영상처리에서, 조각의 종류중 하나인 저부조는 크지 않은 이미지를 포함하는 메쉬 파일이다. 저부조는 사랑, 풍경 사진, 종교성과 감사함에 대한 정보를 한다. 예를 들면, 정치인이나 유명인사들의 얼굴을 동전이나 조각에 새긴다. 이 논문에서 중심적인 내용은 얼굴 사진으로부터 저부조를 생성하는 것이다. 하지만 얼굴 사진에서 저부조를 만드는 것은 어려운 일이기에 우리는 얼굴 사진에서 얼굴의 각 영역을 얕은 깊이의 규모를 제어할 수 없다. 사진에서, 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 부분은 항상 감정을 명확히 표현할 필요가 있다. 하지만, 각 부분들 사이에 전후관계 규칙을 적용하여 ...
영상처리에서, 조각의 종류중 하나인 저부조는 크지 않은 이미지를 포함하는 메쉬 파일이다. 저부조는 사랑, 풍경 사진, 종교성과 감사함에 대한 정보를 한다. 예를 들면, 정치인이나 유명인사들의 얼굴을 동전이나 조각에 새긴다. 이 논문에서 중심적인 내용은 얼굴 사진으로부터 저부조를 생성하는 것이다. 하지만 얼굴 사진에서 저부조를 만드는 것은 어려운 일이기에 우리는 얼굴 사진에서 얼굴의 각 영역을 얕은 깊이의 규모를 제어할 수 없다. 사진에서, 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 부분은 항상 감정을 명확히 표현할 필요가 있다. 하지만, 각 부분들 사이에 전후관계 규칙을 적용하여 3D 메쉬로 변환한 이미지는 큰 문제가 있다. 예를들어, 눈썹 영역의 3D 메쉬 파일이 눈보다 더 높게 생성된다. 그래서 만약 우리가 눈썹 또는 눈의 위치를 알 수 없으므로 각 부분의 깊이를 수정할 수 없다. 이 연구에서, 우리는 Face Parts Map Region(FPM-R)을 만드는 새로운 접근 방법을 제안한다. 이러한 방법으로, 얼굴 사진에서 모든 부분의 위치와 면적을 정확히 알 수 있다(i.e.,눈썹, 속눈썹, 홍채, 흰자위, 코, 콧구멍, 입, 치아, 피부, 머리카락 등 얼굴 외 부분까지). 방정식을 이용하여 얼굴의 모든 부분의 Z-Depth(깊이 지도)를 수정하는 것이 목적이다. 먼저, 우리는 얼굴 부분을 찾아내는 기술을 이용하여 얼굴 사진에서 눈, 코, 입과 같은 기본적인 얼굴 영역을 결정한다. 다음으로, 중심 과정은 top-hat 변환 알고리즘을 활용하여 주요 영상처리 방법들을 조합한다. 이 과정을 통해, 우리는 Face Parts Map Region (FPM-R)를 만든다. 결과적으로 우리는 얼굴 사진에서 저부조의 표면을 완벽히 각 영역의 Z-Depth를 수정할 수 있다. 실험 결과는 저부조의 표면을 생성하는 것이 이전의 방법보다 낫다는 것을 증명한다.
영상처리에서, 조각의 종류중 하나인 저부조는 크지 않은 이미지를 포함하는 메쉬 파일이다. 저부조는 사랑, 풍경 사진, 종교성과 감사함에 대한 정보를 한다. 예를 들면, 정치인이나 유명인사들의 얼굴을 동전이나 조각에 새긴다. 이 논문에서 중심적인 내용은 얼굴 사진으로부터 저부조를 생성하는 것이다. 하지만 얼굴 사진에서 저부조를 만드는 것은 어려운 일이기에 우리는 얼굴 사진에서 얼굴의 각 영역을 얕은 깊이의 규모를 제어할 수 없다. 사진에서, 눈, 코, 입과 같은 얼굴의 부분은 항상 감정을 명확히 표현할 필요가 있다. 하지만, 각 부분들 사이에 전후관계 규칙을 적용하여 3D 메쉬로 변환한 이미지는 큰 문제가 있다. 예를들어, 눈썹 영역의 3D 메쉬 파일이 눈보다 더 높게 생성된다. 그래서 만약 우리가 눈썹 또는 눈의 위치를 알 수 없으므로 각 부분의 깊이를 수정할 수 없다. 이 연구에서, 우리는 Face Parts Map Region(FPM-R)을 만드는 새로운 접근 방법을 제안한다. 이러한 방법으로, 얼굴 사진에서 모든 부분의 위치와 면적을 정확히 알 수 있다(i.e.,눈썹, 속눈썹, 홍채, 흰자위, 코, 콧구멍, 입, 치아, 피부, 머리카락 등 얼굴 외 부분까지). 방정식을 이용하여 얼굴의 모든 부분의 Z-Depth(깊이 지도)를 수정하는 것이 목적이다. 먼저, 우리는 얼굴 부분을 찾아내는 기술을 이용하여 얼굴 사진에서 눈, 코, 입과 같은 기본적인 얼굴 영역을 결정한다. 다음으로, 중심 과정은 top-hat 변환 알고리즘을 활용하여 주요 영상처리 방법들을 조합한다. 이 과정을 통해, 우리는 Face Parts Map Region (FPM-R)를 만든다. 결과적으로 우리는 얼굴 사진에서 저부조의 표면을 완벽히 각 영역의 Z-Depth를 수정할 수 있다. 실험 결과는 저부조의 표면을 생성하는 것이 이전의 방법보다 낫다는 것을 증명한다.
