Marco Aurélio Gonçalves da Silva Orientador: Anselmo Antunes Montenegro

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1 Marco Aurélio Gonçalves da Silva Orientador: Anselmo Antunes Montenegro Universidade Federal Fluminense 31/10/2012

2 Pixel art é uma forma de arte digital na qual os detalhes da imagem são representados em nível de pixels Criado pelo artista manualmente É o padrão dos jogos que foram lançados na década 80 até a primeira metade da década de 90

3 Limitações de hardware da época: Resolução (mais comum 224x256) Paleta de cores limitada Os jogos clássicos da era pré 32-bits ainda são cultuados e jogados através de emuladores Muitos estão disponíveis através de serviços online de conteúdo digital (Ex.: PSN, Xbox Live)

4 Redimensionamento Input Sprite: 34 x 40

5 Maioria dos algoritmos propostos teve início pela comunidade da emulação Não publicados no meio científico Maioria open source Utilizam tabelas para ampliação fixa (2x, 3x e 4x) Aplicados múltiplas vezes para maior ampliação Problema: entrada é pixel art e produz imagem com anti-aliasing

6 EPX Desenvolvido por Eric Johnston em 1992 para adaptar jogos da Lucas Arts

7 Scale2x Algoritmo em tempo real primeiramente desenvolvido para o projeto AdvancedMAME em 2001 E0 = D == B && B!= F && D!= H? D : E; E1 = B == F && B!= D && F!= H? F : E; E2 = D == H && D!= B && H!= F? D : E; E3 = H == F && D!= H && B!= F? F : E;

8 hqx Desenvolvido por Maxim Stepin Versões hq2x, hq3x e hq4x Compara cada pixel com os 8 vizinhos usando um limiar Atribui a categoria perto ou longe pra cada vizinho Faz um lookup numa tabela de 256 entradas Cada entrada descreve como os pixels do bloco em questão serão combinados

9 hqx

10 Depixelizing Pixel Art Desenvolvido por Johannes Kopf e Dane Lischinski SIGGRAPH 2011 Extrai uma representação vetorizada independente de resolução de imagens com pixel art

11 Vectorization of Pixel Art Tese de Christian Loos Janeiro de 2012 Baseado no Depixelizing Pixel Art

12 Nearest Neighbor EPX SuperEagle Super2xSal hq4x PhotoZoom Pro 4

13 Live Trace (Adobe) Depixelizing Pixel Art

14 Entrada Grafo Diagrama Splines

15

16 Informação de vizinhança Detecção de bordas Cada pixel dá origem a um nó Cada nó tem em potencial 8 ligações relativas aos vizinhos do pixel Cores similares formam uma ligação Compara os canais YUV dos pixels vizinhos e os considera distintos se a diferença for maior que 48/255, 6/255 e 7/255 respectivamente

17 Limiar de similaridade Y 1 Y 2 48 U 1 U 2 7 V 1 V 2 6 Canal Y representa a luminância Canais U e V representam a crominância

18 Resulta em muitas arestas cruzadas que devem ser removidas

19 Remoção de arestas de blocos 2x2 totalmente conectados

20 Heurísticas: Curvas: Pixels de uma curva devem se manter conectados

21 Heurísticas: Pixels esparsos: Dar vantagem a elementos com menor quantidade de pixels

22 Heurísticas: Ilhas: Evitar pixels isolados

23 Heurísticas: Dithering: Usar cor intermediária ou criar outro padrão

24 Remoção de arestas em conflito

25

26 Uma célula por nó do grafo O formato do polígono que forma célula é calculado de acordo com o padrão do nó relativo aquela célula Uma conexão entre os nós do grafo significa que as células compartilham uma aresta

27 Formação das células createcellfrompattern(graph::node node) { color = node.color; ( ) } if ( aresta na direção 0 ) { points.insert( Point( -0.25,0.75 ) ); points.insert( Point( 0.25,1.25 ) ); } else { points.insert( Point( 0.25,0.75 ) ); }

28 Formação das células createcellfrompattern(graph::node node) { color = node.color; } if ( aresta na direção 0 ) { points.insert( Point( -0.25,0.75 ) ); points.insert( Point( 0.25,1.25 ) ); } else { points.insert( Point( 0.25,0.75 ) ); } ( )

29 Formação das células createcellfrompattern(graph::node node) { (...) } if ( aresta na direção 1) { points.insert( Point( 0, 1 ) ); points.insert( Point( 1, 1 ) ); } else { points.insert( Point( 0.5, 0.75 ) ); } (...) convex_hull(points);

30 Formação das células

31 Padrão das células

32 Padrão das células

33 Problema

34 Otimização das células

35 Abordagem do Vectorization of Pixel Art

36 Os pontos das células são usados na criação de splines como pontos de controle Para extraí-los é necessário percorrer a borda de componentes conexos Para extração desses pontos é utilizado um algoritmo inspirado no chain code

37 Extração dos pontos de controle Algoritmo baseado no Chain Code

38 extractsplinepoints(graph* graph){ for( percorre nós do grafo ) { index = i*width + j; if ( nó ainda não processado ) { while ( índice não é o primeiro nó ) && ( não é aresta de chegada ) { nextnodeclockwise(&index, &edge); node = graph[index]; if ( é nó interno ) ( é um nó já processado ){ currentlisted.clear(); numnodes = 0; break; } } (...) currentlisted.insert(index); numnodes++;

39 ( ) if ( numnodes > 0 ) { spline = extractsplinepoints(graph, currentlisted); /* Lista de splines */ splinelist.insert(spline); /* Cor da Spline */ colorlist->insert( graph[ indíce do primeiro nó ].color); } } } } return splinelist; }

40 Junção de splines

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43 Otimização das splines Classificação de splines

44 Otimização das splines Minimizar a soma de energia por nó arg min p i i E (i) E (i) = E s (i) + E p (i)

45 Otimização das splines Corner detection

46 Aprimorar a geração do diagrama Regiões difusas

47 Implementação em GPU Iluminação por mapas de normais e hachura (Micheli Knechtel Lessa)

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