第四章 實驗結果與討論
4.7 實驗結果分析
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4.7 實驗結果分析
在此，我們對於分段數與執行效率上的關係我們分析如表 1，我們分別的就輸入影 像大小和產生 Region adjacency graph 所需耗費的時間，以及針對影像分段個數和產生 Region adjacency graph 所需耗費的時間製作。
表 1. 輸入影像大小、分段個數與 Region adjacency graph 產生時間之關係圖
在此實驗中，我們取用 10 張大小及動物特徵不完全相同的圖片作為輸入影像(如圖 38 所示)，經過測試，我們將取的分段數落於 500~800 之間，這樣的設定，最能忠實的 分割出原始影像中的特徵曲塊，同時在執行時間上也相對於其他區間來的有效率。由表 中可以發現，不同影像產生 Region adjacency graph 所需耗費的時間大致上與其影像大小 成正比，而當影像大小差不多時，則其處理時間取決於分段個數的多寡，如編號 4、5、
6，基本上分段個數與產生 Region adjacency graph 所需耗費的時間也是成正比關係，但 除此之外，往往也取決於各分段個數所包含的像素個數，如編號 2、3，在這兩筆數據中 我們可以看到其影像大小差距很小，分段個數以編號 2 較多，但其在處理時間上卻比編 號 3 來的短，會產生這樣的結果是因為編號 3 的影像其最大分段所包含的像素個數相較 於編號 2 的最大分段是較多的，因此，我們可以得知，產生 Region adjacency graph 所需
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耗費的時間其實也和各分段的個數有著密切的關係，即使兩張影像大小、分段個數皆相 同，但其處理時間將因像素個數的分布情況有所不同，像素個數分佈的越是均勻，則其 所需處理時間較短，反之，像素個數分佈的情況越是兩極化，則其所需的處理時間也就 越長。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第五章
結論與未來工作
5.1 結論
本論文提出了一套能夠讓使用者輕易的創建出獸面紋樣的做法，而不需要學習額外 精巧的美工技術，使用者只需要簡單的在輸入圖像點選三個特徵部位即可透過統一的做 法產生與來源圖像中分佈位置、特徵部位大小以及原始外形相對應的獸面紋樣。最後再 自由的選擇是否於背景加入古代裝飾紋路即可完成一個獨一無二的獸面紋。
整體而言，主要的架構為根據不同的輸入圖像讓使用者可以根據不同的參數調整去 擷取特徵。再藉由收集各中國商代的裝飾紋路，建立紋路資料庫，整理出紋路基本的生 成規則與排列特性。最後根據輸入影像的紋理結果於資料庫中選擇相似的裝飾紋路，並 對最終的紋路生成結果做調整，產生符合風格和紋理結構的紋路。
在整個過程中，我們提出了 Center contrast 的概念去針對圖像中間部份的紋路去做 加強，並藉由所蒐集的資料庫做再加強的動作，讓使用者可以自由的選擇是否去增加原 始圖像中沒有的特徵紋路去豐富最後結果。我們並針對前景及背景間的對應關係設計了 陰刻與陽刻的選擇，讓使用者可以選擇要突顯的部分。
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希望能使用 Shape Contexts[38]的方式去達到更好的比對效果，而在從資料庫中選取各部 位特徵組合的過程中，目前也並沒有考量到風格一致化的問題，使得選取出來的各特徵 部位可能來自不同年代，或是設計差異較大的情況發生，無法清楚的表達單一的風格，而為了能夠解決這樣的問題，將考慮把收集到的資料預先做風格的標記，幫助比對時只 對相同風格的資料庫去做選取。
而在本研究中提到的另外兩大類的獸面紋圖樣，也還有很大的研究空間，其一為側
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文字的方式，如虎或是龍的象形文字去做簡單的對稱排列，再藉由搭配不同的動物特徵 去產生，這樣的產生方式將對輸入圖像的要求有很大的不同，目前考慮的解決方法是讓 使用者以動物的側身影像作為輸入來源，試著找出其骨架再與象形文字作比對和排列。
另一個為側身組合結合臉部特徵與動物特徵，此一類的獸面紋樣基本的產生方式與本篇 論文探討的獸面紋樣產生方式較為相關，但其外部側身組合的排列卻需思考另外的解決 方法。
對於交疊紋路的產生，也是未來一個很有趣的研究方向，因為其不只牽扯到單一圖 像的產生，同時還需考量到各個圖層之間排列的順序關係，不論是在中國哪一個朝代中 都可以發現其重要性，舉凡漢代的瓦當、唐代的銅鏡亦或是宋代的瓷器，這樣的技術都 是不可或缺的，有了這樣的技術不僅可以增加紋樣的複雜度，同時也能讓設計者有更大 的發揮空間去實現出自己心目中理想的作品。
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附錄A：使用者操作介面
圖A.1 初始化之使用者操作介面
Weight_Cm：控制參數Color matching，根據研究分析將其初始值設為1500。
Weight_Bc_like：控制參數Boundary Contrast alike，初始值為1。
Weight_Bc_op：控制參數Boundary Contrast opp，初始值為1。
Weight_Cen：控制參數Center Contrast alike，初始值為1。
Result Type：可分別的控制前景及背景陽刻與陰刻之設定，初始設定前景為陽刻，背景 為陰刻。
Feature Enhancement：可控制是否為結果圖像增強其中央特徵。
Load：讀入來源圖像。
Save：儲存最後結果。
ReDraw：重新點取控制點。
Store Point：存取控制點並轉換圖像為獸面紋樣。
Exit：離開此程式。
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圖A.2 使用Load讀入影像，左圖為原始影像之分段結果，右圖為Thresholding後之結果
圖A.3 手動調整各參數，以得到特徵最明顯之Bi-tonal Image
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圖A.4 依序點取特徵點，先點眼部特徵點，再點臉部對稱點，最後為動物特徵點
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圖A.6 手動調整各參數，讓得到使用者獲得要求的獸面紋樣
圖A.7 更改Feature Enhancement為Yes，增加中央特徵紋路
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圖A.8 更改Foreground為陰刻，Background為陰刻
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圖A.10 更改Foreground為陰刻，Background為陽刻