一、 簡介
1.4 論文架構
在第一章中，我們敘述了研究動機及探討相關研究和系統簡略的 流程圖。第二章介紹夕陽特效擷取和影像合成。第三章說明合成影像 系統的實驗結果和討論。第四章是結論。
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第二章
夕陽特效擷取與影像合成
2.1 夕陽特效擷取
在影像合成中，利用一張背景圖片(Background Picture,簡稱 BP) 如圖 2.1(a)和一張具夕陽特效圖片(Sunset Effect Picture, 簡稱 SP)如 圖 2.1(b)作合成，希望能得到一張美麗的合成圖片(Composite Picture, 簡稱 CP)，且具特效圖片中不必要的背景物體已被去除，如圖 2.1(c) 所示。去掉背景物體的同時，保留跟具夕陽特效圖片(SP)中相似的特 效。夕陽特效擷取分成兩個步驟，首先是擷取夕陽區塊(Sunset Area, 簡稱 SA)的特效，如圖 2.1(d)所示。取得夕陽位置後即得夕陽區塊的 特效，接著擷取夕陽周圍區塊(Sunset Surrounding Area, 簡稱 SSA) 的特效，通常夕陽周圍區塊(SSA)會包含不必要的背景物體，因此，
先用背景遮罩覆蓋不必要的區域，如圖 2.1(e)所示。剩下區域稱為夕 陽周圍特效區塊(Sunset Surrounding Effect Area, 簡稱 SSEA)則用來 擷取夕陽周圍區塊(SSA)特效，方法如圖 2.1(f) 所示。從夕陽內圈 到外圈，計算對應於新的純夕陽特效圖片(Pure Sunset Effect Picture, 簡稱 PSP)相同位置的特效，最後得到新的純夕陽特效圖片(PSP)，如 圖 2.1(g)所示。取代圖 2.1(b)做影像合成。
一張具夕陽特效(SP)的風景圖片包含了夕陽、夕陽對整張圖片亮
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度與顏色的影響和其他背景物體(山、海..等)，其中我們需要用來做
圖 2.1 純夕陽特效產生法。 (a)背景圖片， (b)具夕陽特效圖片， (c) 合 成圖片， (d)夕陽區塊， (e) 去背景的具夕陽特效圖片， (f)夕陽周圍區 塊特效擷取， (g)新的純夕陽特效圖片。
影像合成的部分只有夕陽和夕陽對周圍造成的影響。這一節我們將介
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紹夕陽特效的擷取，流程如圖 2.2 所示。為產生一張純夕陽特效圖片 (PSP)，首先將一張空白圖片分成兩個區塊，如圖 2.3(b)所示。A 是
圖 2.2 夕陽特效擷取流程圖。
對應於具夕陽特效圖片(SP)中的夕陽區塊(SA)，而 B 則是包含夕陽
圖 2.3 擷取特效區塊示意圖。 (a)具夕陽特效圖片(SP)， (b)夕陽區塊 (SA)和夕陽周圍特效區塊(SSA)。
周圍特效(SSA)的區塊，新的純夕陽特效圖片(PSP)依序分成 A、B 兩個區塊產生。夕陽特效擷取主要是在 HSI 色彩空間上，原因是 HSI
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色彩空間中 H、S 分量與人感受顏色的方式是緊密相關的，因此，在 新的純夕陽特效圖片計算上比較適合分析與檢測。
2.1.1 夕陽區塊(SA)擷取
為了產生新的特效圖片，夕陽區塊(SA)必須先被偵測出來，擷 取夕陽區塊(SA)的方法如圖 2.4 所示。首先對整張具夕陽特效圖片 (SP)
的亮度設定一個門檻值 t，門檻值 t 依據相異的圖片使用不同的值，
因為夕陽區塊(SA)的亮度在每張特效圖片不一定相同，門檻值 t 可通 過系統調整選出最適當的值，亮度大於 t 的點設為白色，否則為黑色，
即得一二值化的圖如圖 2.4(b)所示。圖 2.4(b)包含夕陽區塊(SA)和 些許亮度較高但不必要背景區塊，利用尋找二值圖片中最大連通區塊 可得夕陽區塊(SA)如圖 2.4(c)所示。接著找出夕陽區塊(SA)中最長
圖 2.4 夕陽區塊擷取。 (a)具夕陽特效圖片(SP)， (b)亮度取門檻值的 二值圖， (c) 二值圖取最大連通區塊， (d)計算圓心和半徑得出的夕陽區 塊。
的垂直線段和水平線段，取其交點設為夕陽中心位置，兩線段長度較 大的為夕陽的直徑，最後根據夕陽中心和直徑可得夕陽區塊(SA)如 圖 2.4(d)所示。因為夕陽區塊(SA)在圖片的位置是最亮，且不受到
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圖 2.5 夕陽圖片。 (a)紅色夕陽圖片， (b)橘色夕陽圖片。
