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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告 >An Adaptive Thinning Algorithm for Sketch Images based on Gaussian Scale Space
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An Adaptive Thinning Algorithm for Sketch Images based on Gaussian Scale Space

机译：基于高斯尺度空间的草图图像自适应细化算法

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We introduce an adaptation framework based on scale space filtering for making thinning algorithms robust against noise in an input sketch. The framework takes a sketch image as input, produces a set of Gaussian blurred images of the input sketch and uses a thinning algorithm to produce thinned versions of the blurred images. The algorithm's output is then the thinned image with the best performance measurement. Experiments using 4 state-of-the-art thinning algorithms, in addition to an algorithm we introduce, show robustness against various noise types, and possible use of the framework in offline sketch beautification.
机译：我们引入了一个基于比例空间过滤的自适应框架，以使细化算法对输入草图中的噪声具有鲁棒性。该框架将草图图像作为输入，生成输入草图的一组高斯模糊图像，并使用细化算法来生成模糊图像的细化版本。然后，算法的输出是具有最佳性能测量结果的稀疏图像。除了我们介绍的算法外，使用4种最新的细化算法的实验还显示了针对各种噪声类型的鲁棒性，以及在脱机草图美化中可能使用该框架。

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