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J-GLOBAL ID：201702282201718220   整理番号：17A1251077

自然写真からのASCIIアート合成【Powered by NICT】

ASCII Art Synthesis from Natural Photographs

著者 (6件)： Xu Xuemiao (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhong Linyuan (South China University of Technology, GuangZhou, China) ,  Xie Minshan (South China University of Technology, GuangZhou, China) ,  Liu Xueting (Chinese University of Hong Kong) ,  Qin Jing (School of Nursing, the Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Wong Tien-Tsin (Chinese University of Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 8  ページ： 1910-1923  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ASCII技術は世界的に一般的な技術であるが,自然写真から自動生成構造ベースのASCIIアートは困難なままである。主要な課題は,より簡潔なASCII現在美術品の画像再生は構造に基づいて製作できることを,自然写真から知覚感度構造を抽出することにある。しかし,自然写真における集合組織の過剰な量のために,知覚感度構造を抽出する容易ではない,特に構造は弱いかもしれないとテクスチャ領域内であった。のほかに,異なる標的テキスト分解能に適合させるために,抽出された構造の量も制御可能であるべきである。これらの課題を解決するために,著者らはこのASCII技術応用に対する生理的所見から非古典的受容野変調(非CRF変調)の視知覚機構を導入し,良好な混雑した集合組織からの弱い構造を分離し,テクスチャ抑制の規模をより良く制御できる非CRF変調の新しいモデルを提案した。非CRFモデルに依って,より多くの顕ASCII現在美術品の画像再生を得ることができた。添加では,より視覚的アピールがあるASCIIアートを生産するために,著者らは比例フォント文字の最適配置を得るために新しい最適化方式を提案した。多様な画像の上で提案手法を適用し,視覚的アピールがあるASCII技術は全例で得ることができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  分解能 ,  フォント ,  *画像再生 ,  集合組織 ,  視知覚 ,  最適化 ,  視覚
準シソーラス用語： 最適配置 ,  テキスト ,  テクスチャ ,  美術品 ,  自動生成 ,  *ASCII , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 写真 ,  ASCII ,  アート