以情境與繪畫風格為導向之影像特效合成系統

精緻的圖片廣告能夠吸引大眾注目，這是圖片展示設計的魅力，它是一種概念，一種思想透過構圖、版式和色彩來傳達。因此，在數位典藏與數位博物館等領域中，如何將典藏圖片加以設計利用，傳播到網路上展示呈現，是一項重要工作。但是，圖片展示設計的過程往往是困難且耗時的工作，其相關的內容包括了設計的風格、色彩、物件排版以及構圖等，加上整體藝術設計與訴求風格搭配，這些都需要極大的成本花費。除此之外，目前的圖片展示設計大部分都是無法再利用的製作手法，因此，製作一個自動化符合情境與風格的圖片展示設計系統顯得格外重要。本研究目的為發展一個以情境與風格為導向的影像特效合成編輯系統，實作出以使用者為導向的人性化介面，讓使用者透過這樣的編輯介面，就可以簡單快速的編輯出符合使用者需求的圖片展示。本系統結合Photoshop影像處理軟體，模擬情境與繪畫風格，實作出線上影像特效編輯系統。並利用感性工學理論基礎，探討圖片展示的特效設計元素與人類情感之間的關係，透過統計相關理論，分析組成設計元素的重要程度。根據分析結果建立感性工學推論機制，並實作出一套自動情境影像系統。

關鍵字

感性工學；多元迴歸分析；語意差異法；影像特效合成

並列摘要

Conventionally, to design and to compose an affective image is often laborious and time consuming. This thesis proposes a framework for automatically composing affective images with a given painting style. The proposed framework is based on Kansei Engineering and Multiple Regression techniques. Various essential image composition elements were identified for different painting styles. Based on the framework, an “Affection and Painting Style-oriented” background image composition system was implemented with PhotoShop as the server-side image processing engine. Given the desired affection state and painting style assigned by a content editor, the system can automatically combine a number of image composition elements to render the desired affective images.

並列關鍵字

Affective image composition ； Kansei Engineering ； Multiple Regression ； Semantic Differential

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