蝴蝶

圖四-5 方法結果-複雜影像-蝴蝶原始圖(690×534)

圖四-5為一張背景較為複雜(由樹葉樹枝穿插組成)，影像圖形呈現主 體是蝴蝶，對稱區域比例相對小，但對稱位置依然明顯。由於這張圖片為 具有多種類物件組成之影像，所以歸類於複雜影像。

從吾人視覺認知來看背景，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，其背景區域相對於主體來 說占了不少區域，因此影響力可能更加明顯。但由於背影區域，無明顯之 對稱輪廓，部分背景呈現模糊化，再加上組成物質在顏色沒有明顯的突顯 性，也因為如此，使得吾人視覺在此張圖的對稱判斷上，受其背景影響之 干擾不會太大。

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從吾人視覺認知來看主體，這一張圖片主體亮度變化明顯；比較容易 受吸引。另一方面，主體對稱區域明顯(位於影像圖形中間偏左一些)，還 有主體對稱區域大且對稱形狀明顯(對於主體本身)，因此從吾人視覺角度 判斷主體對稱是相當容易。

結合背景和主體的因素，吾人視覺在背景部分干擾的不會有太大的影 響，再加上主體對稱的判定不會有明顯的困難，如此可以判斷吾人視覺對 於此張影像圖形對稱的判定上，是相當地容易。

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圖四-6 方法結果-複雜影像-蝴蝶結果圖 (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(圖四-6左上圖)：

極值點因為主體明亮、變化大，加上背景複雜，所以擷取的像素點相 當地多，可以使後續對稱運算有更多選擇。

(二) 對於圖形輪廓來說(圖四-6右上圖)：

由於主體明亮變化大包含相當多輪廓，加上背景模糊化，如此在主體 的輪廓擷取上，系統方法能準確地擷取主體位置，雖然有部分樹枝和樹葉 會被擷取出來，但多餘的圖形輪廓並不影響主體範圍的擷取及判定。

(三) 針對對稱判斷來看：

在極值點和圖形輪廓的幫助下，可以使大部分的特徵點落於主體位置 上(圖四-6左中)，此次尚含有部分的樹枝和樹葉。透過對稱判斷式的運算，

在判定對稱軸方向時，由於樹枝和樹葉範圍不大，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(圖四-6右中)，

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最後藉由系統的方法，可以準確畫出主體對稱位置和對稱範圍(圖四-6下)。

另外，圖四-6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)和吾人視覺相比，對於此圖的認知大部分相符合，無論背景上屬 於較複雜圖形和背影模糊上；及主體擷取和主體對稱判斷方面，有極高的 相似性。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。

唯一不同的是在對稱輪廓上，吾人視覺對於模糊化的影像圖形的認知，

雖然影像圖形背景呈現模糊化的狀態，但是吾人認知還是可以分辨其中的 差異；但對於系統來說，會將模糊化的整塊區塊給忽略掉。這是由於本方 法在擷取對稱輪廓時，有加入亮度高對比的因素，因為模糊化的影像圖形 在亮度高對比上並不明顯，所以很容易被忽略掉，也因為非模糊化的圖形 在對稱上較模糊化的圖形來的明顯，因此以這樣的方式擷取，就這張蝴蝶 圖片來說，並無直接地影響。

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