在處理輪廓(Contour)的部分，我們使用 DoG Edge Detection 與 Canny Edge Detection 的演算法來處理影像，其目的與結果各不相同。
首先對於物體的輪廓邊緣(Silhouette Edge)，我們使用 DoG Edge Detection 演算法，尋找影像中較明顯的外圍輪廓，主要用來幫助我們加 強最後結果圖的輪廓部分，其結果如圖 3-6 所示，所造成的影響將於第 四章中作說明。
接著對於物體的皺痕邊緣(Crease Edge)，我們使用 Canny Edge Detection 演算法，尋找影像中強度變化量較大的部分。其目的是用來幫 助我們作區塊劃分時，也能夠同時考量皺痕邊緣所造成的影響，使得劃 分的區塊能夠更正確，其結果如圖 3-7 所示 。
圖 3-7：Canny Edge Detection 輪廓圖
如圖 3-8 所示，若未使用 Canny Edge Detection 來輔助劃分區塊，
則左圖中紅色區域的劃分方式，將會如中間圖所示，將它劃分成同一個 區塊，但若加上 Canny Edge Detection 則結果如右圖。
圖 3-8：皺痕邊緣與區塊劃分的結果圖
3.5 筆觸
在此節中，我們將討論筆觸的模擬方式。首先我們先考慮，人類徒 手繪製物體時，筆觸會有的一些特性：
(1). 濃淡的差異：
筆觸的濃淡與鉛筆及繪圖時下筆的力道有關，一般鉛筆的硬度 從硬到軟，分別為 9H、8H、…、H、F、HB、B、2B、…、9B；越 硬顏色越淺，越軟顏色越黑，一般繪圖時只需要 4H～6B 即可。當 鉛筆對紙面施加不同的壓力時，會影響顏色的深淺變化。通常在作 畫時會隨著光影的變化方向而施加不同的壓力。一般剛下筆時會施 加較大的壓力，進而依序遞減；且對於施力重心位置的差異性，也 會造成顏色的改變。
(2). 線條的粗細：
隨著對鉛筆的削法與握法的不相同，將造成筆尖與紙張接觸時 的作用面積也會有所差異，進而使得筆觸會有粗細的分別。
(3). 筆觸抖動不規則性：
通常在徒手繪圖時，多多少少都會產生一些因抖動所導致的誤 差，且會有隨著手繪長度增加而對筆觸既定方向的偏移量也就越大
(4). 筆觸的長度：
隨著面積大小或是角度變化等等的因素，每一筆的筆觸長度也 會有所區別。
茲就鉛筆手繪線段的濃淡分佈變化及線段局部抖動與大域偏移現 象分別以圖示意說明如下。
(1). 局部與大域濃淡分佈：
圖 3-9：筆觸線段示意圖
沿著線段手繪方向，其濃淡分佈IL(l)可由圖 3-10 描述，大域分 佈由起點至終點由濃轉淡，中間可伴有局部起伏。
圖 3-10：沿線段手繪方向之濃淡分佈常態圖
沿著線段寬度方向之濃度則應隨著與手繪壓力重心線的距離 之增加由濃轉淡，如圖 3-11 所示。
圖 3-11：手繪線段沿寬度方向之濃淡分佈常態圖
(2). 局部抖動與大域偏移現象：
由線段起點揮筆繪向終點時，隨著手繪長度的增加，手繪軌跡 有逐漸偏離既定方向的趨勢，產生所謂大域偏移的現象(圖 3-12 中 細的虛線軌跡與粗的虛線軌跡的差異)，其中並伴有局部抖動筆觸 (圖 3-12 中鋸齒實線所示)。
圖 3-12：手繪線段全域偏移與局部抖動現象
基於要模擬上述的四種特性，我們將筆觸模型設計如下，首先我們 先分別對每一個參數作說明：
(1). 顏色與寬度：Stroke( I , W)
I (Intensity)：顏色，用來表示鉛筆的類型，從 9H～9B
W(Width)：寬度，用來表示線條的粗細程度，W ∈ {0,1,2, … ,7}
令 W0、W1、W2、W3分別為筆觸線段上的四點線段寬度值，W(x, y) 是由 W0 ～ W3 ∈ [0,7]內插所計算出的 Cubic Spline 三次方程曲線，
如圖 3-13 所示。
圖 3-13：筆觸寬度函數圖
圖 3-14 為顏色與寬度筆觸圖。
圖 3-14：顏色與寬度筆觸圖
