반응-확산 모델을 이용한 연속적인 톤의 표현은 형태형성물질의 패턴 형성 방법을 이용한 기법이다. 그레이스케일의 영상을 형태형성물질의 수학적 모델을 이용해서 이산적인 밝기를 가진 영상으로 변환할 수 있다. 이러한 방법은 영상을 점과 선의 형태로 변환할 수 있게 해주어 다양한 스타일의 영상 렌더링에 사용할 수 있다. 이는 영상의 밝기 정보가 형태형성물질로 변환되고 이를 통해 시뮬레이션을 했을 경우 예측 가능한 결과를 낸다는 가정에서 출발한다. 실제 실험에서는 대체적으로 급격히 변하지 않는 영상 신호에 대해서는 이러한 가정이 잘 들어맞기 때문에 좋은 결과를 나타내지만 영상 신호가 급격히 변화하는 부분에 대해서는 결과 영상에 문제(artifact)가 나타난다. 이는 밝기차이가 급격히 변하는 부분에서 검은 선 형태로 나타나며 이러한 부분은 원영상의 신호와 다른 결과를 낸다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 반응-확산모델에서 문제를 해결할 수 있는 방법을 도출하고 이를 적용한 새로운 계산 방법을 제시하여 문제를 해결하고자 한다. 제안된 방법에서는 밝기가 급격히 변화하는 부분을 검출하고 이러한 부분에서는 확산이 일어나지 않도록 제어함으로써 해결하였다.
Representation of continuous tones using a response-diffusion model is a technique using pattern formation of morphogens. Grayscale images can be converted into images with discrete brightness using a mathematical model of morphogenetic material. This method allows the image to be converted into dots and lines, which can be used to render images in various styles. This is based on the assumption that the brightness information of the image is transformed into form-forming material and produces a predictable result when simulated. In actual experiments, the assumptions are good for the video signal that does not change rapidly, but the result shows the artifact in the result image for the rapidly changing part. This is shown in the form of black lines in the part where the brightness difference is rapidly changed, and this part may be different from the signal of the original image. In order to solve this problem, this paper attempts to solve the problem by deriving a method to solve the problem in the reaction-diffusion model and suggesting a new calculation method. The proposed method solves this problem by detecting the part where the brightness changes abruptly and controlling it so that diffusion does not occur in this part.
1. Introduction
2. Research Background
3. Proposed method
4. Results of an experiment
5. Conclusion