.5
圖 31(c) 13.2 12.5
圖 31(d) 22.3 12.5
4.2 陽刻與陰刻
在刻印的技術上，有陽刻與陰刻之不同，其區隔在於陰刻的線條會刻畫為凹面，而 陽刻則為相反。根據我們的觀察，大多數的傳統獸面紋圖樣以陰刻形式做為表現，但是 在我們風格化轉換的結果上，可以自由選擇為陽刻或陰刻以增加風格呈現上的多樣性，
結果如下圖 30 所示。
(a) (b)
圖 30. (a)陰刻之獸面紋風格圖樣，(b)陽刻之獸面紋風格圖樣。
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4.3 不同動物之生成比較
在不同動物臉譜做為輸入的狀況下，五官特徵和花紋特徵的生成必定會有所區隔，
我們透過輸入四種不同種類的動物進行獸面紋風格圖樣的轉換，下圖為其結果之比較。
在此會有爭議的是寫實相片中的老虎並沒有角，但是對應於傳統獸面紋影像中仍然有卷 角特徵，所以我們根據其特徵位置對應，將老虎的耳朵視為獸面紋風格圖樣的卷角特徵 之參考來源，在規則上，我們更改為若是比對出較符合老虎眼睛的圓形瞳孔與對稱卷角 特徵，便不再顯示獸面紋風格圖樣原本的耳朵特徵，而在寫實相片中具有觝角的動物則 依照表格 1 中特徵描述所訂定的出現規則依序進行風格化的轉變。觀察下圖 31，最左側 皆為輸入影像，最右側為獸面紋風格化後的結果並且展現出多樣性，對應於輸入影像，
各種動物除了瞳孔會有所差異外也顯示出(a)牛和(c)鹿之卷角特徵屬於內卷角，(b)山羊 屬外卷角，(d)老虎則為對稱卷角，在特徵外觀上皆能有不同的對應，在鼻樑特徵內的裝 飾紋路也能會根據臉孔花紋而生成出不同樣式，最終的風格化與五官誇張化變形是透過 反應-擴散模擬搭配如圖 26(c)之向量場而成。
(a)
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(b)
(c)
(d)
圖 31. 不同動物影像之獸面紋風格轉換比較。
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(a) (b) (c) 圖 32. 相同動物影像之獸面紋風格轉換比較。
4.5 三維模型貼圖應用
我們將實驗輸出的結果應用在如鼎…等青銅器皿的三維模型之貼圖，讓結果仿如中 國古代具裝飾的器皿，所採用的方法是透過 Bump mapping 的方式讓材質的表面能根據 獸面紋風格圖樣顯現出凹击不平感，以模擬出裝飾紋路是經由在器皿上的刻畫而成。另 外，由於布袋戲有著濃厚的中國傳統藝術風格，所使用的服飾、道具上也有多樣的紋路 做為裝飾，雖然布袋戲的出現與傳統獸面紋盛行的年代有所隔閡，但我們也嘗試與其他 紋路裝飾一起應用在布袋戲偶的服裝模型上，以增加其東方風格效果。上述應用結果顯 示於下圖 33 和圖 34。
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圖 33. 應用至三維容器模型貼圖。
圖 34. 應用至三維布袋戲戲偶服裝模型貼圖。
4.6 與其他方法之比較
比較傳統中國獸面紋圖樣對應寫實相片之產生技術[10]的方法，首要在五官特徵生 成的比對方法，我們將其改為影像相似結構性指標(SSIM)[24]的技術，在產生紋路裝飾 做為增強的部分，[10]主要採取了 Artistic Thresholding[11]的方法將輸入影像的色彩轉變 而成的純粹黑白雙色做為特徵增強並搭配從資料庫得來的完整鼻樑特徵，但在輸出結果 中，由紋路裝飾多數仍然只來自於資料庫的鼻樑特徵，由輸入影像得來的紋路特徵並不 顯著，特別是在輸入影像的動物沒有明顯的花紋特徵時。而在我們的方法中，只需要有
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較，其中都如傳統獸面紋圖樣以陰刻樣式呈現並且如[10]中透過 Vector Magic[26]軟體進 行影像向量化轉換。(a) (b) (c) 圖 35. (a)[10]之結果，(b)、(c)為本論文產生的多樣結果。
表格 5. Artistic Thresholding[11]與反應-擴散模擬特徵生成比較表
應用區域 方法
五官特徵 花紋特徵
Artistic Thresholding[11]
特徵轉換為黑白並較容
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進一步地針對在產生獸面紋風格圖樣來探討 Artistic Thresholding[11]與我們主要參 考[16]而使用與改良的反應-擴散方法的優劣，兩造皆能將色彩轉換為傳統獸面紋圖樣的 黑白兩色風格，反應-擴散模擬有別於 Artistic Thresholding[11]的靜態生成，是以動態的 方式逐步地達到結果，如此一來更具有了多樣的生成控制與結果。以上表格 5 是兩方法 應用於獸面紋風格之特徵生成的比較列表。
(a) (b)
(c) (d)
圖 36. 反應-擴散模擬搭配輸入影像之 GVF。(a)輸入影像，(b)GVF，
(c)未加入 GVF 之反應-擴散模擬，(d)加入 GVF 之反應-擴散模擬。
除此之外，我們採用向量場增加反應-擴散模擬時所能參考的資訊，讓生成方向能 夠根據特徵向量線而有所變化並能增強特徵的顯著性。在 Image and Video Abstraction by Coherence-Enhancing Filtering [18]中藉由輸入影像的梯度資訊產生特徵向量場並利用此
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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
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