Upload
bethany-swinburne
View
256
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
목차Abstract1. Introduction
1.1 Related work1.2 Contribution and Overview
2. Flow construction2.1 Edge Tangent Flow
3. Line construction3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians3.2 Iterative FDoG filtering
4. Results5. Discussion and Future work
2
AbstractImage 로부터 automatically Line 을 drawing 하는 NPR technique 제안
Coherent, smooth, stylistic line 에 초점
Noise 는 억제하고 , highly co-herent line 을 찾는 flow-guided anisotropic filtering 소개
간단하고 구현이 쉬운 method
4
1. IntroductionLine drawing 은 prehistoric ages 로부터 visual communica-tion 의 the simplest, oldest임이 틀림없다 .
Line drawing 은 minimal amount of data 를 사용하고 , ob-ject shape 을 효율적으로 나타낼 수 있음
6
1. IntroductionObject surface 의 tonal infor-mation 이 아닌 shape 을 그리는 Black-and-white line drawing에 초점
Image 로부터 line 을 그리는 Au-tomatic technique
Clean, smooth, coherent, stylistic line
7
1. IntroductionFlow-driven anisotropic filter-ing framework 가 main con-tribution
Edge detection filter 를 변형하여 flow 에 의해 정의된 an-isotropic kernel 에 적용
Noise 억제
8
1.1 Related workNPR community 에서 , 3D model 의 line 을 그리는 meth-ods
9
Coherent Stylized Sil-houetees [Kalnins et al. 2003]
Suggestive Contours for Conveying Shape [De-Carlo et al. 2003]
A Few Good Lines: Suggestive Drawing of 3D ModelsSousa and Prusinkiewicz 2003]
1.1 Related work순수한 line drawing 보다
부분적으로 사용 ex) color, tone, material etc.
10
Interactive pen-and-ink illustration [Sal-isbury et al. 1994]
Processing images and video for an im-pressionist effect [L-itwinowicz 1997]
1.1 Related workPhotograph tooning 같은 NPR style 은 explicit display of line을 요구
11
Stylization and Abstraction of Photographs [DeCarlo and Santella 2002]
1.2 contribution and Over-view
기술적인 contribution 2 가지◦ feature-preserving local edge flow(edge
tangent flow 라고 불리는 ), Kernel-based nonlinear vector smoothing technique 개발
◦ Line illustration 을 그리는 Flow-based aniso-tropic DoG filtering technique 제안
13
1.2 contribution and Over-view
Advantages◦ Line coherence:
kernel size 조정으로 isolated edge point 의 set으로부터 line drawing 가능
◦ Robustness: noise 억제 spurious line 줄임
◦ Quality: good◦ Simplicity: 구현 쉬움◦ Generality:
flow-based filtering framework 가 general. Fea-ture preservation term 에서 다른 filter 사용가능
14
2.1 Edge Tangent FlowHigh-quality line drawing 을
위해 vector field 는 다음 요구를 만족해야◦ Vector flow must describe the salient edge
tangent direction in the neighborhood◦ Neighboring vectors must be smoothly
aligned except at sharp corners◦ Important edges must retain their original
directions
16
2.1 Edge Tangent Flow각 pixel-centered kernel 에서 , nonlinear vector smoothing 을 실행◦ 두드러진 edge direction 은 보존 , 약한 edge
는 이웃의 지배적인 direction 을 따르게 .◦ Sharp corners 보존하고 원하지 않는 swirling
artifact 를 피하기 위해 similar orientation 의 edge 에 smoothing 을 장려 .
◦ 강하지만 관계없는 vector 에 영향을 받는 약한 vector 를 예방
18
2.1 Edge Tangent Flow
X : (x, y) image pixel I(x) : input image : Neighborhood of x k : vector normalizing term t(x) : edge tangent: a vector perpendicular
to the image gradient
19
2.1 Edge Tangent Flow
For the spatial weight function Ws, radially-symmetric box filter of radius r, where r is the ra-dius of the kernel :
20
2.1 Edge Tangent Flow
The other two weight functions, Wm and Wd, play the key role in feature preserving.
Wm : magnitude weight function denotes the normalized gradient magnitude
at z, and controls the fall-off rate
Wd : direction weight function
21
2.1 Edge Tangent Flow
denotes the ‘current’ normalized tangent vector at y
Sign function This induces tighter alignment of vectors while
avoiding swirling flows
22
2.1 Edge Tangent Flow◦ t(x) 는 initial gradient map of the input im-
age I 로부터 perpendicular vector 를 구해서 얻음
◦ t(x) 는 normalize 된 후 사용◦ Initial gradient map 은 Sobel
operator(appendix 참고 ) 로 계산◦ Our filter 는 ETF 를 update 하기 위해 itera-
tively 제공할 수 있음 :◦ g(x) 도 따라서 update 됨 (gradient magni-
tude 는 변하지 않음 )◦ 본 논문에서는 2~3 번 update 했음
23
Appendix : Sobel oper-ator
Mathematically, the operator uses two 3×3 kernels which are convolved with the original image to calculate approximations of the derivatives - one for horizontal changes, and one for verti-cal. If we define A as the source image, and Gx and Gy are two images which at each point contain the horizontal and vertical derivative approximations, the computations are as follow:
24
3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians
◦ 방정식 1 에 의해 만들어진 local flow 에 의해 모양이 정의된 커널을 사용하는 flow-guided anisotropic DoG filter 를 제공
◦ t(x) 는 local edge 방향을 나타내고 이것은 gradient 의 수직방향에서 highest contrast 를 가질 가능성이 높을 것이라는 것을 의미
◦ 이 idea 는 edge flow 를 따라서 이 gradient direction 에 linear DoG filter 를 제공하는 것
◦ flow 를 따라 filter 의 반응을 누적
27
3.2 Iterative FDoG fil-tering
FDoG 에서 파라미터 변경하는 것보다 iterative FDoG filtering은 line coherence 를 향상에 종종 더 효과
원본 이미지에 (10) 에서 얻은 이미지 중첩시키고 다시 FDoG fil-ter 사용
만족할 때까지 반복FDoG filter 사용 전에 Gauss-ian-blur 쓰면 더 smooth 해짐
33
초기에 disconnected compo-nent 는 connect 됨
5. Discussion and Future work
DoG filter 기반인 우리의 FDoG filter 는 몇몇 limitation 공유
high-contrast background 일 때 , 비록 이 area 가 지각에 의해 중요하지 않아도 line 의 빽빽한 집합으로 채워짐
well-defined strokes 보다는 line 이 픽셀 집합처럼 형성
isolated edge segments 에 FDoG filter 유용 , but여전히 local kernel 상에서 작동하기 때문에 global scale subjective contour 는 찾기 어려움
future work 가속
38