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Coherent Line Drawing 논논 논논논 논논논논 논논논 논논논 2008.5.22 1

Coherent Line Drawing 논문 세미나 그래픽스 연구실 윤종철 2008.5.22 1

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Coherent Line Drawing

논문 세미나그래픽스 연구실 윤종철

2008.5.22

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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

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Abstract

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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

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1. Introduction

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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

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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

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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

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1.1 Related workNPR community 에서 , 3D model 의 line 을 그리는 meth-ods

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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.

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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

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Stylization and Abstraction of Photographs [DeCarlo and Santella 2002]

1.1 Related work

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Real-time video abstraction [Winnemoller et al. 2006]

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

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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

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2. Flow construction

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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

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2.1 Edge Tangent Flow

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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

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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

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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 :

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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

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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

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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

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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:

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2.2 Discussion

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3. Line construction

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

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3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians

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3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians

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3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians

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3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians

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3.1 Flow-based Difference-of-Gaussians

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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

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초기에 disconnected compo-nent 는 connect 됨

4. Results

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4. Results

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4. Results

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4. Results(Bonus)

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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

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