1、<p>　　Video Special Effects</p><p>　　Peng Huang</p><p>　　2.1.2 Object-space NPAR</p><p>　　Meier was the first one who produced painterly animations from object-space scenes[53]

2、.He triangulated surfaces in object-space and distributed strokes over each triangle in proportion to its area. Since his initial work, many object-space NPAR systems have been presented. Hall’s Q-maps[29](A Q-map is a 3

3、D texture which adapts to the intensity of light to give the object in the image a 3D look, for example, more marks are made where an object is darker) may be applied to create coherent pen-and-</p><p>　　2.1

4、.3 Image-space NPAR</p><p>　　Most NPAR systems in image-space are still based on static painterly rendering techniques,brushing strokes frame by frame and trying to avoid unappealing swimming which distracts

5、the audience from the content of the animation. Liwinowicz extends his static method and makes use of optical flow to estimate a motion vector field to translate the strokes painted on the first frame to successive frame

6、s[47]. A similar method is employed by Kovacs and Sziranyi[42]. A simpler solution is proposed by Hert</p><p>　　scene understanding. </p><p>　　We also find various image-space tools which are hi

7、ghly interactive to assist users in the process of creating digital non-photorealistic animations. Fekete et al. describe a system[23] to assist in the creation of line art cartoons. Agarwala proposes an interactive sys

8、tem[2] that allows children and others untrained in “cel animation” to create 2D cartoons from images and video. Users have to hand-segment the first image, and active contours(snakes) are used to track the segmentation

9、boundarie</p><p>　　“in-betweening” by animators. The film “Waking Life”[26] used this technique. See Figure 2.5 for some examples.</p><p>　　NPAR techniques in image-space as well as commercial v

10、ideo effects software, such as Adobe Premier, which provide low-level effects(i.e slow-motion, spatial warping, and motion blur etc.), fail to do a high-level video analysis and are unable to create more complicated visu

11、al effects(e.g. motion emphasis). Lake et al. present techniques for emphasizing motion of cartoon objects by introducing geometry into the cartoon scene[43]. However, their work is limited to object-space, avoiding the

12、comple</p><p>　　image plane. We try to use a more automatic segmentation and non-rigid region tracking to improve the capability of video analysis. See Figure 2.6 for some examples.</p><p>　　Ano

13、ther high-level video-based NPAR system is provided by Wang et al.[69]. They regard video as a 3D lattice(x,y,t) and then implement spatio-temporal segmentation of homogeneous regions using mean shift[14] or improved mea

14、n shift[70] to get volumes of contiguous pixels with similar colour. Users have to define salient regions by manually sketching on key-frames and the system thus automatically generates salient regions per frame. This na

15、turally build the correspondence between successive frame</p><p>　　2.1.4 Some other NPAR techniques</p><p>　　Bregler et la present a technique called “cartoon capture and retargeting” in [7] whi

16、ch is used to track the motion from traditional animated cartoon and then retarget it onto different output media, including 2D cartoon animation, 3D CG models, and photo-realistic output. They describe vision-based tra

17、cking techniques and new modeling techniques. Our research tries to borrow this idea to extract motion information, from general video rather than a cartoon, using different computer vision algor</p><p>　　2.

18、1.5 NPR application on Sports Analysis</p><p>　　Due to a more and more competitive sports market, sports media companies try to attract audiences by increasingly providing more special or more specific graph

19、ics and effects. Sports statistics are often graphically presented on TV during sporting events such as the percentage of time in a soccer game that the ball has been in one half compared to the other half. These statist

20、ics are collected in many ways both manually and automatically. It is desirable to be able to generate many statistics di</p><p>　　The Telestrator[78] is a simple but efficient tool to allow users to draw li

21、nes within a 2D video image by using a mouse. The product is sold as a dedicated box with a touch screen, a video input and video outputs the video with the graphics produced. Typically, four very simple controls such as

22、 draw arrow, draw dotted line etc. are provided.</p><p><b>　　視頻特技</b></p><p><b>　　黃鵬</b></p><p>　　2.1.2三維空間的NPAR</p><p>　　Meier 第一個(gè)在繪畫上創(chuàng)造出三維感覺，他

