第四章 實驗結果與討論
4.6 與其他方法之比較
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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。