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초록·키워드
본 논문에서는 깊이맵(Depth Map)과 세그멘테이션(Segmentation) 기술을 활용한 새로운 점묘화 기법을 제안한다. 기존의 밝기 기반 가중 보로노이 스티플링(Weighted Voronoi Strippling)은 오직 이미지의 밝기(명암)만을 기반으로 하여 점묘화에 이미지의 공간 정보와 객체의 중요도를 표현하기에는 어려움이 있었다. 이 문제를 개선하기 위해 딥러닝 기반의 깊이맵(Depth Map)과 객체 분할 마스크(Segmentation Mask)를 통해 얻은 데이터를 활용하여 초기 점 배치를 수행하는 과정을 추가하였다. 이러한 초기 배치를 기반으로 보로노이 다이어그램의 중심 점 배치를 수정하는 로이드 알고리즘(Lloyd’s Algorithm)을 적용하면 객체와 배경 사이의 차이가 뚜렷하고, 이미지 속 객체들의 공간 정보가 반영된 입체적인 점묘화를 생성할 수 있다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095992264