23、把物體按比例繪制到三維界面上實(shí)現(xiàn)在二維介質(zhì)上實(shí)現(xiàn)立體感，有了他的理論工作，許多三維空間的NPAR開始被研發(fā)出來(lái)。Hall的q-maps（q-maps是一種利用光影制造出三維感覺的質(zhì)感，例如，很多物體都有黑色陰影）可以制作出互相密合著的鋼筆畫般的黑白動(dòng)畫。Curtis提出一種利用幾何學(xué)有力表現(xiàn)立體空間的系統(tǒng)，而且根據(jù)追蹤操作在附近隨機(jī)程序旅行的粒子的路徑深度圖像的等高線從而產(chǎn)生3D立體物體。如圖例2.3 除此之外，大部分的圖形工作界面軟件

24、（3D Studio MAX!,Maya,XSI Soft-Image）支持圖形操作帶來(lái)的三維立體感的插件。</p><p>　　2.1.3二維空間的NPAR</p><p>　　大部分的NPAR二維系統(tǒng)仍然使用靜圖顯示技術(shù)，一種用畫筆一幀一幀的描繪還要避免丟幀帶來(lái)的跳動(dòng)感。Liwinowicz發(fā)展了這種靜圖描繪方法，利用光學(xué)流程到估計(jì)運(yùn)動(dòng)矢量領(lǐng)域呈現(xiàn)筆劃著色的第一個(gè)幀上對(duì)應(yīng)連續(xù)的幀 [4

25、7]。Kovacs 和Sziranyi 使用了類似的方法。Hertzmann[33]提出了一種簡(jiǎn)便的解決方法，他區(qū)分出不同連續(xù)的幀，只描繪出有動(dòng)作變化的局部而不是全部改變。Hays 和 Essa的方法通過(guò)精致的描繪邊緣改進(jìn)了技術(shù)?？磮D例2.4 。在他們最近的研究中，他們研究局部為主的方法來(lái)改進(jìn)以像素為單位顯示，從而暗示他們對(duì)那些由低到高分辨顯示的理解。</p><p>　　我們也找到了許多帶有能夠有效幫助使用者模

26、擬動(dòng)畫的交互式二維工具。Fekete 等人描繪了一個(gè)能夠幫助創(chuàng)作卡通藝術(shù)形象的系統(tǒng)。Agarwala提出了一個(gè)能允許孩子或未經(jīng)訓(xùn)練的人們通過(guò)圖片或視頻創(chuàng)造二維卡通形象的交互式系統(tǒng)。</p><p>　　使用者必須手動(dòng)繪制出第一幅背景圖畫，然后再一幀一幀的分軌道的繪制活動(dòng)的形象。它屬于勞動(dòng)密集型，這種情況下制作出來(lái)的影片帶有不穩(wěn)定性，影像質(zhì)量受到限制。另一種工作在計(jì)算機(jī)圖形操作界面的技術(shù)，它只需要藝術(shù)家在關(guān)鍵幀上繪

27、制一個(gè)形象，計(jì)算機(jī)會(huì)使關(guān)鍵幀內(nèi)的形象活動(dòng)起來(lái)生成鮮活的動(dòng)畫。電影“ 喚醒生活”就是使用的這種技術(shù)。見圖例2.5 。</p><p>　　NPAR應(yīng)用到二維視頻特效處理軟件，例如Adobe Premiere，它可以提供初級(jí)特效處理（慢動(dòng)作、空間扭曲、運(yùn)動(dòng)模糊）卻不能提供做高級(jí)視頻分析和復(fù)雜的虛擬特效處理(如運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào))。Lake等人通過(guò)在卡通場(chǎng)景中引入幾何學(xué)實(shí)現(xiàn)卡通形象的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào)技術(shù)。然而，他們的成果由于運(yùn)動(dòng)軌跡過(guò)于

28、簡(jiǎn)單而不能應(yīng)用于三維空間和高級(jí)視頻分析。在他們最近的研究中他們嘗試將傳統(tǒng)的卡通特效嵌入到他們的系統(tǒng)當(dāng)中。</p><p>　　Collomosse 和 Hall在“影像繪制箱” 中率先將高級(jí)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)與NPAR結(jié)合。他們主張廣泛的影像分析應(yīng)該是藝術(shù)再現(xiàn)過(guò)程的第一步。顯著的信息（例如物體的輪廓、軌道）必須首先在一種藝術(shù)風(fēng)格中提取再現(xiàn)。通過(guò)給AR發(fā)展新的計(jì)算機(jī)技術(shù)，他們能夠利用傳統(tǒng)的動(dòng)畫開端技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào)。他們

