Векторная графика на рассеянных кривых / Хабрахабр

[serg70p]

Векторная графика на рассеянных кривых / Хабрахабр

сегодня в 20:28

Векторная графика на рассеянных кривых

Обработка изображений*, Векторная графика*

Векторное изображение на рассеянных кривых

Долгое время возможности векторной графики были ограничены только линейными и круговыми градиентами, в результате чего можно было создавать лишь «плоские» изображения с определённым набором фигур. Настоящим прорывом стали смешанные градиенты (gradient mesh), которые впервые сделали векторную графику фотореалистичной. Группа французских исследователей под руководством Александрины Орзан (Alexandrina Orzan) из Технологического института в Гренобле в 2008 году сделала следующий шаг на пути развития векторной графики. Они разработали инструменты для генерации векторной графики на рассеянных кривых (diffusion curves), в том числе программу для автоматической конвертации растровых изображений в векторные.

Что такое рассеянные кривые? Это обычные кривые Безье, но с информацией о цвете в ключевых точках, между которыми градиент меняется с помощью многосеточного метода. Лучше всего это можно понять на нескольких кадрах видеопрезентации.

Иллюстрация

Рассеянные кривые позволяют в совсем крохотном объёме информации закодировать довольно сложное и большое изображение. Это именно то, что нужно при конвертации растровой графики в векторную.

Автоматический конвертер, созданный Орзан с коллегами, генерирует результат, зачастую очень близкий к оригиналу. При этом возможна существенный выигрыш в размере файла, при сохранении всех преимуществ векторной графики. Огорчает только то, что рассеянные кривые так и не внесены в стандарт SVG, так что данный алгоритм можно реализовать только в отдельном формате файлов.

Результат автоматической векторизации

Созданные вручную изображения

Графический редактор Diffusion Curves под Windows можно скачать здесь (требует хорошей видеокарты: GeForce 6800 или выше).
Научная работа.
Страница с дополнительной информацией и ссылками на смежные исследования.

via Hacker News