Da esquerda para a direita: o original, equipado com um campo (campo de quadro) e o resultado final. Com base em uma imagem ruidosa da escala de cinza de bitmap, é calculado um campo emoldurado alinhado às linhas da imagem. Em ângulos agudos, como as interseções X e T, os vetores são sobrepostos em ambas as direções. Em seguida, a topologia do desenho é extraída desse campo - e a geração final de curvas vetoriais é executadaA vetorização de imagens é um componente fundamental do fluxo de trabalho em design gráfico, tecnologia e animação por computador. Ele transforma desenhos aproximados de artistas e designers em curvas suaves necessárias para edição.
Os primeiros algoritmos de vetorização de imagem surgiram no início dos anos 90 e
usado em ferramentas de edição vetorial como Adobe Illustrator (Live Trace), CorelDRAW (PowerTRACE) e Inkscape. Apesar de sua ampla adoção na indústria, esses algoritmos ainda sofrem graves deficiências e estão em desenvolvimento ativo. Em vários setores em que a vetorização é crítica, incluindo animação e engenharia tradicionais, geralmente é feita manualmente. Os designers rastreiam meticulosamente a imagem digitalizada usando ferramentas de desenho.
Infelizmente, algoritmos modernos, mesmo para desenhos limpos, não vetorizam com precisão as interseções X e T, portanto, são obtidos desenhos vetoriais com conectividade incorreta. Devido a esses problemas, os designers geralmente hesitam em usar ferramentas de vetorização automática. Sua confiabilidade está em dúvida. Mais precisamente, esse foi o caso até que dois pesquisadores - Mikhail Bessmeltsev e Justin Solomon - do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do Instituto de Tecnologia de Massachusetts adaptaram os algoritmos matemáticos conhecidos para vetorizar imagens de bitmap.
O processamento incorreto de juntas e interseções de linhas é a principal desvantagem de todos os algoritmos de vetorização. Esses erros levam à geração de uma topologia incorreta e a uma falha na conectividade. O novo método de vetorização é baseado em algoritmos matemáticos modernos para processar campos emoldurados. O algoritmo é especialmente adaptado para eliminar a ambiguidade nas juntas das linhas sem perda de qualidade.
a) A abordagem local da vetorização de transição, proposta por Noris e colegas em 2013, pode levar a conexões incorretas ou imprecisas. b) O método de Favreaux et al. (2016) pode produzir um resultado que se desvia significativamente do original raster. (c) O novo método proposto por Bessmeltsev e Salomão é superior aos desenhos de vetorização anterioresO problema é exacerbado pelo barulho dos gráficos raster originais, que permanecem após a digitalização do original em papel. A interrupção da conectividade não permite o uso de ferramentas automáticas de preenchimento / cor, ou seja, esses desenhos vetoriais ainda precisam ser lembrados manualmente.
Dados esses problemas dos métodos existentes, os autores do trabalho científico propuseram um novo método de rastreamento de imagens, incluindo aquelas com processamento especial de interseções em forma de T e em X, onde as informações iniciais podem ser interpretadas de maneira ambígua. A principal inovação técnica é o uso de um campo manipulado com dois pares de vetores para cada ponto no avião.
Em um campo manipulado, pelo menos uma direção, o campo é alinhado na curva original e, próximo às interseções X e T, é alinhado nas duas direçõesOs autores do trabalho científico afirmam que os campos equipados são lógicos e naturais para rastrear a orientação das curvas em transições tão acentuadas, mas por alguma razão eles nunca foram usados para vetorizar imagens. Os resultados mostrados demonstram que a qualidade da vetorização é significativamente maior que a dos métodos anteriores. Mesmo em originais muito barulhentos, a geometria das curvas não é perdida e coincide com os estilos originais.
Exemplos
(a imagem de alta resolução é aberta ao clicar)
Sensibilidade da ferramenta a pequenas alterações na imagem original
O método não é sensível à resolução da imagem original.
A vetorização funciona bem mesmo em um original muito barulhentoA nova ferramenta facilitará bastante a vida de designers e ilustradores: “De acordo com uma estimativa aproximada, economiza de 20 a 30 minutos ao trabalhar com ferramentas automatizadas [em cada imagem]. Esse é um resultado significativo para os animadores que processam muitos esboços ”,
diz Mikhail Bessmeltsev, principal autor do trabalho científico, ex-funcionário da CSAIL e atualmente professor assistente da Universidade de Montreal. "Esperamos tornar as ferramentas de vetorização automatizadas mais convenientes para os artistas que se preocupam com a qualidade de seu trabalho".
O artigo científico foi
publicado em 5 de janeiro de 2018 no site de pré-impressão arXiv.org (a
segunda versão do artigo é 5 de setembro de 2018, arXiv: 1801.01922v2). É aceito para publicação na revista científica
ACM Transactions on Graphics .