29、的獨(dú)特貢獻(xiàn)就是基于NPR系統(tǒng)建立了一個(gè)能夠超出一定規(guī)定時(shí)間的視頻。這個(gè)進(jìn)步允許他們分析軌道并根據(jù)障礙物和碰撞系數(shù)制作運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào)。在他們的研究中我們?nèi)耘f將視頻看做一個(gè)整體而不是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的幀。然而，他們的“計(jì)算機(jī)視覺成分”分割技術(shù)需要很大的勞動(dòng)強(qiáng)度。因?yàn)槭褂谜卟坏貌皇謩?dòng)分辨輪廓，是對(duì)特征的優(yōu)勢(shì)的 " 收縮包裝 " 等高線在追蹤之前使用曲線放松 [72] 。而且他們的追蹤以假定為基礎(chǔ)那一個(gè)等高線運(yùn)動(dòng)可能是做線性模型的共形姻

30、親轉(zhuǎn)換 (LCAT) 在</p><p>　　圖像平面。我們嘗試使用更多自動(dòng)機(jī)械分割和自動(dòng)的區(qū)域追蹤改善影像分析的能力。見圖例 2.6 。</p><p>　　另一種的高水平的以影像為基礎(chǔ)的 NPAR 系統(tǒng)是由 Wang 等人 [69] 研制的。 他們把影像比作做三維立體格子 (x 、y、t) 然后執(zhí)行時(shí)間空間的分割同種的區(qū)域使用平常的手段 [14] 或改良的手段 [70] 拿體積相鄰近的

31、像素使用相似的顏色。 使用者必須定義重要的區(qū)域，人工繪制關(guān)鍵幀，系統(tǒng)依次自動(dòng)地產(chǎn)生區(qū)域內(nèi)的其他幀。 這自然建立在連續(xù)的幀之間的成功通信,避免強(qiáng)制的區(qū)域追蹤。 他們的顯示以一般的技術(shù)手段為基礎(chǔ)指導(dǎo)更改。 顯示風(fēng)格受到一些方法的限制, 例如變更片段顏色、更改場(chǎng)景順序、忽視運(yùn)動(dòng)分析和運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào)。 我們的系統(tǒng)片段關(guān)鍵幀使用二維空間的一般技術(shù)手段, 分辨重要的區(qū)域，然后他們?cè)谲壍乐先堪葱蛄信帕?。我們根?jù)結(jié)果得出較多的運(yùn)動(dòng)信息從而做出運(yùn)動(dòng)強(qiáng)調(diào)。

32、見圖例2.6。</p><p>　　2.1.4 一些其他的 NPAR 技術(shù)</p><p>　　Bregler等人發(fā)明了一種叫做" 卡通捕捉校準(zhǔn) "的技術(shù) [7] ，它利用對(duì)來(lái)自傳統(tǒng)的卡通影片的運(yùn)動(dòng)劃分軌道，然后再根據(jù)不同的目標(biāo)輸出媒體, 包括二維卡通動(dòng)畫、三維立體的 CG 模型和轉(zhuǎn)印膠片的輸出。 他們把它描述為以視覺為基礎(chǔ)的追蹤技術(shù)和新的模型技術(shù)。 我們的研究嘗試借鑒

33、這一個(gè)思想到大量的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù), 從普通的影像而不是卡通動(dòng)畫, 使用不同的計(jì)算機(jī)視覺運(yùn)算法則然后在不同的目標(biāo)上輸出媒體。見圖例 2.7 。</p><p>　　2.1.5 在運(yùn)動(dòng)分析上的 NPR </p><p>　　由于運(yùn)動(dòng)市場(chǎng)越來(lái)越激烈, 運(yùn)動(dòng)媒體公司嘗試通過(guò)逐漸地提供更特別的或更多特性圖形和特技效果吸引觀眾。運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)學(xué)是時(shí)常在電視上圖解式地呈現(xiàn)在運(yùn)動(dòng)賽事期間的方法，例如在一場(chǎng)足球賽事中通

34、常統(tǒng)計(jì)一方與另一方在一定時(shí)間的控球時(shí)間百分比。 這些統(tǒng)計(jì)是通過(guò)多種方法得到的既有人工的也有自動(dòng)的。 能夠從一場(chǎng)賽事中直接地產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是許多人想要的。有許多產(chǎn)品能夠在直播中提供這樣的環(huán)境。</p><p>　　Telestrator[78] 是一個(gè)簡(jiǎn)單但是有效率的工具，它允許使用者使用鼠標(biāo)在一個(gè)二維空間上劃線。 產(chǎn)品中帶有一個(gè)觸摸屏,影像輸入和影像輸出是在圖形操作界面中完成的。 它提供典型地,簡(jiǎn)方便的操作，例如指