(2). 壓力的影響：Stroke( I , W , IL, Iw) IL(Pressure)：壓力函數，0 ≦ IL(∗) ≦ 1
令 I0，I1，I2，I3分別為筆觸線段上的四點壓力值，IL(x, y)是由 I0
～I3 ∈ [0,1]內插所計算出的 Cubic Spline 三次方程曲線，如圖 3-15 所示。
圖 3-15：筆觸壓力函數圖
Iw(Pressure distribution)：重心分佈函數，0 ≦ Iw(∗) ≦ 1
Iw(x, y) = 1 − (α × w)，α ∈ [0,1]表示衰減量、w表示離重心位置 的距離，如圖 3-16 所示。
ILw x, y = I x, y × IL x, y × Iw x, y ，I x, y 為原圖亮度值，圖 3-17 為壓力對於顏色影響筆觸圖。
圖 3-17：壓力對於顏色影響筆觸圖
(3). 筆觸抖動不規則性：Stroke( I , W , J , R ) J(Jitter)：週期性的小範圍抖動誤差
J(x,y) = a × sin t + b，a、b ∈ [0,1] 為隨機產生的亂數
PJ x, y = P x, y + J(x, y)，圖 3-18 為小範圍抖動筆觸圖。
圖 3-18：小範圍抖動筆觸圖
R(Randomness)：亂度，影響線段大域偏移量的程度，模擬較大的 誤差
PR(x,y) = R(Ps(x,y),C1(x,y),C2(x,y),Pe(x,y)) 內插所計算出的 Cubic Spline 三次方程曲線，其中 Ps(x,y)、Pe(x,y)表示線段的起點與終點，
C1(x,y)、C2(x,y)則是隨機產生的兩個控制點，如圖 3-19 所示。
圖 3-19：亂度函數圖
PRJ(x,y) = PR(x,y) +J(x,y) ，圖 3-20 為大範圍誤差筆觸圖。
圖 3-20：大範圍誤差筆觸圖 (4). 筆觸的長度：Stroke( I , W , Pr , L )
L (Length)：長度，用來表示筆觸的長短
圖 3-21：相異長度筆觸圖
所以完整的筆觸模型由 Stroke( I , W , Pr , Pd , J , R , L )所組成，圖 3-22 為完整筆觸模型所模擬的筆觸範例呈現。
3.6 繪圖
在上一節中，我們說明了每一線段筆觸的模擬方式，在這一節中，
我們將應用上面所提的方法去繪製整個區塊的素描筆跡。在此必須考量 的因素包含繪製的方式、線段與線段之間的間隔大小以及線段的角度。
以下我們分別針對這幾點加以說明。
(1). 繪製的方式：
在此我們使用了兩種繪製的方式，分別是連續的細線(Hatching) 以及交叉連續的細線(Cross-Hatching)，圖 3-23 為模擬連續線段的 筆觸圖。
Hatching Cross-Hatching 圖 3-23：連續線段筆觸圖
(2). 線段與線段之間的間隔大小：
隨著線段與線段之間的間隔大小不同，整體的視覺效果也將會 有所差異。一般我們是將區塊面積較大的區域，間隔設定較大，反 之則較小；顏色較淺的區域，間隔設定較大，反之則較小，圖3-24 為不同的間隔大小所產生的各種筆觸圖。
圖 3-24：不同間隔大小的連續線段筆觸圖
(3). 線段的長度：
線段長度變化對視覺效應所造成的影響甚鉅，圖3-25 為三種 不同長度所產生的各種筆觸圖，一般我們是將區塊面積較大的區域 設定較長的筆觸，而影像中相對較細膩的部分則使用較短的筆觸。
圖 3-25：不同長度的連續線段筆觸圖
(4). 線段的角度：
決定線段在區塊中的角度，如果是從區塊中的每一個像素去計 算，這將會是一件相當繁瑣的工作，所以在此我們使用了更簡單的 方法，先找出包圍此區塊的最小矩形，然後計算此矩形對角線與底 邊的夾角，此夾角當作是線段在此區塊中的角度，如圖3-26 所示。
雖然這個方法相當的容易，但產生的效果卻也令人滿意。
圖 3-26：線段的角度圖