從飽和度(Saturation)來看，純夕陽特效區域的飽和度會比較高
，而受背景影響區域的飽和度則會有明顯的下降，如圖 2.7(a)所示，
從圖 2.6 所示的具夕陽特效圖片(SP)中的兩個區塊來看，D 區塊是被 背景物體影響較少的區塊，只有雲層等較淡的干擾，因此在飽和度上 的平均值為 97%，而 E 區塊則是被山、海和船等背景物體所影響，所 以飽和度上的平均值則比較低，其值為 59%，兩者有非常大的差異，
圖2.6 夕陽特效擷取區域和背景區域。
也因此可以設定適當的飽和度門檻值 st 取得二值影像，如圖 2.7(b)
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所示。再將二值影像依次作型態學影像處理中的閉合(Opening)和斷 開(Closing)運算[7]得到背景遮罩，如圖 2.7(c)所示，海水，陽光倒 影等區域都被包含在遮罩中。
圖 2.7 飽和度背景遮罩。 (a)夕陽飽和度圖片， (b)二值化圖片， (c) 飽 和度背景遮罩。
從亮度(Intensity)來看，具夕陽特效圖片(SP)的某些區塊因為物 體在拍攝時擋住陽光導致該區塊的亮度極低或成像時因為深色的背 景物體導致亮度很低，也就是說大部分包含明顯背景物體的區塊亮度 都比夕陽周圍的亮度低，如圖 2.8(a)所示，所以可以設定適當的亮度 門檻值 it 得到二值影像，即為亮度產生的背景遮罩如圖 2.8(b)所示，
山、船等背景物體都被包含在遮罩中。
最後將飽和度產生的背景遮罩和亮度產生的背景遮罩合併，如圖 2.9(a)所示，將合併後的背景遮罩跟具夕陽特效圖片(SP)做結合即得 去掉背景物體的夕陽特效區域如圖 2.9(b)所示，此區域則用來計算新 的純夕陽特效圖片中的夕陽周圍區塊(SSA)。
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圖 2.8 亮度背景遮罩。 (a)夕陽亮度圖片， (b)亮度背景遮罩。
圖 2.9 背景遮罩結果。 (a)背景遮罩， (b)去背景的原特效圖片。
2.1.3 夕陽周圍區塊(SSA)特效產生
在產生夕陽周圍區塊(SSA)特效的部分，主要是依據夕陽中心為 整張圖片中亮度最高的位置，而周圍區域的亮度將隨著距離夕陽中心 位置越遠則亮度越暗。根據這個現象，和夕陽中心等距的的像素，其 亮度值將設為相同，色相及飽和度同理。如圖 2.10 所示，在夕陽區 塊(SA)周圍以夕陽中心做為圓心，將夕陽周圍區塊(SSA)分成多個同 心圓，而每個同心圓區塊內各像素值的亮度、色相以及飽和度設為相 同值，依序從內部至外部產生每個同心圓區塊，進而產生整個夕陽周
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圖 2.10 夕陽周圍特效區塊生成示意圖。
圍區塊(SSA)特效部分。
因為每個同心圓區塊內的所有像素都使用相同的值，為了讓整個 夕陽周圍區塊(SSA)特效跟原具夕陽特效圖片(SP)有相似的效果，將 整個夕陽周圍特效區塊(SSA)細分，在這裡設定每個相鄰同心圓的半 徑差為 3 個像素大小。第 i 圈的像素值計算方式如方程式(1)所示。
為第 i 個同心圓區塊和夕陽周圍特效區域(SSEA)之交集， 為 之 的像素個數， 像素的色相、飽和度和亮度分別用 、 和 表示，
而 、 及 分別表示 之中像素 j 的色相、飽和度和亮度。
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藉由觀察在具夕陽特效圖片(SP)中受背景物體影響較少的水平 線段，可以看出亮度、色相及飽和度從圓心擴散出去的變化趨勢，如 圖 2.11 所示。夕陽周圍區塊(SSEA)從內部到外部的亮度是逐漸降低 的，夕陽區塊(SA)內的亮度則是變化不大，如圖 2.11(b)所示。色相 則沒有遞增或遞減的現象，如圖 2.11(c)所示。另外在夕陽周圍區塊 (SSA)的像素都具有高飽和度，如圖 2.11(d)所示。根據觀察到的趨 勢，我們必須讓計算出的同心圓亮度值保有此性質。
圖2.11 夕陽範例亮度、色相及飽和度變化趨勢圖。 (a)線段為觀察計算 線， (b)亮度趨勢圖， (c)色相趨勢圖， (d)飽和度趨勢圖。
但是在新的純夕陽特效圖片(PSP)的計算過程中，背景遮罩只能 過濾掉比較明顯的背景區塊，還是有少部分背景物體區塊納入計算中
，如圖 2.12(a)所示。雖然影響較小，但卻導致統計出來各個同心圓 的亮度有少部分不符合所觀察到的趨勢，圖 2.12 中離夕陽中心較近
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圖2.12 同心圓局部放大觀察範例。
