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문제 정의
- Mean-Shift 영역분할 기법은 입력되는 변수에 따라서 분할되는 동질성 영역의 크기를 다양하게 표현이 가능하다. 다른 분할 기법을 사용해도 무관하나 입력 변수에 따라 분할되는 영역의 조절이 간편하기에 이를 선택하였다. 또한 이렇게 분할된 영역은 사용자가 의도한 모양이 생성되거나 영역으로 분리되도록 영역간의 병합이 필요하다.
- 분할 및 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 기타화면의 구도적 분석을 위한 모델링 기술과 영역의 대비 및 점묘 브러시 스트로크를 표현하기위한 알고리즘을 소개한다.
- 분할 및 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 기타화면의 구도적 분석을 위한 모델링 기술과 영역의 대비 및 점묘 브러시 스트로크를 표현하기위한 알고리즘을 소개한다.
- 본 논문에서는 분석된 신인상파화가인 쇠라의 작품을 시뮬레이션 하기위해서 그 시대의 팔레트를 기반으로 제한된 색상을 정의하고 보색의 병치호합을 위한 색상의 분할 및 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 기타 화면의 구도적 분석을 위한 모델링 기술과 영역의 대비 및 점묘 브러시 스트로크를 표현하기위한 알고리즘을 소개한다.
- 본 논문에서는 신인상주의 화가, 특히 쇠라의 점묘법을 시뮬레이션 하고자 한다. 쇠라는 캔버스에 색칠을 할 때 스펙트럼의 색인 순색만을 사용하여 섞지 않고 점을 찍어나가는 방법을 사용하여 병치혼합의 효과를 이용하였다.
- 본 논문에서는 신인상주의 화가인 쇠라가 사용했던 색상이론들을 회화적 렌더링에 적용해서 점묘화를 생성하는 방법을 제안한다. 신인상주의 화가들의 특징은 슈브렐(ChevreuDU]의 “동시대비의 법칙”과 물리학자 루드 (Rood)의 “선도의 원리”등의 색채이론에 기반하고 있다는 것이다[9].
- 본 논문에서는 실제 신인상주의의 점묘화, 특히 쇠라의 작품에 대한 분석과 그 시대의 색이론, 안료의 분석을 통해 신인상파가 표현하고자 했던 점묘화를 생성하는 알고리즘을 소개한다.
- 본 논문에서는 이렇게 분석된 신인상파화가인 쇠라의 작품을 시뮬레이션 하기위해서 그 시대의 팔레트를 기반으로 제한된 색상을 정의하고 보색의 병치호합을 위한 색상의 분할 및 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 기타화면의 구도적 분석을 위한 모델링 기술과 영역의 대비 및 점묘 브러시 스트로크를 표현하기위한 알고리즘을 소개한다.
- 점묘주의 화가들은 브러쉬스트로크들의 색상을 선택할 때, 화가의 직감에 의존한 색상 선택을 지양하고, 과학적인 색상이론에 근거해서 색을 선택하려고 했다. 본 논문에서는 회화적 렌더링에 점묘주의의 병치혼합과 영역간의 보색대비를 적용해 점묘화를 생성하는 방법을 제안한다.
- 본 연구에서는 2차원 입력영상을 이용해 신인상파의 점묘화를 생성하는 스트로크 기반의 회화적 렌더링 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 크게 세 단계로 나눌 수 있다.
- 빛의 분석은 인상주의의 수법을 계승하면서도 인상파의 본능적 , 직감적인 제작 태도가 빛에만 지나치게 얽매인 나머지 형태를 확산 시킨다는 점에 불만을 느끼게 된다. 여기에 엄밀한 이론과 과학성을 부여하고자 하였다. 이를 위해 색채를 원색으로 환원하여 무수한 점으로 화면을 구성함으로써 통일성을 유지하였다.
가설 설정
- 여기에서 쇠라는 순색에 흰색만을 섞어 팔레트를 구성했다는 사실을 토대로 HSV 색상모델 상에서 Saturation의 단계를 조절함으로써 순색과 흰색의 혼합을 표현하여 팔레트를 구성하였다, [그림 6]은 구성된 팔레트를 보여주고 있다. 본 논문에서는 색상의 구성을 다음의 팔레트로 제한한다.
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