In image processing, bas-relief a kind of sculpture that a mesh file is obtained from image that does not have big different in depth. It can transmit the information about love,scene nature, spirituality and express gratitude. For instance, we often see the face politicians and celebrities appears ...
In image processing, bas-relief a kind of sculpture that a mesh file is obtained from image that does not have big different in depth. It can transmit the information about love,scene nature, spirituality and express gratitude. For instance, we often see the face politicians and celebrities appears on the observe of coins or sculptures. In this paper, our study focus on to create bas-relief from face-photograph. However, making bas-relief from a face photograph is a difficult work since we can not control shallow depth magnitude for each area on the face of face-photograph. In a photograph, the face parts(eyes, nose, mouth) always are parts that need to be express emotions clearly. However, the requirement about ``front-to-back'' relationships between the parts after image is converted to 3D mesh is a big problem since the 3D mesh file is created require the eyebrows area higher than eyes. Therefore, if we do not know location of eyebrows or eyes we can not control depth for each part. In this work, we propose a new approach which building a Face Parts Map Region (FPM-R). By this way, the positions and region sizes of all parts in the face photograph are exactly known (i.e.,eyebrows, iris, white-iris, nose, nostrils, mouth, teeth, face skin, hair and some regions outside face region). The proposed method controls Z-Depth (depth map) for all face-parts by using the Equation of Lines. Firstly, we determine these regions of basic face-parts such as eyes, nose and mouth in the face photograph using Facial Part detection technique. Secondly, our main process is the combination of $i)$ optimized top-hat transformation algorithm and $ii)$ basic image processing methods. By using this process, we build a Face Parts Map Region (FPM-R). As result, we are able to control Z-Depth for each region in the face photograph to make bas-relief surface perfectly. The experimental results demonstrate that the generated bas-relief surfaces is better than previous approaches.%% Text of abstract
In image processing, bas-relief a kind of sculpture that a mesh file is obtained from image that does not have big different in depth. It can transmit the information about love,scene nature, spirituality and express gratitude. For instance, we often see the face politicians and celebrities appears on the observe of coins or sculptures. In this paper, our study focus on to create bas-relief from face-photograph. However, making bas-relief from a face photograph is a difficult work since we can not control shallow depth magnitude for each area on the face of face-photograph. In a photograph, the face parts(eyes, nose, mouth) always are parts that need to be express emotions clearly. However, the requirement about ``front-to-back'' relationships between the parts after image is converted to 3D mesh is a big problem since the 3D mesh file is created require the eyebrows area higher than eyes. Therefore, if we do not know location of eyebrows or eyes we can not control depth for each part. In this work, we propose a new approach which building a Face Parts Map Region (FPM-R). By this way, the positions and region sizes of all parts in the face photograph are exactly known (i.e.,eyebrows, iris, white-iris, nose, nostrils, mouth, teeth, face skin, hair and some regions outside face region). The proposed method controls Z-Depth (depth map) for all face-parts by using the Equation of Lines. Firstly, we determine these regions of basic face-parts such as eyes, nose and mouth in the face photograph using Facial Part detection technique. Secondly, our main process is the combination of $i)$ optimized top-hat transformation algorithm and $ii)$ basic image processing methods. By using this process, we build a Face Parts Map Region (FPM-R). As result, we are able to control Z-Depth for each region in the face photograph to make bas-relief surface perfectly. The experimental results demonstrate that the generated bas-relief surfaces is better than previous approaches.%% Text of abstract
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