的同心圓區塊的亮度平均值為 86.7，而相鄰外圈的同心圓區塊的亮度 平均值為 88.7，這是因為內圈將低亮度物體納入計算，如圖 2.12 局 部放大所示，圖中圈起來的區域包含未去除的背景物體，導致亮度平 均值較低。為了保持觀察到的特性，將對各個同心圓計算出來的平均 亮度做些微調整。各個同心圓的平均亮度如果比內圈大則調整成跟內 圈一樣，接著將各同心圓計算出的平均值填入新的純夕陽特效圖片 (PSP)上的相對位置，如圖 2.13(b)所示。從圖中可以看出，夕陽周 圍特效的變化是接近原夕陽特效圖片(SP)的。然而因為背景遮罩去掉 大部分的背景物體區域(參考圖 2.1(f))，導致部分離夕陽較遠的區塊，
因為不被夕陽周圍特效區域覆蓋，而無法計算其對應的夕陽特效值，
此區塊為未定義區塊如圖 2.13 所示的 C 部份，為了補足這些區塊，
下一節介紹未定義區塊特效產生的方法。
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純夕陽特效圖片(PSP)中，具相同編號之特效值取代，如圖 2.14(b) 所示。
圖 2.14 調整大小後的新特效圖片。 (a)原具夕陽特效圖片， (b)新的純 夕陽特效圖片。
2.1.6 新特效圖片產生
經由觀察發現到新的純夕陽特效圖片(PSP)上，在各同心圓區塊 中使用相同的值，導致各同心圓之間的變化不夠平滑，因此，對新的 純夕陽特效圖片(PSP)套用高斯低通濾波器如方程式(4)所示。
高斯平滑的矩陣大小設為 11×11，標準差設為 13，得平滑化的純夕陽 特效圖片(PSP)。然而，如果直接對新的純夕陽特效圖片(PSP)套用 高斯低通濾波器，夕陽區塊(SA)會對夕陽周圍特效區塊(SSA)產生很 大的影響，所以平滑化時，先將夕陽區塊(SA)用夕陽周圍區塊(SSA) 最內圈同心圓的值取代，如圖 2.15(a)所示。再根據此圖套用高斯低 通濾波器，最後復原夕陽區塊(SA)，產生新的純夕陽特效圖片(PSP)，
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如圖 2.15(b)所示，再與背景圖片作影像合成。
圖 2.15 平滑化後之新的純夕陽特效圖片。 (a)夕陽區塊由夕陽周圍區塊 最內圈值取代， (b)平滑化後的新的純夕陽特效圖片。
2.2 影像合成
令新的純夕陽特效圖片(PSP)和背景圖片為 和 ，兩張圖片做 影像合成的流程如圖 2.16 所示。首先分別對 和 的 R、G 和 B 三個
圖 2.16 影像合成流程圖。
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此時得到的結果，則在 R、G 和 B 三個頻道分別做加總，如方程式(7) 所示。
(7)
最後將加總的結果，計算反向離散餘弦變換回空間域，如方程式(8) 所示。
則可以得到兩張圖片合成的結果。然而由於影像合成結果是經由兩張 圖片作線性結合的，因此，在影像合成結果中的最高亮度值，絕不會 大於新的純夕陽特效圖片和背景圖片其中任一張，所以將影像合成結 果的亮度值乘上一變數 做些微的調整，最終即得到影像合成圖片。
下一章節將會呈現一系列根據原具夕陽特效圖片(SP)產生的新 的純夕陽特效圖片(PSP)和影像合成圖片及與其他方法比較的結 果。
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第三章
實驗結果與討論
3.1 新的純特效圖片與合成圖片之結果與比較
本篇論文提出的影像合成系統建立在 Matlab 上，以下將展示數 個由系統產生的實驗結果圖片。
圖 3.1(a)和(b)是被用來做影像合成的原具夕陽特效圖片(SP)和 依據原特效圖片(SP)產生的新的純夕陽特效圖片(PSP)。在新的純夕
圖 3.1 第一組夕陽特效合成結果與比較。 (a)原具夕陽特效圖片， (b)新 的純夕陽特效圖片， (c)背景圖片， (d)方法[6]之結果， (e)本論文所提 方法之合成結果。
陽特效圖片(PSP)中，山、海水和其他細微不必要的背景已被去除，
且保留跟原具夕陽特效圖片(SP)相似的夕陽效果。圖 3.1(c)為背景圖 片，圖 3.1(d)和(e)為[6]方法的結果和本論文所提方法的影像合成結 果。比較兩個合成結果可以發現，圖 3.1(d)尚保留了圖 3.1(a)中的山、
且保留跟原具夕陽特效圖片(SP)相似的夕陽效果。圖 3.1(c)為背景圖 片，圖 3.1(d)和(e)為[6]方法的結果和本論文所提方法的影像合成結 果。比較兩個合成結果可以發現，圖 3.1(d)尚保留了圖 3.1(a)中的山、