SA '24: SIGGRAPH Asia 2024 Technical Communications
Article No.: 4, Pages 1 - 4
Published: 19 November 2024
Presenter(s): Benjamin Allen (OLM Digital, Inc.), Akinobu Maejima (OLM Digital, Inc.IMAGICA GROUP Inc.), Ken Anjyo (OLM Digital, Inc.IMAGICA GROUP Inc.)
Description: We propose a fast leak-resistant automatic segmentation method for line art with gaps. Using the existing trapped-ball idea, we develop a fair, prioritized flood-fill that avoids artifacts, augment it with a heuristic region merging strategy and obtain robust results on anime line art minimizing over-segmentation, with consistent performance
5–10 times faster than the baseline method.
概要：ギャップのあるアニメ線画に対する、色漏れ耐性のある領域分割手法を提案します。既存のtrapped-ballのアイデアを参考に、優先度に基づくフェアなflood fill、ヒューリスティックな領域統合により、過分割を抑制したロバストな領域分割を実現します。提案手法は、既存手法と比較して5~10倍程度高速に動作します。