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第五章 結論與未來展望
第一節 結論
為了因應大眾的需求，我們結合了兩個演算法並產生了一個可以將影像自動 卡通化的系統，且提供了一個圖形化介面來執行色彩影像分割與邊緣偵測，使用 者可以透過控制參數來達到預期的分割結果與邊緣的多寡，達到將影像卡通化的 效果。
由實驗結果得知，增加空間座標的搜尋視窗(window)半徑的大小與增加色彩 空間的搜尋視窗半徑之大小，有助於增加執行的效率，可以讓鄰近顏色相似的區 域合併產生較大範圍的分割區，並減少執行的時間，當影像已被依不同的顏色區 域完整的切割後，尚餘許多小區域者，可以利用最小區域的參數，將小的區域濾 掉並和鄰近的區域合併，再將每個區域以其資料點的平均顏色來著色。但是，若 將空間與色彩的視窗半徑設的過大時，其分割結果往往不如預期，易將不屬於同 性質的資料點合併為一個區域。因此，為了達到理想的分割結果，往往需要透過 使用經驗的參數值與不斷地改變參數來觀看結果。
為了減少邊緣，在此選用 Sobel 邊緣偵測法，並讓使用者利用參數的控制來 得到想要的邊緣數，為了達到此目的，本研究採用將找出來的梯度大小乘上使用 者想要的邊緣之百分比，若其值大於門槛值 255(即黑色)，則將找出屬於邊緣的
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資料點著上黑色像素，完成影像中的邊緣。
經由實驗結果，我們可以看出，此系統的確能夠完成影像卡通化的要求。介 面操作簡易並擁有相當快速的執行效率。
第二節 未來展望
搜尋視窗的半徑大小是透過參數來控制，即影像分割的結果會因為參數的不 同，而有不同的結果，但是參數的設定並不直覺，使用者不容易知道該設多少的 參數，其執行後影像分割的結果會如何，即資料點可能隨著不同的視窗大小收斂 到不同的區域，若是能夠讓系統經由使用者輸入的參數做影像分割，並自動分析 顏色區塊是否完整被偵測出來；若不能完整被偵測出來，則系統能夠自動進行參 數的微調整並產生更佳的分割效果，會讓使用者使用起來更方便，效果也更好。
以及若邊緣偵測後出來的邊斷斷續續者，若是能夠自動偵測其屬於同一個物件，
並將邊緣連結起來，更能達到卡通化的效果；而影像的分割結果，在未來更能應 用於高階的影像辨識。
